LIQID コンポーザブル・ディスアグリゲーテッド・インフラストラクチャー
LIQID
（概説）LIQIDコンポーザブル・ソリューション
コンポーザブルGPU & コンポーザブルCXLメモリ
Liqid社は米国コロラドに本社を置く、コンポーザブル・ディスアグリゲーテッド・インフラストラクチャー（以後、CDI）のリーディングサプライヤです。
生成AI開発で欠かすことのできない大規模言語モデルは非常に大きな計算機リソースを必要とします。この要求を十分満足できる組織は少なく、国家予算レベルの投資や、また潤沢な資金を持つハイパースケーラと呼ばれる少数の企業がこぞって先鞭をつけました。ここで言う計算機リソースとは、簡潔に言えばサーバです。一般的に、マザーボードにCPU、DRAM、SSDあるいはGPUや外部接続のための各種ネットワークカードなどのコンポーネントを搭載するコンピュータ・システムをベアメタルサーバと呼びますが、これに何らかのOSやソフトウェアを搭載してサーバとして稼働させます。
従来、大規模な計算が必要な場合、コンピュータを疎結合したり密結合したりすることで必要な計算資源を確保してきました。昨今主流であったのはインフィニバンドや高速イーサネットで多数のサーバをネットワーク接続するサーバ・クラスターであります。しかし、従来のこのコンピュータ・アーキテクチャでは、現在発展している生成AI開発を支えきれなくなる懸念が出てきています。その懸念とは、一つにはエネルギー問題、具体的には、電力と熱の問題であり（熱は電力消費の結果であるので、源は電力である）、また、それ以外のいくつかの意味での効率の問題があります。
近年その存在が身近になってきているメガ・データセンターですが、内部には膨大な数のサーバが収容されています。このサーバの計算能力を用いて生成AIをはじめ各種AI関連のワークロード処理が行われているわけですが、それらサーバ一台一台に給電するための膨大な電力が必要です。そして電力消費をすれば、必然熱が発生します。これらを低減するための施策が急務であり、その施策の一つがコンピュータ・アーキテクチャの変革であります。
生成AIの計算処理は大半がサーバに搭載されるGPUで行われますが、サーバにはこのGPUの他に、多数のコンポーネントも搭載されており、例えそれらの使用率が低くても搭載されている限りは給電しなければならず、実に非効率であります。であるならば、これら非効率なコンポーネントをサーバから抜き出し集約し（プール化）、使いたいときに使いたい量の計算機リソースを効率よく動作させるアーキテクチャを考案すれば良いのではないか？という発想です。
この発想にはもう一つ別の文脈もあります。通常、データセンターに導入するサーバはまず要求仕様が検討され、その仕様に応じてサーバ筐体内部に搭載する各コンポーネント（CPU, DRAM, SSD, GPU, NIC等）の仕様・容量・数量が内定し、筐体のサイズ等と合わせて最終構成が決まります。ところが実際に使い始めてみると、導入したサーバ仕様が過剰であったり、逆に不足であったりすることがままあります。折角、多額の投資をして導入したサーバ群ですが、しかし、だからと言って、一旦サーバに搭載したコンポーネントは簡単には変更（移設）することはできません。また、サーバの使用率は個々に高低あり、折角給電していても使用されていない個体もあります。
これらの課題を解決する有力な候補となるのが、ディスアグリゲーテッド・コンピューティングと呼ばれるアーキテクチャであり、ここで紹介するLiqid CDIはその最先端のソリューション製品です。
現在、Liqid CDIはGPU等のPCIeデバイスを対象とするラインナップ製品（コンポーザブルGPU）と、新たに標準化が進んでいるCXLメモリを対象とするラインアップ（コンポーザブルCXLメモリ）の大きく二つに分かれ、それぞれ以下のタブで概説しています。
また、具体的な製品ラインナップとしては以下の三種類をご提供いたします。詳細は弊社ホームページの各製品ページをご参照ください。
＜コンポーザブルGPU＞*GPU以外のPCIeデバイスもサポート対象
・Liqid CDI PCIe Gen4 : PCIe Gen4デバイスをサポートする製品群
（近日掲載）・Liqid CDI PCIe Gen5：PCIe Gen5デバイス（最新のNvidia GPUなど）をサポートする製品群
＜コンポーザブルCXLメモリ＞
（近日掲載）・Liqid CDI CXL 2.0：CXLメモリ（CXL2.0）をサポートする製品群
生成AI開発で欠かすことのできない大規模言語モデルは非常に大きな計算機リソースを必要とします。この要求を十分満足できる組織は少なく、国家予算レベルの投資や、また潤沢な資金を持つハイパースケーラと呼ばれる少数の企業がこぞって先鞭をつけました。ここで言う計算機リソースとは、簡潔に言えばサーバです。一般的に、マザーボードにCPU、DRAM、SSDあるいはGPUや外部接続のための各種ネットワークカードなどのコンポーネントを搭載するコンピュータ・システムをベアメタルサーバと呼びますが、これに何らかのOSやソフトウェアを搭載してサーバとして稼働させます。
従来、大規模な計算が必要な場合、コンピュータを疎結合したり密結合したりすることで必要な計算資源を確保してきました。昨今主流であったのはインフィニバンドや高速イーサネットで多数のサーバをネットワーク接続するサーバ・クラスターであります。しかし、従来のこのコンピュータ・アーキテクチャでは、現在発展している生成AI開発を支えきれなくなる懸念が出てきています。その懸念とは、一つにはエネルギー問題、具体的には、電力と熱の問題であり（熱は電力消費の結果であるので、源は電力である）、また、それ以外のいくつかの意味での効率の問題があります。
近年その存在が身近になってきているメガ・データセンターですが、内部には膨大な数のサーバが収容されています。このサーバの計算能力を用いて生成AIをはじめ各種AI関連のワークロード処理が行われているわけですが、それらサーバ一台一台に給電するための膨大な電力が必要です。そして電力消費をすれば、必然熱が発生します。これらを低減するための施策が急務であり、その施策の一つがコンピュータ・アーキテクチャの変革であります。
生成AIの計算処理は大半がサーバに搭載されるGPUで行われますが、サーバにはこのGPUの他に、多数のコンポーネントも搭載されており、例えそれらの使用率が低くても搭載されている限りは給電しなければならず、実に非効率であります。であるならば、これら非効率なコンポーネントをサーバから抜き出し集約し（プール化）、使いたいときに使いたい量の計算機リソースを効率よく動作させるアーキテクチャを考案すれば良いのではないか？という発想です。
この発想にはもう一つ別の文脈もあります。通常、データセンターに導入するサーバはまず要求仕様が検討され、その仕様に応じてサーバ筐体内部に搭載する各コンポーネント（CPU, DRAM, SSD, GPU, NIC等）の仕様・容量・数量が内定し、筐体のサイズ等と合わせて最終構成が決まります。ところが実際に使い始めてみると、導入したサーバ仕様が過剰であったり、逆に不足であったりすることがままあります。折角、多額の投資をして導入したサーバ群ですが、しかし、だからと言って、一旦サーバに搭載したコンポーネントは簡単には変更（移設）することはできません。また、サーバの使用率は個々に高低あり、折角給電していても使用されていない個体もあります。
これらの課題を解決する有力な候補となるのが、ディスアグリゲーテッド・コンピューティングと呼ばれるアーキテクチャであり、ここで紹介するLiqid CDIはその最先端のソリューション製品です。
現在、Liqid CDIはGPU等のPCIeデバイスを対象とするラインナップ製品（コンポーザブルGPU）と、新たに標準化が進んでいるCXLメモリを対象とするラインアップ（コンポーザブルCXLメモリ）の大きく二つに分かれ、それぞれ以下のタブで概説しています。
また、具体的な製品ラインナップとしては以下の三種類をご提供いたします。詳細は弊社ホームページの各製品ページをご参照ください。
＜コンポーザブルGPU＞*GPU以外のPCIeデバイスもサポート対象
・Liqid CDI PCIe Gen4 : PCIe Gen4デバイスをサポートする製品群
（近日掲載）・Liqid CDI PCIe Gen5：PCIe Gen5デバイス（最新のNvidia GPUなど）をサポートする製品群
＜コンポーザブルCXLメモリ＞
（近日掲載）・Liqid CDI CXL 2.0：CXLメモリ（CXL2.0）をサポートする製品群
AIインフラの「新しい評価指標」
昨今、AIが戦略的なビジネスツールとして注目されている一方で、そのAIを実現するシステムあるいはそれが稼働するデータセンターについての課題もわかってきました。その一つは消費電力、もう一つは、AIを構築するために必要となる膨大なハードウェア資源（サーバ、GPUなど）です。
これらの課題および実際の解決事例の詳細は弊社技術コラムにあるシリーズ・コラム に譲り、ここではLiqid社が提供するCDIソリューションの概要についてお伝えいたします。
Liqid社のCDIは、それらの課題をコンピュータ・アーキテクチャの変革によって解決するソリューション製品です。エンタープライズAIインフラを自由に構築し、オンプレミスおよびエッジ向けに、GPUとメモリのスケールアップ／スケールアウトを実現する初のオープンソリューションです。
LiqidのCDIソリューションの概要をお伝えするのに、現在のAIインフラで欠かすことのできないGPUを例にとりたいと思います。生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）開発はGPUの進化なくしてここまで加速できなかったと言われています。ですが、その分GPUは高価かつ大きな電力を消費するサーバ・コンポーネント（部品）となってしまいました。
新しい評価指標
AIインフラは、実際の使用環境に基づいた新たな評価指標 - 業界リーダーたちが「次世代データセンターの通貨」と呼ぶ基準 - によって評価されます。それは、「1ワットあたりの生成トークン数」と「投資1ドルあたりの生成トークン数」です。
LIQIDのソリューションは、他に類を見ない性能、柔軟性、効率性を実現します。
LIQIDは、1ワットあたり2倍のトークン生成、1ドルあたり50％高いトークン生成という成果を実証済みです。
言うまでもなくGPUはサーバに搭載して稼働するプロセッサですが、Liqid社はサーバ・アーキテクチャを変革することでGPUをより有効に活用し、上述のAIの「新しい評価指標」を高次で満足することに成功いたしました。
この成功はLiqid CDI製品の基本設計の根幹を成している「スケールアップ」と「スケールアウト」、二つの高いスケーラビリティによって実現したものと言えます。
昨今、AIが戦略的なビジネスツールとして注目されている一方で、そのAIを実現するシステムあるいはそれが稼働するデータセンターについての課題もわかってきました。その一つは消費電力、もう一つは、AIを構築するために必要となる膨大なハードウェア資源（サーバ、GPUなど）です。
これらの課題および実際の解決事例の詳細は弊社技術コラムにあるシリーズ・コラム に譲り、ここではLiqid社が提供するCDIソリューションの概要についてお伝えいたします。
Liqid社のCDIは、それらの課題をコンピュータ・アーキテクチャの変革によって解決するソリューション製品です。エンタープライズAIインフラを自由に構築し、オンプレミスおよびエッジ向けに、GPUとメモリのスケールアップ／スケールアウトを実現する初のオープンソリューションです。
LiqidのCDIソリューションの概要をお伝えするのに、現在のAIインフラで欠かすことのできないGPUを例にとりたいと思います。生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）開発はGPUの進化なくしてここまで加速できなかったと言われています。ですが、その分GPUは高価かつ大きな電力を消費するサーバ・コンポーネント（部品）となってしまいました。
新しい評価指標
AIインフラは、実際の使用環境に基づいた新たな評価指標 - 業界リーダーたちが「次世代データセンターの通貨」と呼ぶ基準 - によって評価されます。それは、「1ワットあたりの生成トークン数」と「投資1ドルあたりの生成トークン数」です。
LIQIDのソリューションは、他に類を見ない性能、柔軟性、効率性を実現します。
LIQIDは、1ワットあたり2倍のトークン生成、1ドルあたり50％高いトークン生成という成果を実証済みです。
言うまでもなくGPUはサーバに搭載して稼働するプロセッサですが、Liqid社はサーバ・アーキテクチャを変革することでGPUをより有効に活用し、上述のAIの「新しい評価指標」を高次で満足することに成功いたしました。
この成功はLiqid CDI製品の基本設計の根幹を成している「スケールアップ」と「スケールアウト」、二つの高いスケーラビリティによって実現したものと言えます。
スケールアップ＆スケールアウト
LIQIDは、電力効率とコスト効率に優れたスケールアップおよびスケールアウト型インフラソリューションの構築と提供において業界をリードしています。
従来、企業は最大でもGPU8基までのサーバ構成に制限されていました。しかしLiqidを導入すれば、最大30基のGPUを業界標準のサーバ、それも1台のサーバに追加してAIインフラをスケールアップでき、同時に大規模モデルに対応するためのメモリの拡張も可能です。
さらに、Liqidのオープンアーキテクチャにより、将来的なニーズ拡大に合わせて、任意のイースト・ウエスト型スケールアウト・ファブリックを活用できます。これにより、複数のシステムをクラスタ化して必要な性能を確保しながら、大規模オペレーター向けに設計された高額なAIファクトリーに移行することなく、柔軟に対応することが可能です。
スケールアップ
1基から最大30基のGPUまで動的にプール・スケーリング可能 NVIDIA H200 や RTX Pro 6000、Intel Gaudi 3、Grok、d-Matrix といった600WクラスのGPUにも対応し、クラスタ構成や帯域を奪うインターコネクトを必要とせずに実現できます。 1つのCPUホストに対して大量のGPUとメモリを提供可能 これにより最高レベルの性能を実現しつつ、ハードウェア、電力、冷却の負担を大幅に削減します。 Liqid Matrixソフトウェアを使えば、GPU・メモリ・ストレージを数秒で展開可能 ワークロードに応じて必要なリソースをリアルタイムに正確に割り当てられるため、製品化までの時間を短縮できます。 LIQID独自のRDMA Peer-to-Peer技術により、GPU間・GPUとNVMeストレージ間のデータ転送をCPUやホストメモリを介さず直接行うことで、パフォーマンスが30％向上。これはAIやHPCなど、低遅延・高帯域が求められる処理において極めて重要です。ラックやシステム全体に拡張可能な、オープン標準ベースの構成要素を用いたスケールアウト設計。AIファクトリーのような大規模環境にも柔軟に対応できます。
スケールアウト
オープンかつ標準ベースの技術で設計されているため、ベンダーロックインの心配がなく、企業は既存のネットワーク機器や相互運用可能なプロトコルを活用してスケールアウトが可能です。
北向きAPI（northbound API）を標準搭載し、Kubernetes、VMware、OpenShiftといったオーケストレーションツール、Slurmなどのジョブスケジューラー、Ansibleのような自動化フレームワークともシームレスに統合。AIファクトリーの構築や、データセンター全体でのリソースのプール・共有を実現します。
現在はEthernet（RoCE v2、v3）およびInfiniBandによるスケールアウト・ファブリックに対応しており、将来的にはNVIDIA Fusion、Ultra Accelerator Link（UAL）、Ultra Ethernet Connection（UEC）などの新しいファブリック技術にも対応予定です。
30台以上のデバイス規模へのスケーリングや、部門単位でのマルチテナンシーにも対応。
各部門が独自の推論モデルを導入したり、LLMの微調整を行うことが可能で、さらに高可用性（HA）、障害回復、分散管理、GPUやメモリの高度な共有も実現します。
ここまでAIインフラにおけるGPUを例にとってLiqidのCDIソリューションの提供価値について述べましたが、このソリューションは必ずしもGPUだけを対象としたものではなく、あらゆる種類のPCIeデバイス（但し、PCIeスロットに挿入可能なフォームファクター）がその対象となります。
それに留まらず、Liqid CDIソリューションは先般市場に投入されはじめた新しいメモリデバイスであるCXLメモリもサポートします。
LIQIDは、電力効率とコスト効率に優れたスケールアップおよびスケールアウト型インフラソリューションの構築と提供において業界をリードしています。
従来、企業は最大でもGPU8基までのサーバ構成に制限されていました。しかしLiqidを導入すれば、最大30基のGPUを業界標準のサーバ、それも1台のサーバに追加してAIインフラをスケールアップでき、同時に大規模モデルに対応するためのメモリの拡張も可能です。
さらに、Liqidのオープンアーキテクチャにより、将来的なニーズ拡大に合わせて、任意のイースト・ウエスト型スケールアウト・ファブリックを活用できます。これにより、複数のシステムをクラスタ化して必要な性能を確保しながら、大規模オペレーター向けに設計された高額なAIファクトリーに移行することなく、柔軟に対応することが可能です。
スケールアップ
1基から最大30基のGPUまで動的にプール・スケーリング可能 NVIDIA H200 や RTX Pro 6000、Intel Gaudi 3、Grok、d-Matrix といった600WクラスのGPUにも対応し、クラスタ構成や帯域を奪うインターコネクトを必要とせずに実現できます。 1つのCPUホストに対して大量のGPUとメモリを提供可能 これにより最高レベルの性能を実現しつつ、ハードウェア、電力、冷却の負担を大幅に削減します。 Liqid Matrixソフトウェアを使えば、GPU・メモリ・ストレージを数秒で展開可能 ワークロードに応じて必要なリソースをリアルタイムに正確に割り当てられるため、製品化までの時間を短縮できます。 LIQID独自のRDMA Peer-to-Peer技術により、GPU間・GPUとNVMeストレージ間のデータ転送をCPUやホストメモリを介さず直接行うことで、パフォーマンスが30％向上。これはAIやHPCなど、低遅延・高帯域が求められる処理において極めて重要です。ラックやシステム全体に拡張可能な、オープン標準ベースの構成要素を用いたスケールアウト設計。AIファクトリーのような大規模環境にも柔軟に対応できます。
スケールアウト
オープンかつ標準ベースの技術で設計されているため、ベンダーロックインの心配がなく、企業は既存のネットワーク機器や相互運用可能なプロトコルを活用してスケールアウトが可能です。
北向きAPI（northbound API）を標準搭載し、Kubernetes、VMware、OpenShiftといったオーケストレーションツール、Slurmなどのジョブスケジューラー、Ansibleのような自動化フレームワークともシームレスに統合。AIファクトリーの構築や、データセンター全体でのリソースのプール・共有を実現します。
現在はEthernet（RoCE v2、v3）およびInfiniBandによるスケールアウト・ファブリックに対応しており、将来的にはNVIDIA Fusion、Ultra Accelerator Link（UAL）、Ultra Ethernet Connection（UEC）などの新しいファブリック技術にも対応予定です。
30台以上のデバイス規模へのスケーリングや、部門単位でのマルチテナンシーにも対応。
各部門が独自の推論モデルを導入したり、LLMの微調整を行うことが可能で、さらに高可用性（HA）、障害回復、分散管理、GPUやメモリの高度な共有も実現します。
ここまでAIインフラにおけるGPUを例にとってLiqidのCDIソリューションの提供価値について述べましたが、このソリューションは必ずしもGPUだけを対象としたものではなく、あらゆる種類のPCIeデバイス（但し、PCIeスロットに挿入可能なフォームファクター）がその対象となります。
それに留まらず、Liqid CDIソリューションは先般市場に投入されはじめた新しいメモリデバイスであるCXLメモリもサポートします。
コンポーザブルGPU
スケールアップ・スケールアウト対応のGPU性能と柔軟性を、必要なとき・必要なところへ無駄なく最適配置
概要
AI推論、推論処理、エージェント型ワークロード、VDI（仮想デスクトップ）、HPC（高性能計算）、リアルタイムレンダリングなどの最新ワークロードは、従来の固定的なサーバ設計の限界を超えるGPU性能を必要としています。LIQIDのコンポーザブルGPUソリューションは、そうしたハードウェアの制約を打破します。
LIQID Matrix®ソフトウェアとPCIeファブリックを活用することで、GPUをリアルタイムに構成・スケール・再割り当てすることができ、物理的な作業やリソースの無駄を排除します。
例えば、最大30基のGPUを1ホストに集約したり、最大30基のGPUを最大20台のホスト間でタイムシェアしたり、とワークロードに応じたシステム構築が可能です。
必要なGPUが3基でも30基でも、たとえ600Wクラスであっても、Liqidはあらゆるワークロードに最適な性能・柔軟性・効率性を提供し、インフラ投資の価値を最大限に引き出します。
できること
1. ソフトウェア定義型 GPU コンポーザビリティ
GPUの割り当てや移行をLiqid Matrixで数秒で実行、面倒なラック作業やケーブル接続は不要です。
2. 他に類を見ないGPU密度
NVIDIA B200 や RTX Pro 6000 などの600Wクラスを含む最大30基のGPUを1台のホストに構成可能。
3. ホスト間でのGPU共有プール
SmartStackは、最大30基のGPUを最大20台のサーバーホスト間で共有でき、比類ない柔軟性を実現します。
4. リアルタイム・リソース制御
アプリケーションの変化に応じてGPUの割り当てを動的に調整可能。再起動は不要です。
5. RESTful APIとエコシステム統合
Kubernetes、Slurm、OpenShift、VMwareなどとシームレスに連携可能。
スケールアップ・スケールアウト対応のGPU性能と柔軟性を、必要なとき・必要なところへ無駄なく最適配置
概要
AI推論、推論処理、エージェント型ワークロード、VDI（仮想デスクトップ）、HPC（高性能計算）、リアルタイムレンダリングなどの最新ワークロードは、従来の固定的なサーバ設計の限界を超えるGPU性能を必要としています。LIQIDのコンポーザブルGPUソリューションは、そうしたハードウェアの制約を打破します。
LIQID Matrix®ソフトウェアとPCIeファブリックを活用することで、GPUをリアルタイムに構成・スケール・再割り当てすることができ、物理的な作業やリソースの無駄を排除します。
例えば、最大30基のGPUを1ホストに集約したり、最大30基のGPUを最大20台のホスト間でタイムシェアしたり、とワークロードに応じたシステム構築が可能です。
必要なGPUが3基でも30基でも、たとえ600Wクラスであっても、Liqidはあらゆるワークロードに最適な性能・柔軟性・効率性を提供し、インフラ投資の価値を最大限に引き出します。
できること
1. ソフトウェア定義型 GPU コンポーザビリティ
GPUの割り当てや移行をLiqid Matrixで数秒で実行、面倒なラック作業やケーブル接続は不要です。
2. 他に類を見ないGPU密度
NVIDIA B200 や RTX Pro 6000 などの600Wクラスを含む最大30基のGPUを1台のホストに構成可能。
3. ホスト間でのGPU共有プール
SmartStackは、最大30基のGPUを最大20台のサーバーホスト間で共有でき、比類ない柔軟性を実現します。
4. リアルタイム・リソース制御
アプリケーションの変化に応じてGPUの割り当てを動的に調整可能。再起動は不要です。
5. RESTful APIとエコシステム統合
Kubernetes、Slurm、OpenShift、VMwareなどとシームレスに連携可能。
LIQIDコンポーザブル・メモリ・ソリューション
LIQID Matrix®ソフトウェアを通じて、あらゆるワークロード要件に対応するために、必要なメモリ容量を動的かつ効率的に展開
概要
AI、HPC、リアルタイム分析などの最新のワークロードは、従来の固定的なサーバ・アーキテクチャでは提供できないほどのメモリ容量と柔軟性を求めています。CXL 2.0規格に基づいて開発されたLIQIDコンポーザブル・メモリは、従来型サーバのメモリ制約の課題を解消します。
LIQID Matrixソフトウェアを使用すれば、シャーシのカバーを開けることなく、サーバ、ワークロード、設置環境を越えて、DRAMをリアルタイムに構成、スケーリング、共有可能です。
メモリを動的かつ効率的に展開可能となり、単一のワークロードに対して5TBでも100TBでも必要とする場合や、そのメモリを32台のサーバで共有したい場合でも、LIQIDのソフトウェア定義型コンポーザブル・メモリソリューションがサポートいたします。
できること
動的メモリプロビジョニング
UI、CLI、またはAPIを通じて、あらゆるサーバーに必要なDRAMをオンデマンドで即時に割り当て可能
ホストあたり最大100TBまでスケール可能
パフォーマンスに最適化されたLIQID UltraStackにより、圧倒的なメモリ容量を実現
最大32ホスト間でのプール＆共有
LIQID SmartStackを使用すれば、最大100TBのメモリを32台のサーバー間で共有可能
リアルタイム再割り当て
現在のワークロードに応じて、メモリを増減可能。再起動もダウンタイムも不要
ファブリックベースのソフトウェア制御
オープンなCXL規格に基づき構築され、LIQID Matrixソフトウェアによって制御されることで、あらゆるワークロードに対して正確なメモリ容量を提供
LIQID Matrix®ソフトウェアを通じて、あらゆるワークロード要件に対応するために、必要なメモリ容量を動的かつ効率的に展開
概要
AI、HPC、リアルタイム分析などの最新のワークロードは、従来の固定的なサーバ・アーキテクチャでは提供できないほどのメモリ容量と柔軟性を求めています。CXL 2.0規格に基づいて開発されたLIQIDコンポーザブル・メモリは、従来型サーバのメモリ制約の課題を解消します。
LIQID Matrixソフトウェアを使用すれば、シャーシのカバーを開けることなく、サーバ、ワークロード、設置環境を越えて、DRAMをリアルタイムに構成、スケーリング、共有可能です。
メモリを動的かつ効率的に展開可能となり、単一のワークロードに対して5TBでも100TBでも必要とする場合や、そのメモリを32台のサーバで共有したい場合でも、LIQIDのソフトウェア定義型コンポーザブル・メモリソリューションがサポートいたします。
できること
動的メモリプロビジョニング
UI、CLI、またはAPIを通じて、あらゆるサーバーに必要なDRAMをオンデマンドで即時に割り当て可能
ホストあたり最大100TBまでスケール可能
パフォーマンスに最適化されたLIQID UltraStackにより、圧倒的なメモリ容量を実現
最大32ホスト間でのプール＆共有
LIQID SmartStackを使用すれば、最大100TBのメモリを32台のサーバー間で共有可能
リアルタイム再割り当て
現在のワークロードに応じて、メモリを増減可能。再起動もダウンタイムも不要
ファブリックベースのソフトウェア制御
オープンなCXL規格に基づき構築され、LIQID Matrixソフトウェアによって制御されることで、あらゆるワークロードに対して正確なメモリ容量を提供
業界初・唯一のスケールアップ対応コンポーザブルインフラ・統合管理UI
概要
Liqid Matrixは、GPU・メモリ・ストレージのコンポーザビリティを単一の統合UIで提供する、唯一のソフトウェア定義型コンポーザブル・インフラストラクチャ・プラットフォームです。
AI、HPC、そして現代のエンタープライズアプリケーションが求めるパフォーマンスと俊敏性に対応するよう設計されており、クラウドのスピード感とオンプレミスの制御性・コスト効率の両立を実現します。ベアメタルサーバーを数秒で構成し、リアルタイムで柔軟に適応。インフラ資源の100%活用を可能にします。
GPUやDIMMなどの故障デバイスをソフトウェア上で仮想的に交換し、スロットの電源をオフにすることで、システムを停止させることなく復旧を可能にし、ダウンタイムを最小化、運用効率を最大化します。
多様かつ動的なワークロードに対応するため、AIの重要リソースをリアルタイムで制御・管理し、100％のバランスの取れたリソース活用を実現します。
LIQID MatrixのGUIからリソースを構成できるほか、Kubernetes、Slurm、OpenShift、VMware、Ansibleなどとシームレスに連携可能なREST APIも標準搭載しています。
できること
コンポーザビリティを一元管理する「単一の操作画面」
Liqid MatrixのGUIまたは組み込みのRESTful APIを使って、GPU、メモリ、ストレージを自在に構成可能
ソフトウェア定義によるスケールアップ＆スケールアウト
ハードウェアに手を加えることなく容量を動的に拡張し、あらゆるワークロードやアプリケーションを数秒で支える正確なパフォーマンスを提供
ダウンタイムなしでコンポーネントをホットスワップ
スロットの電源をソフトウェア経由でオフにし、故障したGPUやDIMMをシステムを停止させることなく仮想的に交換可能
リアルタイムのリソース制御
推論から推論・推理・エージェント型AIへと進化する中で、変化するワークロードの要求に対応するために、AIインフラをリアルタイムで指揮・制御
シームレスなエコシステム統合
Kubernetes, Slurm, OpenShift, VMware, Ansibleなどとのネイティブな互換性を備える
またNvidia Fusion, Ultra Accelerator Link(UAL), Ultra Ethernet Connection(UEC)など対応ファブリック技術にも順次対応予定
概要
Liqid Matrixは、GPU・メモリ・ストレージのコンポーザビリティを単一の統合UIで提供する、唯一のソフトウェア定義型コンポーザブル・インフラストラクチャ・プラットフォームです。
AI、HPC、そして現代のエンタープライズアプリケーションが求めるパフォーマンスと俊敏性に対応するよう設計されており、クラウドのスピード感とオンプレミスの制御性・コスト効率の両立を実現します。ベアメタルサーバーを数秒で構成し、リアルタイムで柔軟に適応。インフラ資源の100%活用を可能にします。
GPUやDIMMなどの故障デバイスをソフトウェア上で仮想的に交換し、スロットの電源をオフにすることで、システムを停止させることなく復旧を可能にし、ダウンタイムを最小化、運用効率を最大化します。
多様かつ動的なワークロードに対応するため、AIの重要リソースをリアルタイムで制御・管理し、100％のバランスの取れたリソース活用を実現します。
LIQID MatrixのGUIからリソースを構成できるほか、Kubernetes、Slurm、OpenShift、VMware、Ansibleなどとシームレスに連携可能なREST APIも標準搭載しています。
できること
コンポーザビリティを一元管理する「単一の操作画面」
Liqid MatrixのGUIまたは組み込みのRESTful APIを使って、GPU、メモリ、ストレージを自在に構成可能
ソフトウェア定義によるスケールアップ＆スケールアウト
ハードウェアに手を加えることなく容量を動的に拡張し、あらゆるワークロードやアプリケーションを数秒で支える正確なパフォーマンスを提供
ダウンタイムなしでコンポーネントをホットスワップ
スロットの電源をソフトウェア経由でオフにし、故障したGPUやDIMMをシステムを停止させることなく仮想的に交換可能
リアルタイムのリソース制御
推論から推論・推理・エージェント型AIへと進化する中で、変化するワークロードの要求に対応するために、AIインフラをリアルタイムで指揮・制御
シームレスなエコシステム統合
Kubernetes, Slurm, OpenShift, VMware, Ansibleなどとのネイティブな互換性を備える
またNvidia Fusion, Ultra Accelerator Link(UAL), Ultra Ethernet Connection(UEC)など対応ファブリック技術にも順次対応予定