渋谷から大阪堺へーKDDI が立ち上げたAIデータセンターの 現場知見

概要

生成 AI 用途の GPUサーバーは急速に高密度化が進み、従来の空冷を前提としたデータセンター設計では、熱の冷却効率といった点で限界が見え始めています。
その現実的な対策として水冷が注目されていますが、導入にあたっては、従来の空冷用のデータセンターとは異なる設計が必要になる、冷水設備とIT機器の保守運用のオペレーションの変化など、新たな検討事項が生じています、

KDDI では渋谷データセンターに水冷対応の実証環境を構築し、これらの論点を 実機で多角的に検証をし、
水冷対応GPUサーバーとデータセンター設備との連動方式の検討、水冷特有の保守運用のポイントなど水冷導入にあたって懸念となるのポイントの解消を整理してきました。本講演では、こうした実証を通じて得られた 「水冷導入時に押さえるべき実務的なポイント」 を紹介します。
さらに、応用例として大阪堺データセンターに導入したNVIDIA GB200 NVL72のGPU クラスタ を取り上げ、水冷方式の設計を含むGPUサーバー選定・設備制御・物理構成を含む総合的な GPUクラスタの設計についても紹介します。

本セッションでは、水冷対応GPUサーバーとデータセンター設備 の境界領域で生じる設計・運用上の課題や今後の水冷導入によって高密度化が進むことでGPUクラスタの設計はどう変化していくべきかについて、参加者の皆さまと議論できればと考えています。

議論ポイント

水冷サーバーを導入している/検討しているか？
水冷導入を検討する際に IT 目線で押さえておきたいポイント・不安なポイントはなんですか？
設備制御とIT機器の連動が求められる環境で必要となる設計や運用の考え方
GPUファブリック構成・ネットワーク設計に冷却要件が与える影響
AI時代のサーバー選定における性能（計算能力、消費電力）と導入難易度（水冷が必要、莫大な消費電力）のトレードオフをどう考えるか？

場所

本会議場2 グラングリーン大阪北館6F 6-1

日時

Day1 2026年2月11日(水) 15:00～15:40 (40分)

発表者

公開資料

各種情報

アーカイブ配信

本会議終了後、順次配信予定です