SnowflakeとNVIDIAの提携強化が何が変わるか GPU統合ML基盤の威力：AIニュースピックアップ

SnowflakeはNVIDIAとの協業を拡大し、自社のAI Data CloudにGPU処理をネイティブ統合した。CUDA-X系ライブラリを実装し、既存のPythonワークフローでGPUアクセラレーションを活用できる環境を提供する。

[後藤大地，有限会社オングス]

　Snowflakeは2025年11月18日（現地時間）、NVIDIAと機械学習（ML）分野での連携を強化し、自社クラウド基盤「AI Data Cloud」でGPUを活用したML処理をネイティブに実行できるようになったと公表した。Snowflakeの機械学習環境「Snowflake ML」にNVIDIAのCUDA-X系ライブラリの一部がプリインストールされる。データサイエンティストは既存のPythonワークフローを保ったままGPUアクセラレーションの恩恵が受けられるようになる。

SnowflakeにNVIDIA CUDA-X統合で何が変わるか

　今回の統合によって、Snowflake MLにはNVIDIAが提供する「cuML」および「cuDF」の各ライブラリが組み込まれる。

　両ライブラリーは「CUDA-X Data Science」エコシステムを構成する要素で、「scikit-learn」や「pandas」「UMAP」「HDBSCAN」など主要フレームワークに対応するGPU加速アルゴリズムを含む。利用者はコードを修正せず、既存の分析手法を大規模データに適用できるようになる。

　Snowflakeプロダクト担当エグゼクティブバイスプレジデントのクリスチャン・クライナーマン氏は、今回の連携が同社の掲げる安全性、利便性、性能の向上につながると説明している。CUDA-Xライブラリのネイティブ統合により、処理性能の向上だけでなく、基盤管理作業の負荷軽減を通じて分析作業そのものへ注力できる環境を提供するとしている。

　企業が扱うデータ量の増大を背景に、GPU活用は生産性確保とコスト管理の観点から重要性が高まっている。NVIDIAが「NVIDIA A10 GPU」で実行したベンチマークテストの結果によれば、Random ForestではCPU比で約5倍、HDBSCANでは最大200倍の高速化が確認された。Snowflake MLでこれらのライブラリを利用することで、学習工程や前処理工程の短縮が期待できる。

　今回の統合は「Snowflake Container Runtime」を通じて提供される。これは大規模ML用に整備されている実行環境であり、CUDA-X Data Scienceエコシステムのオープンソースライブラリ群へ直接アクセスできる。用途として、数百万件規模のレビューデータを扱う大規模トピックモデリングや、高次元配列を分析する計算ゲノミクス分野の分類処理などが挙げられている。

　NVIDIA戦略的エンタープライズパートナーシップ担当バイスプレジデントのパット・リー氏は、データを価値ある知見へ変換する基盤として加速計算の役割を指摘している。

　SnowflakeとNVIDIAは生成AI機能の基盤整備でも協調関係を続けてきた実績がある。今回の取り組みは、SnowflakeがデータウェアハウスからAIコンピュート基盤に進化する上で重要な一歩になりそうだ。