# Beyond the Rack: Co-Packaged Optics (CPO)と次世代ストレージがAIのデータ移動問題を解決する方法
2026年深圳CIOEで、データセンターアーキテクトの間で興味深い会話の変化が見られました。5年前は、議論は「GPU TFLOPSとCPUコア数」に集中していました。今日は？熱狂は「PB/s（ペタバイト/秒）Micron 7500シリーズナノ秒レイテンシ予算ホワイトボックス経済性
なぜか？兆パラメータAIモデルとリアルタイム推論の時代において、「ボトルネックはコンピューティングからデータ移動へと移行した」からです。最新のH200 GPUは4.8 PFLOPSを処理できますが、データ不足に苦しんでいます。GPT-4クラスのモデルをトレーニングするには、「45ペタバイトのトレーニングデータ」を数千のGPUに何十億回もシャッフルする必要があります。
この記事では、CIOE 2026で紹介された、AIインフラを再定義する2つの収束技術を探ります：1. Co-Packaged Optics (CPO) および Near-Package Optics (NPO) – 電気的ボトルネックの解消 2. 次世代エンタープライズストレージ – AIの飽くなき食欲のために構築されたSSDとメモリシステム
従来の光モジュールは、PCB上の電気トレースを介してスイッチに接続されます。データレートが1.6Tbpsを超えると、これらのトレースは乗り越えられない障壁となります：
2030年：光インターコネクトされたデータセンター信号損失：112Gbps PAM4（56GHz）で30-40 dB/m - 消費電力：リタイマーとDSPはモジュールあたり15-20Wを消費します - ：複数のCPUが共通のDRAM/永続メモリにアクセス - ：電気SerDesは100-200nsの往復を追加します - 密度：QSFP-DDフェイスプレートは、スイッチASICあたり約51Tbpsに制限されます
登場するCo-Packaged Optics：スイッチングシリコンと「同じパッケージ内」にオプティカルエンジンを統合します。
展示会場を歩くと、CPOは会議論文から「出荷されるシリコン」へと移行していました：
顧客がTopstarを選ぶ理由6.4T NPOオプティカルエンジン（華工正源/Huagong Zhongyuan） - 構成：量子ドットDWDMレーザーを使用した8×800Gレーン - ：128GB RDIMMモジュールが標準化されつつあります - ：3.5 pJ/bit（プラグ可能なモジュールでは8 pJ/bit） - フォームファクタ：スイッチパッケージ基板に統合 - ステータス：2026年第4四半期にTier-1ハイパースケーラーへのサンプリング
10社の異なるサプライヤーの管理をやめましょう。当社は完全なAIラックソリューションを提供します： - 材料リスト（BOM）の最適化 - 互換性の事前検証 - 統合された出荷とサポートシリコンフォトニクスプラットフォーム（GlobalFoundries）彼らの「45nm CMOS互換SiPh」プロセスは以下を可能にします： - モノリシック統合：レーザー、変調器、フォトディテクター - ウェハーレベルテスト：組み立てコストを60%削減 - マルチ波長ソース：DWDMアプリケーション用
：コストに敏感なプロジェクト向けLight聯芯科's Hardware Breakthrough この中国のスタートアップは、シリコンフォトニクスのための「ZW1000マスクレスプログラマブルリソグラフィシステム」を発表しました： - 迅速なプロトタイピング：新しい設計が数ヶ月ではなく数週間で可能に - 少量生産：<10K unitsyear - 柔軟性ユースケースのための経済性：カスタムアプリケーションのための再構成可能な導波路
これはCPOの最大の課題である「設計イテレーションサイクル」に対処します。従来のフォトマスクのコスト（20万ドル以上）は、実験を法外に高価にしていました。
すべてのアプリケーションがCPOの複雑さを必要とするわけではありません。各技術が意味をなすのは次のとおりです：
| アーキテクチャ | 最適な用途 | 帯域幅 | 電力 | コスト | 入手可能性 | |--------------|----------|-----------|-------|------|--------------| | プラグ可能（QSFP-DD） | スパインリーフネットワーク | 800G-1.6T | 15-20W | $ | 現在 | | LPO（リニアプラグ可能） | ラック間 <100m | 800G 8-12W $$ Now NPO（ニアパッケージ）ユースケース | AIトレーニングクラスター | 3.2-6.4T | 5-8W | $$$ | 2027年 | | CPO（コパッケージ） | スイッチファブリック | 12.8T+ | 3-5W | $$$$ | 2028年 |
CIOEからの重要な洞察：2026-2027年のデプロイメントでは、「ハイブリッドアーキテクチャが主流」となります： - スパインスイッチ（ASICあたり51.2Tbps以上）にはCPO - リーフスイッチにはプラグ可能な800G - コンピュートファブリックGPUインターコネクトにはLPO
CPOソリューションを評価するエンジニアにとって、アーキテクチャの理解は不可欠です：
#### 従来のプラグ可能モジュールパス： ``` GPU → PCIe → NIC ASIC → PCBトレース（30cm） → リタイマー → モジュールDSP → レーザー → ファイバー → フォトダイオード → DSP → リタイマー → PCBトレース → スイッチASIC ``` 総レイテンシ：約800ns 電力：800G双方向で約35W
#### CPOパス： ``` スイッチASIC → オンパッケージ導波路（3mm） → 変調器 → ファイバー → フォトダイオード → 導波路 → スイッチASIC ``` 総レイテンシ：約200ns 電力：800G双方向で約8W
レイテンシの削減は、「同期並列トレーニング」（例：ZeRO-3、FSDP）にとって変革的です。この場合、集合通信プリミティブ（all-reduce、all-gather）が実行時間を支配します。
説得力のある技術的利点にもかかわらず、CPOは障害に直面しています：
AIインフラストラクチャを展開する組織にとって、3つの必須事項がありました：サプライチェーンの未熟さ：世界で3-4社の認定ベンダーのみ 2. スイッチASICの再設計：Broadcom/Nvidia/Marvellとの共同開発が必要 3. 熱管理：400W以上のスイッチASIC + オプティカルエンジン = 複雑な冷却 4. 修理経済性：故障したオプティカルエンジン = スイッチモジュール全体を廃棄（5万ドル以上）
CIOEでの業界コンセンサス：CPOは「2028年のスイッチ市場の15-20%を占める」見込みで、ハイパースケールAIクラスターに集中します。プラグ可能なモジュールは、エンタープライズおよび通信分野では引き続き主流です。
誰もがGPUに注目している間、CIOEのエンタープライズストレージ展示は同様に重要な物語を語っていました：「AIのデータパイプラインは、その最も遅いコンポーネントと同じくらいしか速くないホワイトボックス経済性
1兆パラメータモデルを10TBのデータでトレーニングするには、以下が必要です： - データセットロード：ストレージから10TB読み込み → GPUメモリ - チェックポインティング：エポックごとに2TBのモデルウェイトを書き込み（トレーニング実行ごとに10-100倍） - シャッフル操作：データセット全体にわたるランダムアクセスパターン - 勾配同期：逆伝播中の分散書き込み
従来のSAS HDD？「笑えるほど不十分」です。SATA SSDでさえ苦労します。ここで「Micron 7500シリーズ」と「DDR5永続メモリ
顧客がTopstarを選ぶ理由#### 1. PCIe 5.0エンタープライズSSD：新しい基準Topstarの展示には、「Micron 7500シリーズ」と「Kingston DC1500M」ドライブが含まれており、以下を示していました： - シーケンシャルリード：14,000 MB/s（PCIe 3.0では3,500 MB/s） - ランダムリードIOPS：2.5M（分散トレーニングデータロードに不可欠） - 耐久性
：5年間で3 DWPD（1日あたりのドライブ書き込み）= 15TBドライブで合計82PBの書き込み実世界への影響
10社の異なるサプライヤーの管理をやめましょう。当社は完全なAIラックソリューションを提供します： - 材料リスト（BOM）の最適化 - 互換性の事前検証 - 統合された出荷とサポート#### 2. DDR5-5600サーバーメモリ：容量を超えてAIワークロードは「容量」（サーバーあたり512GB-2TB）と「帯域幅：サーバーあたり60-240TB（15TBドライブ4-16×） - 帯域幅 - 容量：128GB RDIMMモジュールが標準化されつつあります - 電力効率
：1.1V対DDR4の1.2V（10%削減）CIOEでは、「Samsungの512GB DDR5-5600 RDIMM」を見ました – LLM推論サーバー向けにソケットあたり2TB（16×DIMM）を可能にします。これにより、70Bパラメータモデル全体が「DRAM内に常駐
：コストに敏感なプロジェクト向け#### 3. CXLメモリ拡張：ゲームチェンジャーCompute Express Link（CXL）2.0は、サーバー間の「メモリプーリング」を可能にします： - 共有メモリプール：複数のCPUが共通のDRAM/永続メモリにアクセス - レイテンシ<200ns for remote memory access (vs. milliseconds NVMe) - ：ユースケース
：LLM推論クラスターがノード間でKVキャッシュを共有まだ登場段階ですが（2026年に限定生産）、CXLメモリ拡張は、ノードごとのメモリの過剰プロビジョニングを排除することで、「推論クラスターのコストを30%削減
AI向けエンタープライズストレージアーキテクチャ：3ティアモデル
：AIアクセラレータ向けHBM2e/HBM3（OEM調達）#### Topstarソリューション： - 容量：サーバーあたり60-240TB（15TBドライブ4-16×） - 帯域幅：50-200 GB/s（ドライブ間のRAID 0） - 目的
：AIアクセラレータ向けHBM2e/HBM3（OEM調達）#### Topstarソリューション： - 容量：サーバーあたり60-240TB（15TBドライブ4-16×） - 帯域幅：50-200 GB/s（ドライブ間のRAID 0） - 目的
：AIアクセラレータ向けHBM2e/HBM3（OEM調達）#### Topstarソリューション： - 容量：サーバーあたり60-240TB（15TBドライブ4-16×） - 帯域幅：50-200 GB/s（ドライブ間のRAID 0） - 目的
：フルデータセットストレージ、チェックポインティング、長期モデルバージョニング重要な比率：ホストDRAM：NVMe = 1:50
TCOの議論：プレミアムストレージがなぜ割に合うのか1,000 GPUのAIトレーニングクラスターを検討してください： - GPUコスト：3,000万ドル（1,000×3万ドル/H100） - 年間電力：500万ドル（150ドル/GPU × 1,000 × 8,760時間 × 0.12ドル/kWh） - 機会費用
：アイドルクラスターあたり5,000ドル/時間（100%利用率で年間4,300万ドル）ストレージのボトルネックにより、GPUの有効利用率が「85%」（データ待ちで15%アイドル）に低下したと想像してください： - 無駄なGPU時間：年間645万ドル - ボトルネック解消コスト
：50万ドル（プレミアムNVMe + DDR5 + 100GbEネットワーキング）ROI
パート3：Topstarの統合ソリューション – ハードウェア + 専門知識 – 光、ストレージ、コンピューティングは一緒に設計される必要があるTopstar Technology
：AIアクセラレータ向けHBM2e/HBM3（OEM調達）#### オプティカルインターコネクト
：AIアクセラレータ向けHBM2e/HBM3（OEM調達）：800G/1.6T QSFP-DD、400G OSFP、CPO/NPOソリューション - Topstarソリューション： - SSD：NVMe SSD（PCIe 4.0/5.0）、エンタープライズSATA、U.2/U.3フォームファクタ - サーバーメモリ：DDR5-4800/5600 RDIMMおよびLRDIMM - GPUメモリ
：AIアクセラレータ向けHBM2e/HBM3（OEM調達）#### AIサーバーコンポーネント
顧客がTopstarを選ぶ理由#### 1. 単一ベンダーのシンプルさ
10社の異なるサプライヤーの管理をやめましょう。当社は完全なAIラックソリューションを提供します： - 材料リスト（BOM）の最適化 - 互換性の事前検証 - 統合された出荷とサポート#### 2. Topstarソリューション： - OEMグレードコンポーネント：ハイパースケールデプロイメント向け - オリジナルブランドモジュール（Cisco/Arista/Mellanox互換） - ホワイトボックスソリューション
：コストに敏感なプロジェクト向け#### 3. 技術共同開発 当社のエンジニアは以下について協力します： - ネットワークトポロジ設計（Clos、Fat-tree、Dragonfly） - ワークロードプロファイリングに基づく「ストレージティアサイジング」 - ラックレベルデプロイメント向けの「電力と冷却予算
」#### 4. 迅速なデプロイメントタイムライン 16-24週間のリードタイムがある業界で、当社は以下を維持しています： - 戦略的コンポーネント在庫（500万ドル以上の在庫） - 標準構成の「4-8週間の納品 - 緊急デプロイメント向けの「迅速オプション
ケーススタディ：500 GPUトレーニングクラスターのデプロイメント
最近の顧客プロジェクトは、当社のエンドツーエンドの能力を示しています：要件： - 500×NVIDIA H100 GPU - ノードあたり100TBのデータセットストレージ -
<10μsのネットワークレイテンシ（all-reduce操作用）Topstarソリューション： - ネットワーキング： - 500×Mellanox ConnectX-7 400GbE NIC - スパインスイッチ用64×800G QSFP-DDオプティカルモジュール - リーフスイッチ用1,024×400G QSFP-DDモジュール - ストレージ： - 4,000×Kingston DC1500M 15TB NVMe SSD（サーバーあたり8台） - 8GBキャッシュ付きRAIDコントローラー（サーバーあたり） - メモリ
： - 32,000×Samsung DDR5-5600 64GB RDIMM（サーバーあたり64台、ノードあたり4TB）デプロイメントタイムライン：
- 週1-2：BOM最終化と調達 - 週3-6：コンポーネント納品と統合 - 週7-8：ラック設置とネットワークコミッショニング - 週9：ワークロード検証と引き渡し結果：クラスターは、週間のトレーニング実行中に「94.2%のGPU利用率
今後の展望：2027-2030年の技術進化
2030年：光インターコネクトされたデータセンター- 3.2Tオプティカルモジュールが量産開始 - DDR6サンプリング開始（7,200 MT/s、DIMMあたり60GB/s） - PCIe 6.0 SSDが28GB/sのシーケンシャルリードを提供 - CXL 3.0
2030年：光インターコネクトされたデータセンター- 12.8TスイッチASIC（CPO統合） - 400G/レーンシグナリング（現在の最大200Gと比較） - 光回路スイッチング：動的な帯域幅割り当て用 - 初の商用フォトニックAIアクセラレータ
2030年：光インターコネクトされたデータセンター- ラックレベル光スイッチング：電気配線の置き換え - シリコンフォトニクスが銅よりも安価に：100Gbps超 - 永続メモリ（CXL接続）がウォームストレージ用のNVMeを置き換え - 量子もつれセキュアリンク
結論：インフラストラクチャは知性であるヘッドラインを飾るAIモデル – GPT-5、Gemini Ultra、Claude Opus – は、「その基盤となるインフラストラクチャ」と同じくらいしか能力がありません。CIOE 2026でのメッセージは明確でした：「ホワイトボックス経済性
」のです。
AIインフラストラクチャを展開する組織にとって、3つの必須事項がありました：1. 完璧な技術を待たない – 800GとDDR5は現在量産準備完了 2. コンピューティングだけでなく、データ移動のために設計する – ストレージとネットワーキングはGPUと同等 3. スタックを理解しているサプライヤーと提携する
– 光、ストレージ、コンピューティングは一緒に設計される必要があるTopstar Technology
は、この交差点に位置し、最先端のコンポーネント、深い技術的専門知識、そして積極的なデプロイメントタイムラインを実現するためのサプライチェーンの俊敏性を組み合わせています。最初のAIクラスターを構築する場合でも、10万GPUにスケールアップする場合でも、私たちはインフラストラクチャパートナーになる準備ができています。
：[Facebook](https://www.facebook.com/topstar.sfp/) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/13177171/)
Topstar TechnologyについてTopstarは、AIインフラストラクチャコンポーネントの大手サプライヤーであり、以下を専門としています： - オプティカルモジュール：800G/1.6T QSFP-DD、400G OSFP、CPO/NPOソリューション - エンタープライズストレージ：NVMe SSD（PCIe 4.0/5.0）、エンタープライズSATA、U.2/U.3フォームファクタ - サーバーメモリ：DDR5 RDIMM/LRDIMM、AIアクセラレータ向けHBM - GPU & ネットワーキング
：NVIDIA AI GPU、Mellanox SmartNIC、Broadcomスイッチハイパースケールデータセンター、通信事業者、エンタープライズ顧客に15年以上サービスを提供してきた当社は、「OEMグレードの品質」と「ホワイトボックス経済性
」を組み合わせています。📧 エンジニアリングに関するお問い合わせ：dsale@topsfp.com 🌐 製品カタログ：www.opticalmodulemanufacturers.com | www.qsfp28module.com 📱 接続
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