最終更新：2025年10月9日

初学者用LLM技術：NVLinkを理解するために【2025】

この記事を読むとAIが賢くなる「学習」と、その知識を使って答える「推論」の違いから、巨大な計算を可能にする並列化戦略、そしてそれを物理的に可能にするNVLink/NVSwitchの役割までが、一気通貫でわかります。

📖 読了 10分｜🎯対象：初学者・技術統括・エンジニア
🛠 難易度：★☆☆☆☆

この記事の著者・監修者　ケニー狩野（Kenny Kano）

Arpable 編集部（Arpable Tech Team）

株式会社アープに所属するテクノロジーリサーチチーム。人工知能の社会実装をミッションとし、最新の技術動向と実用的なノウハウを発信している。
役職：(株)アープ取締役。Society 5.0振興協会・AI社会実装推進委員長。中小企業診断士、PMP。著書『リアル・イノベーション・マインド』

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序章：この入門記事のねらい

要約：本記事は本編「AIデータセンターネットワーク三層アーキテクチャ」を読む前に、推論/学習の違いと並列化、NVLink/NVSwitchの要点を物語として掴むための導入です。

我々が日常的に使うAIチャット。その滑らかな応答の裏側では、一体何が起きているのでしょうか？この記事では、AIが賢くなる「学習」と、その知識を使って答える「推論」の違いから、巨大な計算を可能にする並列化戦略、そしてその戦略を物理的に可能にするNVLinkというハードウェアの役割までを、一気通貫で解説します。専門的な内容を、分かりやすいたとえ話を交えながら、一つの物語として解き明かしていきます。

AIの二つの顔：教科書を「読んで答える推論」と「執筆する学習」

要約：AIの計算は「推論」と「学習」に分かれ、前者は順伝播中心で軽く、後者は逆伝播と更新を含むため重い処理になります。

AIの計算は、大きく「推論」と「学習」の二つに分かれます。これは、分厚い教科書を「読んで質問に答える」作業と、その教科書自体をゼロから「執筆・編集する」作業の違いに似ています。

推論 (Inference) 📖
完成した教科書を使って、質問に答える作業です。計算は「順伝播」のみで、学習に比べて負荷もメモリ使用量も格段に少なくて済みます。

学習 (Training) ✏️
膨大な資料（データ）を元に、間違いを修正しながら新しい知識を書き込んでいく、教科書の執筆作業そのものです。内部では、予測と答え合わせ、そして「なぜ間違えたのか」を逆探知して修正する「逆伝播」という膨大な計算が行われます。

この記事では、まず「学習」の核心サイクルと、それをスケールさせる技術について詳しく見ていきましょう。

学習の核心サイクル：「秘伝のソース」はいかにして完成するか

要約：順伝播→損失→逆伝播→更新の4ステップを何百万回も回し、誤差が最小化するようレシピ（パラメータ）を洗練します。

AIの学習とは、「データ（食材）にパラメータ（レシピ）を掛け合わせた結果（調理したソース）を、勾配降下法で誤差（味の違い）が正解（理想の味）と最小になるよう訓練する」というサイクルです。このサイクルを「秘伝のソース」開発に例えて詳しく見ていきましょう。

順伝播 (Forward Propagation) – とりあえず作ってみる
シェフは、現在のレシピ（パラメータ）の分量通りに、渡された食材（データ）を混ぜ合わせ、ソースを作ってみます。

損失計算 (Loss Calculation) – 味覚センサーで採点
完成したソースを精密な味覚センサー（損失関数）で分析し、「理想の味」とどれだけ違うかを「誤差」として点数化します。

逆伝播 (Backpropagation) – 味の違いの原因を分析
味覚センサーは、単に点数をつけるだけではありません。「スパイスAが1g増えるごとに、理想の味から2点遠ざかる」といった、各材料の分量（パラメータ）が最終的な誤差にどれだけ影響したかを示す詳細な分析レポートを出力します。このレポートが「勾配」です。

パラメータ更新 (Parameter Update) – レシピを微調整
シェフは、このレポート（勾配）を元に、レシピに書かれた全ての材料の分量を、ほんの少しだけ良い方向に微調整します。

この4ステップを、異なる食材（データ）で何百万回と繰り返すことで、レシピは徐々に洗練され、究極の「秘伝のソース」が完成するのです。

巨大さとの戦い：3つの並列化戦略

要約：一人のGPUで扱えない巨大さに対し、パイプライン・テンソル・データ並列で多GPUが役割分担します。

現代のLLMというレシピは、材料が何千億種類もあり、調理工程も複雑すぎるため、一人のシェフ（一つのGPU）では扱いきれません。そこで、巨大な厨房でたくさんのシェフ（GPU）が協力する「並列化」が必要になります。

この章で使う「たとえ話」の役割分担

シェフ = GPU (計算を実行する働き手)
厨房 = サーバー (シェフたちが働く場所)
レシピ = AIモデルのパラメータ (共有する知識)
食材 = 学習データ (処理する対象)

パイプライン並列：ソース作りの「工程」を分担

ソース作りは、「トマトを洗う」→「煮込む」→「スパイスを加える」という工程に分かれています。
この各工程を別のシェフが担当し, 洗い終わったトマトの小分け（マイクロバッチ）を次々とリレー形式で渡していきます。
これにより、全てのシェフ（GPU）が常に働き続け、厨房全体の稼働率を最大化します。

テンソル並列：一つの「複雑な工程」を共同作業

「スパイスを加える」という工程が、あまりに複雑で巨大なスパイスラック（モデルの層）を使うため、一人のシェフでは担当できないとします。

そこで、二人のシェフが、一つの寸胴鍋（マイクロバッチ）に対して、同時にスパイスを投入します（シェフ1はA〜M、シェフ2はN〜Zを担当）。
この時、味のバランスを取るために、二人は常に「今これだけ入れたよ」と情報を交換（中間活性の受け渡し）する必要があります。

データ並列とAll-Reduce：「全厨房」でのレシピ改善会議

レストランには、この厨房が複数あり、それぞれが同じレシピでソースを作っているとします（データ並列）。
各厨房は、それぞれ異なるトマト（異なるデータ）を使ってソースを作り、改善レポート（勾配）を受け取ります。
しかし、各厨房がバラバラにレシピを更新すると、味が統一されません。そこで、全厨房の代表シェフが集まり、全体会議（All-Reduce）を開きます。各厨房のレポート（勾配）を持ち寄り、平均的な改善案を計算し（Reduce）、その最終決定を全厨房に持ち帰って、全員が自分のレシピを全く同じように更新する（All）のです。

通信という生命線：NVLinkとNVSwitchの役割

要約：並列化は猛烈な通信を前提とし、NVLinkは直通トンネル、NVSwitchは同時会議の交換機として機能します。

これらの並列戦略はすべて、シェフ（GPU）間の猛烈なコミュニケーションを前提としています。

NVLink ＝シェフ専用の超高速な直通トンネル

通常のコンピュータ部品が使うPCIeという「共用の廊下」は、AI学習の膨大な通信量には耐えられません。NVLinkは、厨房と厨房を直接つなぐ「専用の地下トンネル」です。これにより、「テンソル並列」での細かい情報交換や、「パイプライン並列」でのマイクロバッチの受け渡しが劇的に高速化されます。

NVSwitch ＝全員が同時に話せる魔法の交換機

72人のシェフ全員が一斉に会議（All-Reduce）を開きたい場合、トンネルだけでは対応できません。NVSwitchは、そのための「魔法の電話交換機」です。どのシェフも、他のどのシェフとも、瞬時に、同時に、専用線で繋がります。これにより、「All-Reduce」での意見集約が瞬時に完了するのです。