NVIDIA、DSX AI ファクトリープラットフォームの初期生産結果を報告

NVIDIAは2026年9月15日に、DSX AI ファクトリープラットフォームの初期生産結果を公表し、固定電力予算内でトークンスループットが24％増加したと報告されたLambdaの検証と、サンタクララで開催されるAI Infra Summitの開始に合わせて実施されたEos AI ファクトリーでのユーティリティ需要応答展開を含んでいます。

サミットは2026年9月15日から17日までサンタクララコンベンションセンターで開催され、NVIDIAのイベントページによれば8,000人以上の参加者が見込まれています。NVIDIAのハイパースケールおよびハイパフォーマンスコンピューティング担当副社長であるIan Buckは、基調講演「エージェントAI時代のインフラストラクチャの進化」でAIファクトリーの効率性を中心テーマとし、同日、クラウドプロバイダーLambdaの検証結果がブログ記事で発表されたと同社は述べました。

Lambda DSX MaxLPS 検証

Lambdaの結果は、NVIDIAの投稿によれば、NVIDIA HGX B200 GPU サーバー上でのDSX MaxLPSの初めての検証です。このGPUクラウドプロバイダーは、AIネイティブスタートアップからハイパースケーラーまで1万以上の顧客にサービスを提供しており、5ラック、19ノードのクラスターでソフトウェアを実行しました。19ノードをフルパワーでの16ノードと同じ電力予算で稼働させることで、Lambdaはクラスター全体のトークンスループットを24％増加させ、約毎秒400万トークンから500万トークンへと向上させ、ワット当たりの性能も23％改善したと報告しています。

「我々の概念実証により、固定電力予算の制約を超えたと考えています」とLambdaのクラウドサービス部門長Dave Wardは述べました。「NVIDIA DSX MaxLPSは、余剰となっていた容量を回復し、実際の利用に転換する道を開き、同じフットプリント内で大幅に高い計算密度を実現します」

NVIDIAのDSX platform pageによれば、DSX MaxLPSはGPUおよびラックレベルの電力消費を監視し、ワークロードの種類に基づいてノード間の余裕を再配分し、静的プロビジョニングでは余剰となる容量を回復します。トレーニングと推論は電力消費が異なり、ソフトウェアは両方を実行するAI ファクトリーでの割り当てを最適化します。NVIDIAの予測によれば、適切な導入環境において、同じメガワット電力予算内で次世代Vera Rubin NVL72 AI ファクトリーのGPU容量を最大40％増加させることが可能です。

DSX プラットフォームの背景と 800 VDC 電力

NVIDIAは2026年5月31日にGTC TaipeiでDSX プラットフォームを発表した、オープンソースソフトウェアライブラリ、API、リファレンスデザイン、NVIDIAコンピューティングプラットフォームおよびパートナーテクノロジーを組み合わせ、AIファクトリーの設計、導入、運用のための共通プラットフォームを提供しました。このスイートはDSX Reference Design、DSX Sim、DSX OS、DSX MaxLPS、DSX Flex、DSX Exchangeを含み、検証済みアーキテクチャ、シミュレーション、オープンモジュラー運用ソフトウェア、電力管理、グリッド信号オーケストレーション、ITとOTシステム間の安全なデータ交換を網羅しています。

5月の発表時点で、NVIDIAはクラウドパートナーのCoreWeave、Crusoe、Firmus、IREN、Lambda、Nebius、Nscale、Yotta Data ServicesがDSX Sim、DSX MaxLPS、DSX OSを導入していると述べ、Dell Technologies、HPE、Lenovo、SupermicroがDSX対応システムを構築するメーカーの一部であるとしました。NVIDIA創業者兼CEOのJensen Huangは電力制約をシンプルに表現しました。「1ギガワットの工場が2ギガワットの工場になることは決してありません」。5月の発表で、HuangはDSXがすべてのインフラ構築者に対し、AIファクトリーをシミュレート、検証、運用するための完全なプレイブックを提供すると述べました。

9月15日の投稿では、DSXがリファレンスデザインに800 VDC電力アーキテクチャを組み込んでいることが付け加えられています。NVIDIAは、このアーキテクチャは変換の複雑さを削減し、電力供給効率を向上させ、より高密度なアクセラレートコンピューティングラックをサポートするよう設計されたと述べています。また、投稿は、直接液体冷却を採用したGB200 NVL72ラックが約120 kWの熱を発生し、計算に到達する前に除去する必要があることを指摘し、DSX Simは最初のラックが設置される前に使用され、DSX OSとDSX Exchangeはファクトリー稼働後に、DSX Reference Designsは検証済みの出発点アーキテクチャとして位置付けられると述べています。

生産における需要応答

NVIDIAの投稿の多くは、気温と空調負荷が急上昇した8月の夜、サンタクララ市が所有する公共事業体であるSilicon Valley PowerがAIファクトリーに電力消費調整のシグナルを送った様子を語っています。Emerald AIのConductorプラットフォームは事前定義されたワークロード階層を実行し、最低優先度のジョブは停止し、最高優先度の推論は継続、電力は4メガワットから3メガワットへと自動的に減少し、オペレーターは介在しませんでした。

Emerald AIの創業者兼CEOであるVarun Sivaramは、サンフランシスコのチーム、データセンターのエンジニア、ユーティリティスタッフを含む約40名とZoomで視聴し、これは同社が数千台のNVIDIA GPUに対して初めての導入であると述べました。プロダクト責任者のMansi Shahはこの瞬間をSpaceXロケットの打ち上げに例えました。Silicon Valley Powerはそれ以降、工場に対して200件以上の需要シグナルを送信しており、NVIDIAの報告によれば、Conductorは毎回1分未満で応答し、システムはすべて正常に機能したとしています。

NVIDIAはこの施設をサンタクララにある自社のEos AIファクトリーと位置付けており、シリコンバレー・パワーのフレキシブル・ロード・インターコネクト・プログラムの参加者としてConductorを稼働させています。このプログラムは、AIファクトリーをディスパッチ可能なリソースとして扱うことを目的とした、NVIDIAが初の商用グリッドユーティリティプログラムと説明しています。サンタクララの設置はDSX Flex自体よりも先行しているとNVIDIAは指摘しており、Emerald AIのConductorはプラットフォームが成熟するにつれてDSX Flexに統合されます。

Silicon Valley Power と Emerald AI パイロットを発表したのは2026年4月21日で、最初の拠点はNVIDIAが先進GPUでAIワークロードを実行するデータセンターにおいて、商用のマルチメガワット規模で稼働しています。Nico Procos氏（SVPの電力ユーティリティ部門ディレクター）は当時、パイロットが信頼性と手頃さを保護する実用的なツールを評価し、将来の負荷増加に対する柔軟な計画を支援するものになると述べました。Emerald AI 展開を説明したのは2026年6月1日で、これは2大陸にわたる商用データセンターでNVIDIAシステムと共にConductorを用いた5つのライブデモンストレーションに基づく、初の商用DSX Flex展開です。

最初の専用DSX Flex商用展開は、NVIDIAのAIファクトリー研究センター（バージニア州マナサス）にある96メガワット規模の Vera Rubin AIファクトリーになるとNVIDIAは述べています。Emerald AIは、マナサスプロジェクトがDigital Realty、EPRI、PJMインターコネクションとの協業で計画されており、2026年後半に実施される予定であると述べました。