NVIDIA の Computex 開会基調講演では、システム メーカー向けのモジュラー リファレンス アーキテクチャである NVIDIA MGX サーバー仕様を紹介しました。これにより、幅広い AI、ハイ パフォーマンス コンピューティング、オムニバース アプリケーションに適合する 100 を超えるサーバー バリエーションを迅速かつコスト効率よく構築できます。
NVIDIA の Computex 開会基調講演では、システム メーカー向けのモジュラー リファレンス アーキテクチャである NVIDIA MGX サーバー仕様を紹介しました。これにより、幅広い AI、ハイ パフォーマンス コンピューティング、オムニバース アプリケーションに適合する 100 を超えるサーバー バリエーションを迅速かつコスト効率よく構築できます。
ASRock Rack、ASUS、GIGABYTE、Pegatron、QCT、Supermicro などのメーカーは MGX を採用することで、開発コストを最大 75% 削減し、開発期間を XNUMX 分の XNUMX からわずか XNUMX か月に短縮することができます。 MGX は、サーバー シャーシのアクセラレーション コンピューティング向けに最適化された基本システム アーキテクチャを提供し、GPU、DPU、CPU を選択できるようにします。設計のバリエーションは、HPC、データ サイエンス、大規模言語モデル、エッジ コンピューティング、グラフィックスとビデオ、エンタープライズ AI、設計とシミュレーションなどの固有のワークロードに対応します。 MGX は、クラウドおよびエンタープライズ データ センターに簡単に統合できます。
Supermicro と QCT が最初に市場に投入され、MGX デザインは 221 月に登場します。 Supermirco からの新しい発表では、NVIDIA Grace CPU スーパーチップを含む ARS-74GL-NR システムが紹介されました。これとは別に、QCT による新しい発表では、NVIDIA GH2 Grace Hopper スーパーチップを使用する S200G-5U システムが紹介されました。ソフトバンク株式会社も、MGX を使用して生成 AI と XNUMXG アプリケーション間で GPU リソースを動的に割り当てる複数のハイパースケール データセンターを日本全国に展開する予定です。
設計の柔軟性
データセンターは、コスト削減を図りながら、気候変動に対処するためにコンピューティング能力の向上と炭素排出量の削減の要件を満たす必要に迫られています。 MGX のモジュラー設計は、システム メーカーに、顧客固有の予算、電力供給、熱設計、機械的要件を満たすツールを提供します。
MGX はさまざまなフォーム ファクターで動作し、次のような現在および将来の世代の NVIDIA ハードウェアと互換性があります。
- シャーシ: 1U、2U、4U (空冷または水冷)
- GPU: 最新の H100、L40、L4 を含む完全な NVIDIA GPU ポートフォリオ
- CPU: NVIDIA Grace CPU スーパーチップ、GH200 Grace Hopper スーパーチップ、x86 CPU
- ネットワーキング: NVIDIA BlueField®-3 DPU、ConnectX-7 ネットワーク アダプター
MGX は、NVIDIA 製品との柔軟な多世代互換性を提供するように設計されており、システム ビルダーが既存の設計を再利用して次世代製品を簡単に採用できるようにします。これは、AI および HPC システムの作成に合わせて調整された NVLink 接続のマルチ GPU ベースボードに基づいているという点で、NVIDIA HGX とは異なります。
ハードウェアに加えて、MGX は NVIDIA の完全なソフトウェア スタックによってサポートされており、これにより開発者や企業は AI、HPC、およびその他のアプリケーションを構築および高速化できます。これには、NVIDIA AI プラットフォームのソフトウェア レイヤーである NVIDIA AI Enterprise が含まれます。これには、100 を超えるフレームワーク、事前トレーニングされたモデル、およびエンタープライズ AI の開発と導入を完全にサポートするための AI とデータ サイエンスを加速する開発ツールが含まれます。
NVIDIA MGX は、Open Compute Project および Electronic Industries Alliance サーバー ラックと互換性があり、エンタープライズおよびクラウド データ センターに迅速に統合できます。
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