NVIDIA、AIファクトリーの導入期間を数か月から数週間に短縮と発表

NVIDIAは2026年10月21日、GTC Berlinで、パートナー企業がモジュール式コンテナ内に構築し、納入前に統合・検証する、Vera Rubinを搭載したAIファクトリー全体のリファレンスデザイン「DSX POD」を発表しました。同社によると、工場で組み立てられたユニットを使うことで、準備済みの設置場所での導入期間を6か月から最短14日に短縮できます。

NVIDIAによると、コンテナ型ユニットは、準備済みの設置場所にある電源、冷却設備、ネットワーク、その他の関連インフラに、到着後すぐ接続できる状態で納入されます。同社は、導入期間の短縮により、顧客は本番環境で使用するトークンの生成と収益の獲得をより早く始められると述べています。

工場での統合作業を現場の外へ移行

NVIDIAによると、DSX PODは、Vera Rubinシステムとその稼働に必要なインフラを、パートナー企業が量産・納入できる、再現性のある工場製造のコンテナ型設計にまとめています。この設計では、コンピューティング、ネットワーク、ケーブル配線、ラック単位の電源、液冷の統合と設置を現場ではなく製造施設で行います。NVIDIAは、これにより、従来の現地構築に必要な計画、建設、専門人材、物流を削減できると述べています。同社によると、工場で検査済みのコンテナを使うことで、部品の納期遅延や、費用がかさみミスも起こりやすい現地作業への依存も減り、モデルのトレーニングや本番推論を開始するまでの期間を短縮できます。

出荷前に、パートナー企業はラック間のケーブル配線、配線工事、配管、機能検証を完了します。NVIDIAによると、これらの作業は現地の準備と並行して別途進められるため、新たな容量を稼働させるまでの期間をさらに短縮できます。このリファレンスデザインは、NVIDIA DSXのより広範なインフラプラットフォームの設計思想を受け継ぎつつ、輸送・導入前に専用コンテナ内でシステムを統合・検証する独自のアーキテクチャを採用しています。

「AIファクトリーが価値を生み出すのは、建設が完了したときではなく、トークンの生成を始めたときです」と、NVIDIAの創業者兼CEOであるJensen Huangは述べました。Huangによると、DSX PODは工場製造ならではの精度とスピードをAIインフラの構築にもたらし、導入期間を数か月から数週間に短縮することで、顧客は容量を拡大し、収益を生む本番環境をより早く稼働させられます。NVIDIAは「最初のトークン生成までの時間」を、新しいAIファクトリーが本番ワークロードに対応するモデルの実行を始める時点と定義しています。同社は、この本番稼働の前倒しが、導入スピードとAIファクトリー運用の経済性を結び付ける要素だと説明しました。

DSX AIファクトリープラットフォームの全体像

10月21日付の関連発表で、NVIDIAはNVIDIA DSXを、インフラ企業と共同で革新を進めるフルスタックのAIファクトリー向けリファレンスアーキテクチャとして説明しました。このアーキテクチャでは、コンピューティング、ネットワーク、ストレージ、ソフトウェア、電源、冷却を単一のシステムとして共同設計しています。このプラットフォームには、電力を動的に割り当てるDSX MaxLPS、ワークロードの消費電力を電力網の状況に合わせて調整するDSX Flex、検証済みのインフラアーキテクチャを提供するDSX Reference Design、シミュレーション用のDSX Sim、インフラ管理用のDSX OS、コンピューティングシステムと施設システムを接続するDSX Exchangeが含まれます。

関連発表によると、NVIDIAはモジュール式のオープンソース製品群であるDSX OSを拡充し、開発者向けプレビューとして3つのコンポーネントを提供します。NVIDIA Config ManagerはAIファクトリーのネットワーク設定を自動化し、NVIDIA Rack Management Serviceはラック単位の電源、資産情報、ファームウェア、スイッチを管理します。NVIDIA Cluster Readiness Engineは分散ワークロードを実行し、本番ワークロードの到着前にGPUクラスターを検証するとともに、障害の発生箇所を特定のノードに絞り込みます。

NVIDIAによると、DSX MaxLPSはAIファクトリーに割り当てられた電力の範囲内で電力を動的に配分し、運用者が同じ数のトークンを最大30%少ない電力で生成できるよう支援します。一方、DSX Flexを使うと、運用者は電力会社の要請、デマンドレスポンスの実施、エネルギー価格に応じてワークロードの消費電力を調整できます。発表によると、LambdaはNVIDIA HGX B200システム全体でDSX MaxLPSの概念実証を行い、電力上限を固定した状態で、クラスターのトークン処理量が24%増加し、GPU容量が19%増加することを実証しました。また同社は、リファレンスデザインでは液冷コンピューティングと乾式冷却器を用いた排熱方式を組み合わせており、施設の冷却用水の消費量をほぼゼロにできると述べています。

関連発表によると、AIクラウド事業者や設計、建設、エネルギー、冷却の各分野のプロバイダーが、欧州の企業、開発者、政府機関にサービスを提供するインフラの構築・運用にDSXを活用しています。NVIDIAでDSXのプロダクトマネジメント担当バイスプレジデントを務めるWarren Barkleyは、DSXによって、運用者が責任ある形でインフラを構築し、大規模環境でも効率的に運用するために必要な技術とエコシステムの専門知識が集結すると述べました。

パートナーエコシステムと2027年初頭の納入

NVIDIAは、DSX PODを活用したAIファクトリーの納入に取り組むコンピューティングおよびインフラ分野のパートナーとして、Anduril、Armada、Bull、Crusoe、DayOne、Dell Technologies、Delta、Eaton、Foxconn (Ingrasys)、GIGABYTE、HPE、Lenovo、Pegatron、Quanta Cloud Technology (QCT)、Schneider Electric、Vertiv、Wistronを挙げました。

NVIDIAによると、パートナー各社は2027年初頭に、DSX PODを活用したAIファクトリーを世界各地で納入する予定です。