NVIDIA、AI開発者向けDGX SparkとDGX Stationを発表、高性能コンピューティングで開発を加速

PR TIMES より
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記事の要約
- NVIDIAがAI特化型DGXシステムを発表
- Acer、ASUSなど7社がDGX Spark、DGX Stationを構築
- 7月より販売開始、高性能AIコンピューティングを提供
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NVIDIA、AI特化型DGXシステムを発表
NVIDIAは2025年5月19日、世界有数のコンピューターメーカーと協業し、AI開発者向けのパーソナルコンピューティングシステム「NVIDIA DGX Spark」と「DGX Station」を発表した。これらのシステムは、AI開発、研究、データサイエンスを加速させることを目的としているのだ。
Acer、ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP、Lenovo、MSIの7社が、DGX SparkとDGX Stationを構築し、販売する。DGX SparkはNVIDIA Grace Blackwell Superchipと第5世代Tensorコアを搭載し、最大1ペタフロップスのAIコンピューティング性能を提供する。
DGX Stationは、NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchipを搭載し、最大20ペタフロップスのAIパフォーマンスと784GBの統合システムメモリを提供する。これらのシステムは、デスクトップフォームファクタでAIサーバーのパフォーマンスと機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目指しているのだ。
DGX Sparkは7月より、DGX Stationは今年後半より販売開始予定である。
DGX SparkとDGX Stationのスペック比較
項目 | DGX Spark | DGX Station |
---|---|---|
チップ | NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip | NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip |
AIコンピューティング性能 | 最大1ペタフロップス | 最大20ペタフロップス |
統合メモリ | 128GB | 784GB |
ネットワーク速度 | - | 最大800Gb/s |
販売開始 | 2025年7月 | 2025年後半 |
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NVIDIA Grace Blackwellプラットフォームについて
NVIDIA Grace Blackwellプラットフォームは、大規模言語モデルなどの高度なAIワークロードを効率的に処理するために設計されたプラットフォームだ。このプラットフォームは、CPUとGPUを統合したアーキテクチャを採用し、高帯域幅メモリと高速なインターコネクトを提供する。
- 高帯域幅メモリによる高速データ転送
- CPUとGPUの統合による効率的な処理
- 大規模モデルのトレーニングと推論を高速化
これにより、AIモデルの開発と展開を加速させることが可能になるのだ。
NVIDIA DGXシステムに関する考察
NVIDIA DGX SparkとDGX Stationは、AI開発のワークフローを劇的に改善する可能性を秘めている。デスクトップ上で高性能なAIコンピューティングが利用できるようになることで、開発者はより迅速にモデルのプロトタイプを作成し、テストを行うことができるだろう。しかし、高価格帯であることが予想されるため、導入コストが課題となる可能性もある。
また、これらのシステムの普及に伴い、AI開発者のスキル不足や、AI倫理に関する問題が顕在化する可能性がある。そのため、教育プログラムの充実や、AI倫理ガイドラインの策定・普及が重要となるだろう。さらに、将来的には、より小型で低消費電力なAIコンピューティングシステムの開発が期待される。
NVIDIAは、今後もAI開発者コミュニティを支援し、AI技術の進歩に貢献していくことが期待される。DGXシステムの進化によって、AIの民主化が加速し、様々な分野で革新的なアプリケーションが生まれることを期待したいのだ。
参考サイト
- ^ PR TIMES. 「NVIDIA、世界有数のコンピューター メーカーと協業し、AI に特化した DGX パーソナル コンピューティング システムを発表 | NVIDIAのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000536.000012662.html, (参照 25-05-20). 2519
- Dell. https://www.dell.com/ja-jp
- Lenovo. https://www.lenovo.com/jp/ja/
- NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/
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