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自貢市と清華大学が「ZCube」ネットワークアーキテクチャを発表。大規模モデルの推論スループットを15%向上させると同時に、ネットワークコストを3分の1に削減

自貢市と清華大学が「ZCube」ネットワークアーキテクチャを発表。大規模モデルの推論スループットを15%向上させると同時に、ネットワークコストを3分の1に削減

2026年8月4日
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大規模モデルの推論はAIインフラのあり方を一変させており、ハードウェアの潜在能力を引き出すためには、ネットワークアーキテクチャの革新が今や鍵となっています。2025年9月、Zhipu、Yuchen Network、および清華大学は、ネットワーク分野の主要な学会であるACM SIGCOMM 2025において、ZCubeネットワークアーキテクチャに関する研究を発表しました。

2026年5月21日、ZhipuはGLM-5.1のコーディング生産環境へのZCubeアーキテクチャの導入に成功し、大幅なパフォーマンス向上を実現したと発表した。 GPUハードウェア、ソフトウェアスタック、アプリケーションを変更せずに実施されたベンチマークテストでは、ZCubeによりスイッチおよび光モジュールの設備投資が33%削減され、GPU推論の平均スループットが15%向上し、ファーストトークンレイテンシ(TTFT P99)が40.6%短縮されたことが示されました。 このシステムレベルの画期的な進歩により、高い経済効率と高いパフォーマンスのバランスが実現されました。

ZCubeのネットワーク構成図

現在、ロングコンテキスト推論やプリフィル・デコード(PD)分離の導入が業界標準となりつつある中、KVキャッシュのノード間転送には著しい非対称性が生じています。 多層スイッチのスタッキングに依存する従来の ROFT(Rail-Optimized Fat-Tree)アーキテクチャは、静的なトポロジーの制約を受けるため、局所的なホットスポットや PFC バックプレッシャーが発生しやすくなっています。これにより、総帯域幅は十分であるにもかかわらず、局所的な輻輳が頻繁に発生するという構造的なボトルネックが生じています。

ZCubeアーキテクチャの実装図

この課題に対処するため、ZCubeアーキテクチャは、従来のClos設計における階層的なスタッキングから脱却しています。Spine層のスイッチを排除し、代わりに二部グラフ相互接続において2つのグループの完全フラットスイッチを使用し、デュアルポートNICのシングル/マルチトラックハイブリッドアクセスメカニズムと組み合わせています。 独自のルーティング戦略により、ZCubeは任意のGPUペアに対して専用の最適経路を保証し、構造レベルでの完全なトラフィック負荷分散を実現するとともに、数万台、さらには数十万台規模のGPUへの超大規模拡張をサポートします。

本番環境の移行において、Yuchen Networkチームは、自動制御および検証ツールを活用して配線や経路戦略の再構築という課題に成功裏に対処し、迅速かつ安定したクラスタのアップグレードを実現しました。現在、1,000枚のGPUカードで構成されるクラスタは、2週間以上にわたり安定して稼働しています。 ZCubeの導入成功は、インテリジェントコンピューティングインフラが、一般的な相互接続からモデルトラフィック主導のシステム連携へと移行したことを示しています。将来的には、ネットワークトポロジー、通信ライブラリ、スケジューリング戦略の深い統合が、トークン生成効率のさらなる向上とMaaSの総コスト削減に向けた中核的な推進力となるでしょう。

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