IOWN APN活用の分散GPUでゲノム解析高速化へ。三井情報・NTTドコモビジネスが実証

三井情報とNTTドコモビジネスは10月5日、全国に分散配置したGPUを使ったゲノム解析の共同実証を行ったと発表した。NTTドコモビジネスの全国広域分散GPU実証環境「GPU over APN Testbed」上で、3,202人分、約5TBのゲノム解析データを解析した。5拠点への分散実行により、解析時間を1拠点時の25〜29%まで短縮した。

ゲノム解析の所要時間、5拠点分散で1拠点時の25〜29%に
　背景には、ゲノムデータの利活用の広がりと、計算資源の不足がある。ゲノム医療推進法の施行や、個人情報保護法におけるゲノムデータの取扱いに関する制度整備などを背景に、国内でデータの利活用が進んでいる。一方、研究現場ではデータの急増に対し、人的資源や計算資源が足りていない。GPU、メモリ、ストレージなど高性能な計算資源の高騰や供給制約も表面化している。両社は、PB（ペタバイト）級のゲノム解析データの検索や解析では、従来の計算環境で処理に数日を要する場合もあると説明している。

　計算資源の確保には、データセンター側の制約もある。生成AIやデータ利活用の進展でGPU需要が急増する中、単一のデータセンターでは収容能力や電力容量の制約により、必要なGPUの確保が難しくなっている。NTTドコモビジネスはこの課題に対し、IOWN APNを活用して離れた拠点のGPUを一体的に利用する分散GPU技術の実証を進めてきた。2026年7月には、全国8か所に分散したGPUで計算できるTestbedの提供を開始しており、今回はTestbed初の実証実験にあたる。

GPU over APN Testbedの概要図

　実証では、三井情報が研究開発するストレージアクセスなどのワークロード最適化技術と、HeteroDB社のPG-Stromをベースに独自開発したゲノム解析データの高速検索技術を組み合わせた。首都圏のストレージにゲノム解析データを格納し、札幌から福岡まで全国5拠点に分散配置したGPUで解析。データはThe International Genome Sample Resource（IGSR）が公開するもので、約170億レコードのVariant Call Format形式にあたる。

解析のユースケースは3種類で、1拠点での実行と5拠点での分散実行の処理時間を比較した。
(1)は特定の染色体領域に変異がある検体の特定、
(2)は特定の疾患リスクが明らかな遺伝型を持つ検体数の集計、
(3)はがんの発症につながることが知られているドライバー変異を持つ検体の、220種の変異に対する特定だ。
処理時間は(1)が134.4秒から33.5秒、(2)が99.9秒から28.6秒、(3)が102.3秒から28.9秒となり、1拠点に対する比率は順に25%、29%、28%だった。両社は、単なる高速検索の性能検証にとどまらず、実際の研究用途を想定したワークロードを適用して実用性を検証した点を特長としている。

　今後両社は、今回の知見をもとに、増加するゲノム解析データへの対応や限られた計算資源の有効活用に向けた検討を進めるとともに、全国の病院・大学・研究機関などでの研究活動の促進とデータ利活用の発展をめざす。

　NTTドコモビジネスは、パートナー企業とともに大規模データ解析のユースケース創出を進めるほか、「AI-Centric ICTプラットフォーム」構想のもと、分散コンピューティング技術の知見を同社のGPUクラウドサービス「GPUaaS」などに生かし、大規模なAI処理が可能な基盤の提供をめざす。三井情報は、ワークロード最適化技術や高速検索技術を生かした研究開発を継続する方針だ。

参照：三井情報・NTTドコモビジネス 2026/10/05リリース

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