Modalは2026年10月19日、初期のNvidia Vera CPUテストで、AIエージェントのサンドボックス・ワークロードのスループットが2倍になったと報告しました。クラウドコンピューティングのスタートアップである同社は初のVeraサーバーを受け取りましたが、より広く採用するには、x86プロセッサー専用に構築されたインフラの変更が必要になります。

主なポイント

  • Modalの社内ベンチマークでは、同時実行されるサンドボックス・ワークロードのスループットが2倍に向上しました。
  • ほかに負荷のないサーバーで個々のタスクを実行した場合、優位性は小さく、一貫性も低い結果となりました。
  • Arm互換プロセッサーをサポートするには、インフラとイメージ構築の変更が必要になります。

目次

Nvidia Vera CPUの結果は高負荷のサンドボックスサーバーで優位

Modalが発表したVeraサンドボックスのベンチマークによると、同社のサンフランシスコオフィスではすでにサーバーが稼働しており、Modal Sandboxesにプロセッサーを追加する初期的な性能上の根拠が示されています。これは初期テストの報告であり、IntelおよびAMDプロセッサーからの移行が完了したことを示すものではありません。

スループットとタスクの処理速度の違いは重要です。スループットは、一定期間にシステムが完了するタスク数を測定します。一方、レイテンシは個々のタスクにかかる時間を測定します。Modalによると、ベンチマーク一式の逐次テストではVeraの性能が上回るケースが多かったものの、常にそうだったわけではなく、差も特に大きいものではありませんでした。

より顕著な優位性は、多数のコンテナが計算リソースを奪い合う状況で現れました。Modalはスループットが2倍に増加したと報告しており、この結果は、多数の利用者で共有される高密度なサンドボックスサーバーに関するものであって、あらゆるアプリケーションが2倍速く動作することを示すものではありません。

項目詳細
ベンチマーク一式Terminal-Benchのオラクル解答と検証ツール50件。
コンテナの準備ワークロードは事前にウォームアップしたDockerコンテナで同時実行されました。
スループットの測定手順一定時間内のタスク完了数を数えながら、コンテナの同時実行数を増やしました。
逐次テストの条件負荷のないマシンでタスクを1つずつ実行しました。

同時実行ワークロードで比較結果が変わる理由

Modalによると、サンドボックスのホストでは数百のコンテナや仮想マシンを同時に実行できます。それらの需要は予測できません。AIエージェントは言語モデルの応答を待つ間は時間を費やす一方、ソフトウェアのインストールやファイル検索のために、突然より多くのCPUリソースを必要とすることがあります。

こうした変動はリソースの競合を引き起こし、ある顧客のワークロードが別の顧客の性能に影響する可能性があります。Modalではワークロードが予約容量を超えて一時的に処理能力を高めることができるため、共有環境の高負荷時における性能は、同社のハードウェア評価で重要な要素となります。

同社のAgentless Agent Benchは、コンパイル、ファイル検索、Git操作、デバイスエミュレーションなど、CPUを使用する処理を切り分けて評価します。ネットワーク呼び出しを取り除くことで、AIエージェントが現実の課題を完了するまでに要する総時間ではなく、プロセッサー側の実行に焦点を当てています。

Arm対応には引き続き統合作業が必要

Veraは、NvidiaのVera Rubin GPUプラットフォーム向けに構築されたArm互換CPUで、単体のCPUサーバーとしても提供されています。これまでx86マシンのみを運用してきたModalにとって、導入は異なるプロセッサーアーキテクチャへの対応を意味します。

Modalによると、Armをサポートするには、インフラ全体とイメージ構築システムに変更が必要です。したがって、このベンチマークが示しているのは潜在的な運用上のメリットであり、プラットフォーム移行の完了や、測定済みの財務リターンではありません。

結論

次の導入ステップは、Modalのインフラとイメージ構築システムをArm向けに適応させることです。初期結果はその作業を進める根拠となりますが、より広範な導入と実環境でのサービス向上は、今後実証する必要があります。

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