RoCEとは？InfiniBandとの違いから分かる、GPUネットワークの最適解【トゥモロー・ネット テックブログ】

はじめに

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用が広がるにつれ、GPUの性能だけでなく、「GPU同士をどうつなぐか」というネットワーク設計の重要性が急速に高まってきました。

「GPUを増設したのに、学習や推論の処理時間が思ったほど短縮されない」
「スケールアウトした途端に、性能の伸びが頭打ちになる」
こうしたケースでは、GPUそのものではなくGPU間の通信がボトルネックになっていることも少なくありません。

高速ネットワークの代表格としては InfiniBand が広く知られてはいますが、「専用ネットワークでコストが高そう」「運用のハードルが高いのでは」と感じる企業も多いのが実情です。

そこで注目されているのが RoCE（RDMA over Converged Ethernet） です。
本記事では、RoCEの基本から特長、InfiniBandとの違い、そしてGPU環境での役割などを分かりやすく解説します。

RoCEとは何か？

RoCEとは、Ethernet（イーサネット）上でRDMA（Remote Direct Memory Access）を実現する技術です。
通常のネットワーク通信では、データ転送のたびにCPUやOSが介在し、メモリコピーや割り込み処理が発生します。これが積み重なると、通信遅延やCPU負荷が増大します。

RoCEでは、RDMAの仕組みにより、CPUをほとんど介さずにメモリ間で直接データ転送が行えます。
その結果、通信のレイテンシを抑えつつ、CPUリソースをアプリケーション処理に集中させることが可能になります。

もともとRDMAはInfiniBandで使われてきた技術ですが、その高速通信の仕組みをEthernetでも利用できるようにしたのがRoCEです。
現在は、IPネットワークに対応した RoCE v2 が主流となっており、既存のデータセンター環境にも組み込みやすくなっています。

RoCEの特長と利点

RoCEの最大の特長は、既存のEthernetネットワークを活かしながら高速通信を実現できる点です。

従来のEthernetは汎用性に優れる一方、AI用途ではレイテンシやCPU負荷が課題になることがありました。
RoCEはRDMAを組み合わせることで、その弱点を補います。

• CPU負荷を抑えた低遅延・高帯域通信
• Ethernetベースのため機器選択の自由度が高い
• 既存データセンターとの親和性が高い
• 段階的な導入や拡張がしやすい

「専用ネットワークを一から構築するのは難しいが、AI向けに通信性能は引き上げたい」
RoCEは、こうした現実的な要件に応えられる技術と言えます。

InfiniBandとの違い

RoCEとInfiniBandは、どちらも高速なGPU間通信を実現する技術ですが、設計思想には明確な違いがあります。

項目	InfiniBand	RoCE
基盤	専用ネットワーク	Ethernet
レイテンシ	非常に低い（安定）	低い（設計に依存）
コスト	高め（専用機器が必要）	抑えやすい（既存機器を活用可能）
構築難易度	低（自動設定・管理が成熟）	高（複雑なネットワーク設定が必要）
向いている用途	大規模AI学習、HPC	AI推論、現実的なAI基盤
スケール特性	大規模でも性能を維持しやすい	規模拡大時は設計が重要

InfiniBandは、非常に低いレイテンシと高い安定性を備えており、大規模GPUクラスタでも安定した性能を発揮します。
一方、RoCEはネットワーク設計（PFCやQoSなど）が性能に影響するものの、コストや運用面での柔軟性に優れています。

「最高性能を追求するか」or「現実的なバランスを取るか」が、選択の分かれ目と言えます。

GPU環境におけるRoCEの役割

GPUを複数台利用するAI環境では、GPU間通信の効率が学習時間や推論性能に大きく影響します。
特に分散学習では、勾配情報の同期など、GPU間で大量のデータ通信が発生します。

RoCEはGPUDirect RDMAと組み合わせることで、GPUメモリ間のデータ転送を効率化し、CPUやメインメモリを経由しない通信を実現します。

これにより、通信によるオーバーヘッドを抑えつつ、GPU本来の性能を引き出すことが可能になります。

ただし、PFCやQoSの設計が不十分な場合、ネットワーク輻輳によって性能が安定しないケースもあります。
RoCEは「導入すれば自動的に速くなる」技術ではない点は注意が必要です。

どんな環境にRoCEが向いているか

RoCEが向いている環境を整理すると次のようになります。

• Ethernetベースのデータセンターを活用したい
• 中〜大規模のAI基盤やGPU推論環境
• コストと性能のバランスを重視したい
• 将来的な拡張を見据えたい

「InfiniBandほどの性能は必須ではないが、通常のEthernetでは物足りない」
そんなケースでRoCEは有力な選択肢になります。

まとめ

InfiniBandとRoCEに「どちらが正解」という答えはありません。
重要なのは、目的・規模・運用体制に合ったネットワークを選ぶことです。

• 大規模AI学習や最高性能を求めるなら InfiniBand
• 既存環境を活かし、現実的に高速化するならRoCE

GPU時代のネットワーク設計では、こうした使い分けが、AI基盤全体の価値を大きく左右します。

トゥモロー・ネットでは、InfiniBandおよびRoCEの両方に対応したGPUサーバー構成やネットワーク設計のご提案が可能です。
AI開発・推論基盤の用途や規模、ご予算に応じて、最適なネットワークを含めたインフラ設計をご支援します。

「どちらを選ぶべきか分からない」「まずは相談してみたい」といった段階でも構いませんので、お気軽にお問い合わせください。

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