NVIDIAがAIファクトリーの設計・運用を加速するリファレンスデザインとデジタルツインブループリントを発表

NVIDIAがAIファクトリー構築のための新しいガイドラインを発表

NVIDIAは、AI（人工知能）技術を動かすための大規模な施設「AIファクトリー」の設計や運用を効率的に進めるための新しいガイドライン「NVIDIA Vera Rubin DSX AIファクトリーリファレンスデザイン」と、その設計をバーチャル空間で試せる「NVIDIA Omniverse DSX Blueprint」の提供を開始しました。

この取り組みには、CadenceやDassault Systèmes、Eaton、Jacobsといった幅広い分野の企業が協力しています。これにより、AIファクトリーの計画から建設、そして実際の運用までをスムーズに進めることが可能になります。NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンスンフアン氏は、「AI時代において、AIが生み出す知恵（インテリジェンストークン）は新しい価値であり、AIファクトリーはその知恵を生み出す場所である」と述べています。

AIファクトリーを効率的に作り、動かすための設計図

AIの学習や推論に必要な計算能力を高めるためには、大規模なAIファクトリーを建設する必要があります。しかし、これにはコンピューター設備、電力、冷却システム、ネットワーク、ソフトウェアなど、さまざまな要素を正確に組み合わせる必要があり、とても複雑です。

「NVIDIA Vera Rubin DSX AIファクトリーリファレンスデザイン」は、AIファクトリーのインフラ全体（コンピューター、ネットワーク、データを保存するストレージなど）をどのように設計し、作り、運用すればよいかを詳しく説明しています。これにより、効率的で安定したAIファクトリーを、繰り返し作れるようにします。この設計図には、電力や冷却、制御システムの最適な設計方法や運用方法も含まれており、ハードウェアとソフトウェアがスムーズに連携し、大規模な展開を可能にします。

Vera Rubin DSX ソフトウェアスタックは、AIファクトリーが利用できる電力から、より多くのAIの知恵（トークン）を生み出すための仕組みを提供します。この柔軟な設計により、必要な部分だけを選んで導入することもできます。

主なソフトウェアライブラリには、以下のようなものがあります。

DSX Max-Q: 限られた電力の中で、AIファクトリーの計算能力と効率を最大限に高めます。
DSX Flex: AIファクトリーを電力網とつなぎ、電力の使用量を調整したり、自家発電と連携させたりすることで、エネルギーを節約し、電力網を安定させます。
DSX Exchange: コンピューター、ネットワーク、電力、冷却などの情報を、安全かつ効率的に連携させます。
DSX Sim モデル: AIファクトリーを精密なデジタルツイン（仮想空間のそっくりさん）として作り、実際の建設前に性能を検証します。また、DSX SimReadyは、3Dの形や動きのデータを連携させ、AIファクトリーを早く使えるようにし、最初から安定した性能を出せるようにします。

デジタルツインでAIファクトリーの設計を加速

どれほど詳しい設計図があっても、大規模なAIファクトリーの設計、建設、運用は難しいものです。これまでの設計方法では、システム全体を仮想的に試したり、電力の使い方を柔軟にしたり、建設前に設計が正しいかを確認したりすることに限界がありました。

「NVIDIA Omniverse DSX Blueprint」は、大規模なAIファクトリーの設計と運用を助けるための、開かれた包括的な枠組みです。このブループリントを使うことで、AIファクトリーの物理的に正確なデジタルツインを仮想空間に作り、リアルタイムで運用をシミュレーションし、建設や展開を始める前に性能を最適化できます。

Omniverse DSXは、電力、冷却、ネットワーク、運用といった要素を一つの仮想環境にまとめ、AIファクトリーが早く利益を生み出し、効率的に動くようにします。

業界リーダーたちが新たな設計図とブループリントを採用

信頼性が高く、拡張性のある電力供給と冷却システムは、AIファクトリーの土台です。これにより、AIシステムは変化する計算の要求にリアルタイムで対応しながら、効率と稼働時間を最大限にできます。

Dassault Systèmesは、AIファクトリーの仮想的なそっくりさん（バーチャルツイン）を作るために、新しいリファレンスデザインとブループリントを自社のソフトウェアに統合しています。これにより、信頼性と効率を高めながら、AIファクトリーを早く使えるようにします。また、Schneider Electricは、電力システムのシミュレーションと最適化を支援するプラットフォームにこれを統合しています。

Cadenceは、NVIDIAのシステムをモデル化し、熱や流体のデータをシミュレーションすることで、AIファクトリーの設計と運用を最適化しています。Siemensは、AIインフラのための高密度なコンピューターと、電力、冷却、自動化のバランスを取る枠組みを開発しています。Jacobsは、このブループリントを活用して、建設から運用までAIファクトリーを最適化するデータセンターのデジタルツインソリューションを開発しました。

PTCは、製品の設計データをリアルタイムシミュレーションと連携させ、部品の管理を効率化しています。Procoreは、建設の全工程でデジタルな情報連携を可能にするために、NVIDIAのライブラリとブループリントを自社プラットフォームに統合しています。Switchは、このリファレンスデザインとブループリントに基づいて、AIファクトリーを構築し、電力、冷却、作業量の自動最適化を行っています。NscaleとCaterpillarは、ウェストバージニア州にある世界最大級のAIファクトリーの一つに、このリファレンスデザインを導入しています。

また、CoreWeaveは、クラウド上でAIファクトリーのデジタルツインを構築・テストし、実際に建設する前に運用を仮想的に試すことで、検証にかかる時間を短縮しています。

NVIDIAのパートナー企業は、AIファクトリーの運営者が、実際に建設する前に設計をシミュレーションし、検証、改良できるように、機器やハードウェアの仮想モデル（SimReadyアセット）を提供しています。Eaton、Schneider Electric、Siemens、Trane Technologies、Vertivは、発電機、電気機器、冷却システムのSimReadyアセットを提供し、設計全体の検証とシミュレーションを支援しています。

Vertivはさらに、このブループリントを活用して、AIファクトリーの展開を加速し、AIの出力を高めるための統合データセンターインフラソリューションを構築しています。Trane Technologiesは、ギガワット規模のAIファクトリーの熱管理を最適化し、冷却にかかる電力を削減して効率を向上させています。Phaidraは、自己学習型のAIエージェントにDSX Max-Qを統合し、冷却の急増を抑えながら、コンピューターの性能を約10%向上させています。

世界のエネルギー業界が電力網を近代化

現在、AIインフラの建設において、電力の確保は大きな課題となっています。この問題に対応するため、NVIDIAは主要なエネルギー供給企業と協力し、電力へのアクセスを早め、電力網の安定性を高めるための取り組みを進めています。

Emerald AIは、DSX Flexを自社のプラットフォームに統合し、AIファクトリーがリアルタイムで電力を管理できるようにしています。これにより、電力会社はより安心して大規模な電力接続を承認できるようになります。
GE Vernovaは、電力網からAIファクトリーに至るまで、電力供給システム全体にデジタルツインの機能を広げています。NVIDIA DSXリファレンスアーキテクチャと連携し、電力とコンピューターのモデリングを統合することで、AIファクトリーのインフラ展開をより早く、正確に、予測可能にします。
日立はNVIDIAと協力し、AIや電力システム、自動化に関する専門知識と高度なコンピューター技術を組み合わせることで、電力網の計画策定を加速させ、ギガワット規模のAIファクトリーへ効率的で信頼性の高い電力を供給しています。
Siemens Energyは、デジタルツインプラットフォームを活用し、電力網の状態をリアルタイムで監視し、トラブルが起こる前にリスクを予測することで、予期せぬ停電を減らしています。

これらの発表は、AIファクトリーの構築と運用、そしてそれに伴う電力供給の課題解決に向けた大きな一歩となります。NVIDIAのGTC基調講演のリプレイやセッションの詳細は、以下のリンクから確認できます。