NTT Communications, a privately owned Japanese company founded in 1999, is a subsidiary of the NTT Group. Employing approximately 1960 people, it primarily provides IT services and IT consulting to businesses (B2B). NTT Plala is listed as one of its subsidiaries.

Revenue

Founded

1999

Headcount

1,957

Headquarters

Japan

Primary Segment

IT Services and IT Consulting

Ownership

Privately Owned

News Summary:

On February 5, 2025, NTT Communications disclosed a data breach affecting approximately 18,000 organizations. The breach involved unauthorized access to the Order Information Distribution System, potentially exposing customer names, contract numbers, phone numbers, addresses, email addresses, and service usage details. Later, on March 27, 2025, NTT Corporation, Biome Inc., NTT Com, NTT COMWARE, NTT DATA, and NTT DOCOMO announced a joint initiative to develop technology for large-scale estimation of vegetation and biological organisms using remote sensing. NTT Communications also announced a scheduled change in organizational responsibilities on an unspecified date.

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NTT Communications offers products in the media tech industry. NTT Communications's product portfolio comprises of connectivity and distribution services.
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Mar
18th
2025
18:30
Artificial Intelligence, Caretta Research_Monitor Company
ニュース 2025年3月19日:AI社会の実現に向けた、IOWN APNによるGPUの3拠点分散データセンター構築を世界で初めて成功|ドコモビジネス|NTTコミュニケーションズ 企業情報
ドコモグループの法人事業ブランド「ドコモビジネス」を展開するNTTコミュニケーションズ株式会社(以下 NTT Com)は、超高速かつ超低消費電力を実現するIOWN構想※1の主要技術であるオールフォトニクス・ネットワーク※2(以下 APN)で接続した3拠点のデータセンターにNVIDIA H100 GPUサーバーを分散配置した環境で、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェア プラットフォームの一部であるNVIDIA NeMo™※3を用いたNTT版大規模言語モデル tsuzumi※4の学習実証実験(以下 本実証)に世界で初めて成功しました。 1.背景 生成AIやデータ利活用の進展に伴い、GPUクラスタの重要性が増しています。しかし、単一のデータセンターでは、生成AIのモデルサイズ増大による処理量の変動やリソース確保の制約、データセンターごとのキャパシティや電力供給の制限に応じた運用が求められるなど、さまざまな課題が存在します。 NTT Comではこの課題に対して、三鷹と秋葉原の2拠点のデータセンター間でAPNによるGPUクラスタの実効性を検証し、その効果性を確認してきました。2拠点から3拠点、さらには多数のデータセンターへと分散を進めることで、余ったGPUサーバーを再利用するような最適なGPUリソースの配置がより実用的になります。また各地域のデータセンターを活用し、複数の拠点でコンピューティングを分散することで、電力コスト削減と持続可能な運用を実現します。 2.本実証の概要 本実証では、Point-to-Pointで接続された分散データセンターの数を2拠点から、川崎を加えた3拠点へと拡張しました。これにより、計算基盤の運用に新たな柔軟性が生まれます。例えば、A拠点・B拠点に加え、C拠点を活用することで、その土地の電力供給量や値段に応じ、お客さまの要望に合わせた複数の運用パターンを選択できるようになります。またネットワークの観点からも、距離の近い拠点同士でのより低遅延なワークロードや、遠距離の拠点同士での電力効率を意識したワークロードなど、ユーザーの特性に応じた分散学習や推論などのスケジューリングの可能性を実感できる構成となります。 本実証では、NVIDIAアクセラレーテッドサーバーをそれぞれ約25~50km離れた川崎と三鷹と秋葉原の3拠点のデータセンターに分散配置し、データセンター間を100Gbps回線のIOWN APNで接続しました。NVIDIA NeMo™を使用して、3拠点のGPUサーバーを連携させ、tsuzumiモデル 7B※5の分散学習を実施しました。 本実証で用いた技術の主な特長は以下の通りです。 (1)IOWN APN IOWN APNの高速・低遅延接続により、GPUサーバー間のデータ転送が迅速かつ効率的に行われ、小規模なAIモデルの事前学習や追加学習などの比較的軽量な処理に対して、単一のデータセンターと遜色ない性能を発揮できます。これによって、複数のデータセンター環境で柔軟にGPUクラスタを構築し、効率的なリソース利用を実現することが可能です。 (2)NVIDIA NeMo™ 分散学習に対応した大規模言語モデルの学習、カスタマイズ、展開のためのエンド ツー エンド プラットフォームであるNVIDIA NeMo™を活用しました。将来的にさまざまな生成AIの処理に対応可能です。 (3)Kubernetes※6 複数のノードにモデルのトレーニングを分散させることで、大規模データに対する計算効率を向上させます。
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