AIモデルとプラットフォーム

Cisco、OCP 2026でNVIDIAとともにG302シリコンとUSFP光モジュールを発表

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Ciscoは、2026年10月12日にサンノゼで開催されたOCP Global Summit 2026で、オープンなAIインフラ向けの新たなネットワーキング用シリコン、システム、光モジュールを発表した。発表には、51.2Tのトップオブラック・スイッチングチップ、新しい帯域外管理システム、そしてNVIDIAと共同で開発した、1レーン当たり400Gb/sに対応する計画中のプラガブル光モジュールが含まれる。

Ciscoのデータセンターおよびインターネットインフラ担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるKevin Wollenweberは、AIによってインフラのスケール拡大の意味が変わりつつあると述べた。焦点は個々のデータセンターやクラスターから、パフォーマンスとレジリエンスを維持しながら、コンピューティングを大規模にどう接続するかへと移っているという。

複数拠点にまたがるアーキテクチャーとP200の本番導入

Ciscoが進める複数拠点にまたがる取り組みは、単一の施設内ではなく、複数の施設にまたがって実行されるAIジョブを対象としている。このアプローチは従来のデータセンター相互接続技術を基盤としているが、ワークロードの要件は異なる。複数拠点のアクセラレーターが連携する単一のジョブを実行する場合、輻輳、レイテンシー、復旧がコンピューティングの利用率やジョブの進行に直接影響する可能性がある。この課題に対処するため、Ciscoは大容量バッファーを備えたシステムおよびコヒーレント光学技術とSilicon One P200を組み合わせ、異なる場所にあるAIファブリックを接続して、単一の統合クラスターとして動作させる。

Ciscoは、Silicon One P200を搭載した51.2Tシステムが大手ハイパースケーラーの本番環境で稼働していることを発表したのは、業界で初めてだと述べた。Microsoftのエンジニアリング担当コーポレートバイスプレジデントであるAnand Ramakrishnaは、「Microsoftでは、Cisco Silicon One P200を搭載したシステムの本番運用を開始しました」と述べた。また、Microsoftのクラウドサービスと高性能サービスが成長を続けるなか、P200のアーキテクチャーは必要な速度と強化されたバッファリングを提供すると付け加えた。

AlibabaもP200の導入について説明した。Alibaba Cloud Intelligence Groupのネットワークインフラ担当バイスプレジデント兼責任者であるDennis Caiによると、Alibabaは自社開発のQuantum Catルーターを、eCOREバックボーンネットワーク向けにSilicon One P200上で大規模に導入している。Caiによれば、このルーターはバッファーを完全共有するアーキテクチャーにより、51.2 Tbpsのルーティング容量を実現する。AlibabaはCiscoのシリコンを、自社開発のカスタムシステムおよびSONiCオペレーティングシステムと組み合わせている。

G300のサンプル提供と新しいG302シリコン

Ciscoによると、2026年初頭に発表された102.4TのSilicon One G300は顧客向けサンプル提供が始まっており、G300を搭載した最初のシステムも顧客への出荷が始まっている。

Ciscoは、新しいSilicon One G302について、トップオブラック構成向けに設計された、200G SerDes搭載の初の51.2Tスイッチング用シリコンだと説明した。このチップは、Ciscoの1.6T光モジュールと組み合わせて51.2Tの容量を実現し、チップ直接液冷を統合している。トップオブラックシステムはラック単位で動作し、サーバーのトラフィックを集約して、より広範なデータセンターネットワークへ送る。G302は2026年末までに顧客向け出荷を開始する予定だ。

Ciscoは、OCPのESUNメンバーとして、スケールアップ型ワークロード向けのESUN 1.0仕様および今後の仕様策定に協力していると述べた。同社は2019年にSilicon Oneを発表し、単一の統合シリコン設計で100Gから100Tまで拡張できる、業界で最もスケーラブルかつプログラマブルな統合ネットワーキングアーキテクチャーと位置付けている。

NVIDIAと共同開発するUSFPプラガブル光モジュール

別途発表した共同リリースで、NVIDIAとCiscoは、高密度の400Gb/s-per-lane光モジュールであるUltra-Dense Small Form Factor Pluggable(USFP)の計画を詳しく説明した。両社によると、USFPは1レーン当たり400Gb/sの電気信号に対応する初のモジュールとして設計されており、最大12.8Tb/sの容量を備える。

ロードマップに含まれる最初のUSFPベースのトランシーバーは、オクタル・スモール・フォーム・ファクター(OSFP)モジュールと同じサイズの設置面積に、全二重16レーンを収め、スイッチとSuperNICの両方に対応する。コネクター設計により、将来的にはレーン数を32以上に拡張できる。このモジュールの新しい2次元アレイコネクターは、2段階の挿入機構を採用している。モジュールが所定の位置に収まった後にのみ高速接点が接続されるため、接点の摩耗を抑え、信号品質を高め、挿入力をより予測しやすくすると両社は説明している。この設計は、トランシーバーに専用の冷却回路を組み込まずに最大100ワットの電力損失に対応する。両社によると、これによりスイッチ設計が簡素化され、信頼性も向上する。

両社によると、USFPは同程度のサイズのOSFPモジュールにおいて、1レーン当たり200Gb/sのプラガブルモジュールと比べ、帯域幅密度が4倍、電力効率がおよそ1.3倍となる。これにより、AIインフラの構築者は、同じネットワーク設置面積のままコンピューティング規模を拡大できる。Ciscoの光システムおよび光学担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるBill Gartnerは、「AIインフラの構築者には、運用モデルをより複雑にすることなく性能を拡張できる相互接続アーキテクチャーが必要です」と述べた。NVIDIAのシニアバイスプレジデントであるGilad Shainerは、両社がプラガブル光モジュールを一新するエコシステムを構築していると述べた。

TE ConnectivityとAmphenolは、USFPのケージ、コネクター、モジュールについてCiscoとNVIDIAの両社と協業しており、今後さらにパートナーが加わる見込みです。NVIDIAとCiscoは、今後立ち上げるコミュニティ主導のマルチソースプロジェクトを通じて、USFPのオープンな業界仕様を策定する計画です。これは、NVIDIA Spectrum-X EthernetネットワーキングとCisco Silicon OneベースのEthernetネットワークの相互運用性を、企業、ネオクラウド、ソブリンクラウド向けに維持することを目指す既存の取り組みを拡張するものです。

SONiC、Live Protect、Cisco 8001

Ciscoは、SONiC(Software for Open Networking in the Cloud)について、ハイパースケーラーの導入基盤として使われているオープンソースのオペレーティングシステムであり、ネオクラウド、サービスプロバイダー、企業でも導入が広がっていると説明しました。顧客は、Ciscoが検証したSONiCを同社の次世代データセンターアーキテクチャであるNexus Oneと組み合わせて導入できます。このサポートは、2027年半ばからLive Protectにも拡大されます。Ciscoによると、Live Protectは同社のランタイム技術を活用し、サポート対象製品で脆弱性が公表されてからパッチが提供されるまでのリスクにさらされる期間を短縮します。これにより、SONiCの顧客は運用を継続しながら、恒久的な修正を検証して展開できます。

運用担当者は、本番ネットワークが停止した際のリモートアクセスに、帯域外管理ネットワークを利用します。Ciscoによると、AI規模の環境では、こうしたネットワークが旧式のシステム、ツール、独自インターフェースの寄せ集めとなり、数千台のGPUノードの管理や修復が難しくなることがあります。10G版または1G版を選べる、Silicon One A100を搭載した新しい管理システムCisco 8001は、この管理ネットワークにSONiCを導入します。これにより運用担当者は、別個の管理環境を維持することなく、ネットワークファブリックとラック全体で、使い慣れたAPI、自動化機能、運用手法を利用できます。

Theo Nashは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントで、AIインフラストラクチャ、コンピュート、そして最新の人工知能を支えるハードウェアシステムを担当しています。彼の仕事は、大規模AIワークロードの技術的基盤に焦点を当てており、データセンター、アクセラレータ、ネットワーキング、およびそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。

分析的かつエンジニアリング志向の視点から、TheoはGPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新世代のAIモデルをどのように可能にするかを検証します。特に、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そして実際のAIインフラストラクチャ展開を形作る実務上の制約に注目しています。

Theo Nashが執筆した記事はAI生成であり、急速に進化するAIコンピュート領域の技術的正確性、明快さ、そして責任ある報道を確保するために、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。