大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）や生成AIなどの急速な発展と普及により、大規模なAI計算基盤が整備されています。大規模AI計算基盤では、これまでのデータセンターネットワーク技術との親和性からEthernetやInternet Protocolをベースとした技術も広く採用されています。しかし、AIの推論や学習といったワークロードのトラフィックは、従来のデータセンターネットワークとは大きく異なります。本セッションでは、AI計算基盤におけるデータセンターネットワーク技術の最新動向を紹介します。 また、AI計算基盤におけるデータセンターネットワーク技術として、RoCEv2 (RDMA over Converged Ethernet version 2)やAIワークロードの通信トラフィックの特徴などの基本的な技術・課題を解説するとともに、最新動向として2023年に活動を開始したUltra Ethernet Consortium (UEC)についても紹介します。UECは、従来の広帯域低遅延でのノード間のメモリ転送（メモリアクセス）を実現するRoCEv2に加えて、AI学習で発生する集合通信（Collective Communication）やそのような通信を支える輻輳制御や経路制御技術、ソフトウェアスタック、マルチテナンシーを考慮したセキュリティもフォーカスに含まれています。UECの最新動向を踏まえて、近い将来のAI計算基盤を設計・構築・運用する上で必要不可欠な技術についても議論します。