「AI（人工知能）の処理性能に対する要求は一層加速している。AIエージェント（業務の流れの中でリアルタイムに意思決定し、タスクを自律的に遂行できるシステム）や推論モデルの登場により、われわれが2024年に想定していた計算量の100倍以上が、現在必要とされている」。NVIDIAのCEOジェンスン・フアン氏は、GTCの基調講演でこう話した。

　NVIDIAが今後のコンピューティングの需要に応えるために提供するVera Rubinは、CPU「Vera」とGPU「Rubin」で構成される。Vera Rubinを搭載したサーバシステムには、帯域幅3600Gbpsを実現する次世代相互接続技術「NVLink 6」や、13Tbpsの帯域を誇る高帯域幅メモリ「HBM4」が搭載される。これは、Blackwell Ultraで採用されている「HBM3E」の8Tbpsと比べて大幅な性能向上となる。加えて、新たに開発されたNIC（ネットワークインタフェースカード）「CX9 SuperNIC」も採用される。

　NVIDIAはGTCで、同社GPUの性能をさらに引き出すための関連製品群も併せて発表している。

推論処理をGPU間で効率分散

　GTCでは、AI推論を効率的に分散処理するためのオープンソースソフトウェア「NVIDIA Dynamo」も発表された。AI推論とは、AIモデルにデータを入力し、論理的な結論を導き出したり、予測や問題解決を実施するプロセスを指す。NVIDIA Dynamoは、数千基のGPU間で推論処理を効率的に調整する役割を担う。

　「推論モデルがインフラに与える負荷は、AIチャットbotのそれを大幅に超えることから、NVIDIAがGPU性能の強化に注力するのは当然の流れだ」。こう話すのは、調査会社Futurum GroupでAI担当バイスプレジデントを務めるニック・ペイシェンス氏だ。

　「今後およそ2年程は、NVIDIAがハイエンドGPU市場を実質的に独占するだろう」とペイシェンス氏は語る。NVIDIAはソフトウェアスタックの整備に力を入れており、NVIDIA Dynamoはその最新の成果だ。「市場の拡大と領域の多様化を見据えた賢明な戦略だ」とペイシェンス氏は評価する。

Blackwell Ultra搭載のAIスパコン

　2025年後半には、NVIDIAのハードウェアパートナー各社が、Blackwell Ultraを搭載した大規模AIインフラ「DGX SuperPod」の提供を開始する計画だ。DGX SuperPodは、サーバモジュール「NVIDIA DGX B300」および液冷式のAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX GB300」を搭載可能。NVIDIA DGX GB300は、Blackwell Ultra72基と「Grace CPU」36基を内蔵する。

　Cisco Systems、Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise（HPE）、Lenovoを含む十数社のハードウェアベンダーが、2025年後半にNVIDIA DGX B300搭載サーバの提供を開始する計画だ。

大規模GPUの分散接続を可能にする次世代ネットワークスイッチ

　NVIDIAはGTCにおいてシリコンフォトニクス（電気信号の代わりに光信号を使用して高速データ通信を実現する技術）を活用した次世代ネットワークスイッチ「NVIDIA Spectrum-X」と「NVIDIA Quantum-X800」も発表した。これらのスイッチは、地理的に離れた拠点間でも数百万基のGPUを接続可能にする。

• NVIDIA Spectrum-X
  • 柔軟な構成が可能なEthernetベースのネットワーク基盤。2026年にNVIDIAのパートナー企業から出荷される計画。
• NVIDIA Quantum-X800
  • NVIDIA Quantum-X800は144ポートの800Gbps通信を可能にするInfiniBandスイッチ（高速・低遅延通信向けのネットワーク機器）。2025年中にNVIDIAのパートナー企業から出荷される計画。

個人向けの小型AIコンピュータ

　NVIDIAは、個人向けAIスーパーコンピュータ「DGX」ブランドの新製品も発表した。デスクトップシステム「DGX Station」は、784GBのメモリを搭載したNVIDIA DGX GB300を内蔵しており、GPUはGrace CPUとインターコネクト技術「NVLink-C2C」で接続されている。NVIDIAは、SoC（システムオンチップ）「GB10」を搭載した小型AIコンピュータ「DGX Spark」も発表した。

（翻訳・編集協力：編集プロダクション雨輝）