Aethlumis、大規模モデルの学習効率を最大40%向上させる次世代AIサーバーTG990V3を発表

中国深セン — 2025年11月18日 — グローバルでAI計算能力への需要が高まる中、Aethlumisは本日、新型フラグシップAIサーバーTG990V3の発売を発表しました。主要なインターネット企業、AI研究機関、クラウドサービスプロバイダーでの初期導入を完了したTG990V3は、大規模モデルの学習において顕著な性能向上を実現しました。1兆パラメータ規模のワークロードを対象としたテストでは、前世代比で全体的な学習効率が最大40%向上し、学習サイクルが30%～32%短縮されました。

AIインフラが新たな転換点に到達

ここ2年間でモデルの規模が数十億から数兆パラメータへと拡大する中、アルゴリズムの進展と計算インフラの間に明確なギャップが生じてきました。AethlumisのCEOである王啓航（ワン・チーハン）氏は、発表会にて次のように強調しました：

「大規模モデルの進化スピードは、従来のインフラ整備の速度をすでに上回っています。TG990V3は、ハードウェアコストや消費電力を増加させることなく、より高い学習効率を実現するために設計されており、AIチームがより迅速かつ持続可能にイテレーションできるよう支援します。」

業界アナリストによると、AIサーバーの競争は、単なるハードウェア性能の積み重ねから、システムレベルのアーキテクチャ最適化へと移行しており、TG990V3はまさにこの方向性を体現しています。

実際のパフォーマンス指標（初期導入ユーザーによる報告）

• 1兆パラメータ級の大規模言語モデル（LLM）のトレーニング時間で32%の短縮

• データ読み込みスループットで60%以上の改善

• マルチノードクラスターでの92%のスケーリング効率

• 長時間タスクにおける99.95%の可用性

アプリケーションには以下が含まれます:

• 大規模言語モデル（LLM）の学習（LLaMA、GPTシリーズなど）

• マルチモーダルモデルの学習（画像、音声、動画、3D）

• エンタープライズAIプラットフォームおよび推論クラスター

• 大学および国家レベルの研究用コンピューティング環境

次世代AIインフラの構築

Aethlumis製品担当副社長である張莉博士は締めくくりました：

「TG990V3は単なるハードウェアの刷新ではありません。これは、インターコネクトアーキテクチャ、I/Oサブシステム、インテリジェント運用を含む、大規模モデル学習パイプライン全体のシステムレベルでの最適化を意味しています。我々は、今後3年間におけるモデル規模の加速的成長をサポートするように設計しました。」

TG990V3は現在、エンタープライズ規模での導入が可能となっており、すでに複数のクラウドプラットフォームやAI企業で使用されています。