ローカルのAI開発に革命を起こす小型AIスパコン
ローカルのAI開発に革命を起こす小型AIスパコン「based on NVIDIA DGX Spark」
■ 概要 「MS-C931」は、GPUベースの高性能計算をコンパクトな筐体に凝縮した、小型AIスーパーコンピュータです。 エッジAIやローカル開発環境に最適化された設計により、クラウドに依存せず、高速かつ安全にAIモデルの学習・推論を実行可能。 研究開発からプロトタイプ、製品実装前の検証用途まで幅広く対応します。 ■ 主な特長 ・圧倒的な処理性能（GPU搭載） 最新のNVIDIA GPUを搭載可能で、数百TOPSに及ぶ計算性能を発揮。大規模なディープラーニングモデルにも対応可能です。 ・デスクサイドに収まるコンパクト設計 サーバールームを必要とせず、オフィスや研究室の机上に設置可能。一般的なタワー型PC程度のサイズでありながら、高密度な冷却・電力設計を実現しています。 ・ローカル環境でのAI開発に最適 ネットワーク非依存でのAI開発が可能なため、セキュリティが厳しい研究機関や企業でも導入しやすく、クラウド通信コストも不要になります。内部データを外部に出すことなく処理可能なため、個人情報や知財に関わるAI開発に特に有効です。
基本情報
・演算性能：NVIDIA GB10 GraceBlackwell Superchip（CUDA6144コア＋第5世代Tensoコア）搭載で、最大1,000TOPSのFP4 AI性能 ・CPU：20コア ARM Grace（Cortex‑X925×10＋A725×10） ・メモリ：128GB LPDDR5X（CPU/GPU間でコヒーレント共有） ・ストレージ：1TB または 4TB NVMe M.2 SSD（自己暗号化対応） ・サイズ／重さ：約151×151×52mm、重量約1.2kg ・接続性：USB 3.2 Type‑C ×4、10GbE RJ‑45、Wi‑Fi7、Bluetooth 5.3 ・電源／冷却：最大消費電力約224W、240W PSU付属、コンパクト筐体内冷却設計 ・OS／フレームワーク：NVIDIA DGX OS 対応、Isaac／HoloscanなどAI開発向け環境プリインストール
価格帯
納期
用途／実績例
■ 代表的なユースケース ・LLMや画像生成AIのローカル学習・ファインチューニング ・医療・製造・金融など機密性の高い領域でのAIモデル開発 ・大規模なAI推論処理を含むリアルタイムシミュレーション ・クラウド依存を避けたいオンプレミスAI基盤の構築 ・教育・研究機関でのAI教育および実験環境の整備
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この製品に関するニュース（2）
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【ブログ】完全クローズ型AI「GENFLUX Local」が、企業のAI導入を阻む障害を打破！
展示会や各商談を通して最近感じていることは、生成AIの活用は単なる業務効率化の手段だけではなく、企業の飛躍的な実績向上を達成するための基本戦略になりつつあるように感じます。 しかし、多くの企業では「積極的にAIを導入せよ」という経営層からの指示がある一方で、情報システム部門や現場が様々な懸念事項があるためにブレーキを踏むという、深刻なジレンマに陥っています。 その背景には、機密情報漏洩への恐怖、現場の方自身がもはや説明しづらいレベルにまで複雑化した各種業務フロー、そしてトークン量毎に従量課金を行うような経営サイドからも予測しにくいサブスクモデルといった、従来型のクラウド型AIが抱える構造的なリスクがあります。 そのため、本ブログでは、企業がAI活用を本格化させる際に突き当たる「4つの致命的な課題」を整理し、それらを解決するための戦略的選択肢としての「完全クローズ型プラットフォーム」の優位性をご紹介いたします。
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【ブログ】生成AIは「答える」から「動く」へ。NVIDIA Nemotronで始めるエージェント型AI
ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、文章生成や要約、翻訳、プログラミング支援など、さまざまな場面でAIが活用されるようになりました。 一方、企業や研究開発の現場では、単に質問に答えてもらうだけではなく、 ・社内の技術資料から必要な情報を自動で探す ・複数の情報を比較して次に行うべき作業を判断する ・外部ツールや業務システムを操作する ・調査、分析、コード生成、レポート作成までを一連の流れで進める といった、さらに高度なAI活用への期待が高まっています。 こうした、目的に応じて自ら推論し、必要な情報やツールを利用しながらタスクを進める仕組みが、「エージェント型AI（Agentic AI）」です。 そして、このエージェント型AIを支えるオープンなモデルファミリーとしてNVIDIAが展開しているのが、NVIDIA Nemotron（ネモトロン）です。 今回は、NVIDIA Nemotronとは何なのか、従来の生成AIと何が違うのか、そして製造業・研究開発でどのような活用が考えられるのかをご紹介します。
