Dinotesiaは18日、米Santa Claraで開催された「AIインフラサミット2026」で、ベクトル検索専用プロセッサ「VDPU（Vector Data Processing Unit）」カードを4枚搭載したサーバ構成を公開した。FPGAベースの評価では、CPUのみのサーバと比べてベクトル検索性能が最大5.77倍になったとしている。

会場では、サーバ向けに拡張したVDPUアーキテクチャも披露した。ヤン・セヒョン最高技術責任者（CTO）は、VDPUの構成と性能評価結果を説明し、「エージェント型AIの普及に伴い、モデルの演算性能だけでなく、データ検索性能の重要性も高まっている」と述べた。その上で、「VDPUはベクトル検索を担い、CPUとGPUがそれぞれの役割に集中できるよう設計した」と説明した。

同社によると、FPGAベースで実施した評価では、VDPUカード4枚を搭載したサーバが、同一のソフトウェアスタックで検証したデュアルソケットのCPUサーバと比べ、ベクトル検索の処理量で最大5.77倍を記録した。

4096次元のマルチモーダルワークロードでは、インデックス構築時の負荷低減も確認したという。ホストCPU使用率は92％、メモリ使用量は73％それぞれ減少した。検索品質を維持したまま処理量を高め、検索再現率もCPUサーバと同等以上だったとしている。ASICベースのVDPUでは、CPUサーバ比で最大10倍のベクトル検索性能を目指す。

今回の構成拡張により、VDPUチップとアクセラレータカードの適用を実サーバ環境へ広げた。モデル実行と回答生成はGPUが担い、外部情報を参照して回答に生かす検索拡張生成（RAG）やAIエージェント向けのベクトル検索はVDPUが担う構成としている。

Dinotesiaは、2026年4〜6月期からASICベースの評価に着手する計画だ。企業データをAIが保存・検索・活用できるよう支援するAIデータインフラとして、「Seahorse」とVDPUを組み合わせた製品化を進めている。グローバル市場では、サーバ、ストレージ、メモリ、半導体各社を対象に、VDPUの評価と概念実証（PoC）を拡大しているという。

ヤン・セヒョンCTOは「今回のイベントでは、VDPUのサーバ構成を示した。今後は実際の顧客ワークロードを基に、評価と適用を拡大していく」と話した。