MarvellがAI/HPCデータセンター向けシリコンフォトニクスソリューションを拡大、GPU間接続で3.2Tまでの帯域幅に対応

2026年7月5日

Marvell Newsroom アメリカ

概要

Marvellは、AIおよびHPCデータセンターの急増する需要に応えるため、シリコンフォトニクスソリューションのポートフォリオを大幅に強化すると発表しました。同社の新しい光エンジンとトランシーバーは、GPU間およびラック内接続で最大3.2テラビット/秒（Tbps）の帯域幅をサポートし、電力効率を従来比で25%向上させます。これにより、AIクラスタのシステム全体のパフォーマンスと効率が向上し、次世代AIワークロードのボトルネック解消に貢献すると期待されています。

詳細

主要成果

Marvellは、AIおよびHPCデータセンターにおけるGPU間およびラック内接続の爆発的な帯域幅要求に応えるため、シリコンフォトニクスソリューションのポートフォリオを大幅に拡大すると発表しました。同社の最新製品群は、最大3.2テラビット/秒（Tbps）のデータ伝送速度をサポートし、同時に電力効率を既存のソリューションと比較して25%向上させることで、AIインフラの性能と持続可能性を新たなレベルに引き上げます。

技術・臨床詳細

Marvellの新しいシリコンフォトニクスプラットフォームは、高集積化された光エンジンとDSP（デジタル信号処理）チップを特徴としています。これにより、光と電気の変換効率が最大化され、低消費電力での高速データ伝送が可能になります。
製品ポートフォリオには、800Gおよび1.6Tに対応する光トランシーバーが含まれ、さらに将来の3.2T対応ソリューションに向けたロードマップも示されました。これらの製品は、PAM4変調技術と高度なエラー訂正（FEC）アルゴリズムを組み合わせることで、信頼性の高いデータ伝送を保証します。
特に、GPUやAIアクセラレータに近接して配置されるインパッケージ光学部品（CPOやNPO: Near-Packaged Optics）にも対応可能であり、チップ間の短い距離での超高速光接続を実現し、データ移動のボトルネックを解消します。

背景・業界文脈

AIモデルの複雑化と並列処理の増加は、データセンターの内部ネットワークに前例のない負荷をかけています。特に、数千から数万ものGPUが協調して動作する大規模AIクラスタでは、GPU間の高速かつ低遅延のデータ転送が全体の計算性能を左右します。従来の銅線ケーブルや初期の光モジュールでは、電力消費、熱密度、および信号減衰の問題から、こうした要求を満たすことが困難になっていました。シリコンフォトニクスは、そのスケーラビリティ、低コスト、高集積化の可能性から、これらの課題に対する最も有力な解決策として業界で広く認識されています。

今後の展望

Marvellのシリコンフォトニクスソリューションの強化は、次世代AIインフラの設計と展開において重要な役割を果たすでしょう。同社の技術は、主要なAIチップメーカーやクラウドサービスプロバイダーとの連携を通じて、高性能AIアクセラレータシステムやHPCクラスタへの採用が期待されます。これにより、AIの計算能力の限界をさらに押し広げ、自動運転、創薬、科学研究など、多岐にわたる分野でのイノベーションを加速させることが見込まれます。

元記事: https://www.marvell.com/newsroom/XXXXXX/silicon-photonics-ai-infrastructure.html

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