docomo MEC®でGPUのオンデマンド利用を実現 NTTドコモビジネスが実証実験に成功

実証実験の背景
実証実験の概要と成果
1. 3Dコンテンツ配信での検証
今後の展開
NTTドコモビジネス株式会社について
関連情報

実証実験の背景

近年、生成AIやフィジカルAIの普及が急速に進み、リアルタイムな情報処理と判断のニーズが増大しています。これにより、遠隔地のクラウドだけでなく、ユーザーのデバイスに近い場所で情報処理を行う「MEC（Multi-access Edge Computing）」の重要性が高まっています。MECは、通信の低遅延化に加え、閉域網内での通信やデータ流通により高いセキュリティとデータガバナンスを実現できるという特長があります。

特にIoT分野では、AI推論や3Dレンダリングといった高負荷な処理が必要とされ、GPUなどのコンピューティングリソースの需要が変動しやすいという課題がありました。高価なリソースを常時占有する運用では非効率であるため、「必要なタイミングで柔軟に利用できるオンデマンド型」の運用モデルへのニーズが高まっていました。

実証実験の概要と成果

今回の実証実験では、通信端末からMECまでのネットワーク、およびMEC上のGPUなどのコンピューティングリソースを動的に割り当てることが可能なアーキテクチャが構築されました。これにより、オンデマンドでのコンピューティングリソース供給と、最寄りのMECへの自動ネットワーク接続が実現できることが検証されています。

docomo MEC®上で、アプリケーション実行環境の柔軟な配置・制御基盤、コンピューティングリソースの動的割り当て・制御を行うコントローラー、そして端末の近くのMEC拠点に自動接続するネットワーク制御機能が一体的に実装され、オンデマンドなコンピューティングリソースの供給に成功しました。

3Dコンテンツ配信での検証

実証ユースケースとしては、高負荷・同時接続・短期間利用という条件下での検証を目的とし、東海と東北のイベント会場で3Dコンテンツ配信を題材とした検証が行われました。ドコモが開発した高負荷な3Dレンダリングを伴うアプリケーション「MetaMe®」および「GT6551」が、それぞれの地域のMEC上で動作させられました。その結果、イベント時のオンデマンドなGPU増減に伴うコンピューティングリソースの動的割り当て、およびイベント開催地の場所に応じた最寄りのMEC基盤への自動接続が可能であることが確認されました。

今後の展開

NTTドコモビジネスは、本実証の成果をもとに、IoT向けのNaaS（Network as a Service）である「docomo business SIGN™」の「Advanced」メニューにおけるMECサーバー基盤のさらなる高度化を進め、MECとGPUaaSを連携させたサービスの開発を予定しています。具体的な適用分野としては、警備システム、ドローン、建設など、機密性の高い入力データを扱い、セキュアな閉域環境でAI推論処理が求められる分野が想定されています。

さらに、フィジカルAI領域への展開も見据え、パートナー企業との共創によるユースケース創出を加速していく方針です。