三井情報とNTTドコモビジネスは10月5日、全国広域分散GPU実証環境「GPU over APN Testbed」を活用した、バイオ分野のゲノム解析での分散ワークロードに関する共同実証を行ったと発表した。

　共同実証では、三井情報が研究開発を進めるストレージアクセスなどのワークロード最適化技術と、ゲノム解析データの高速検索技術を組み合わせ、GPU over APN Testbed初の実証実験として、先進的な分散GPU環境での大規模ゲノムデータ解析を実施した。その結果、解析時間を25～29％程度に短縮させることに成功した。

　近年、ゲノム医療推進法の施行や個人情報保護法改正などを背景に、国内でのゲノムデータの利活用が進んでいる一方で、研究現場ではゲノムデータの急速な増加に対し、人的資源や計算資源の不足が課題となっている。さらにGPU、メモリー、ストレージなどの高性能な計算資源の高騰や供給の制約も顕在化。とくに、PB（ペタバイト）級のゲノム解析データを対象とした検索・解析では、従来の計算環境で処理に数日を要する場合もあり、研究者の仮説検証サイクルや研究生産性の向上が求められている。

　一方、生成AIやデータ利活用の進展によってGPUの需要が急増するなか、単一のデータセンターでは、収容能力や電力容量の制約などにより必要なGPUリソースの確保や電力供給の制約といった課題が顕在化している。NTTドコモビジネスは、こうした課題に対し、低遅延・高速大容量通信を実現するIOWN APNを活用して地理的に離れた拠点のGPUを一体的に利用する分散GPU技術の実証を進めてきた。そして、今年7月には全国8カ所に分散されたGPUで計算処理が可能なGPU over APN Testbedの提供を開始した。

　こうした背景を踏まえ、三井情報とNTTドコモビジネスはゲノム解析データの高速検索技術と、IOWN APNを活用したGPUの広域分散技術を組み合わせ、ゲノム解析での課題解決に向けた共同実証を実施した。

　具体的には、NTTドコモビジネスが提供するGPU over APN Testbedと、三井情報が研究開発してきた技術を活用して、ゲノム解析のユースケースを、札幌から福岡まで全国5拠点に分散配置されたGPU環境上で実行。実証は、単なる高速検索の性能検証ではなく、GPU over APN Testbed上で実際の研究用途を想定したゲノム解析ワークロードを適用し、その実用性を検証している点が大きな特徴となっている。この結果、各ユースケースで1拠点での分析処理時間と全国5拠点での分散処理時間を比較して、解析時間が25％～29％に短縮されることを実証した。

　今後、両社はそれぞれの強みを組み合わせることで、分散GPU技術の実用化に関する知見を蓄積し、ゲノム解析をはじめとしたデータ集約型研究分野での計算資源活用の高度化に取り組む。これにより、研究環境の発展に貢献することで、全国の病院、大学、研究機関などでの研究活動の促進とデータ利活用のさらなる発展を目指す。

　また、三井情報は、研究開発で培ったワークロード最適化技術やゲノム解析データ高速検索技術に関する知見を生かし、増加するゲノム解析データの効率的な活用に向けた研究開発を継続する。

　NTTドコモビジネスは、パートナー企業とともにさまざまな産業で大規模なデータ解析のユースケースの創出を推進する。加えて、「AI-Centric ICTプラットフォーム」構想のもと、GPUの分散コンピューティング技術の知見をNTTドコモビジネスの「GPUaaS」などへ活用し、大規模なAI処理が可能な基盤の提供を目指す。