NVIDIAのBlackwellアーキテクチャの導入と、以前のAda世代からの段階的な移行により、産業用AI展開は新たな局面を迎えています。製造、自動化、スマートインフラストラクチャに加え、物理AIやエージェントAIなどの新興分野においても、企業は次世代エッジワークロードを強化するためにNVIDIA Blackwell GPUの採用を加速しています。
これらのアプリケーションは、特にリアルタイム処理とシステム信頼性が重要な環境において、より高いレベルのコンピューティング性能、効率性、スケーラビリティを要求します。
このブログでは、Blackwellが以前のAdaアーキテクチャとどのように比較されるか、その主要な進歩と新機能を強調して探ります。
エッジおよびワークステーション展開向けのNVIDIA Blackwell GPU
アーキテクチャの更新に飛び込む前に、GPUラインナップ自体を理解することが重要です。NVIDIAのBlackwellアーキテクチャは、データセンター、ワークステーション、エッジコンピューティングのユースケースをカバーする複数のGPUティアにまたがっています。産業用エッジPCの展開にとって最も関連性の高いモデルは、性能、電力効率、コンパクトなフォームファクタのバランスが取れたプロフェッショナルRTX PROシリーズです。
エッジAIシステム向けワークステーションGPU：
- NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwellワークステーションエディション
- NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qワークステーションエディション
- NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell
- NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell
- NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell
- NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFFエディション
- NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell
これらのGPUは以下に最適化されています。
- 推論、シミュレーション、生成AIを含むAIおよびデータ集約型ワークロード
- エントリーレベルからハイエンドワークステーションコンピューティングまで、スケーラブルなパフォーマンスティア
- 大規模なデータセットとモデルを処理するための高メモリ容量と帯域幅
- AI、視覚化、分析を組み合わせたマルチアプリケーションワークフロー
- フルサイズワークステーションからコンパクトで省スペースなシステムまで、柔軟な展開
NVIDIA Blackwellアーキテクチャの主要な進歩
以前のAdaアーキテクチャと比較して、BlackwellはAIコンピューティング性能、コアアーキテクチャ、データスループットにおいて測定可能な改善を導入し、最新のエッジワークロードのより効率的な実行を可能にします。
高密度コンピューティング：CUDAコアとAI性能
Blackwellにおける最も注目すべき進歩の1つは、CUDAコア数の増加とAIアクセラレーションの改善によって駆動される、生のコンピューティング能力の向上です。
| GPUモデル |
CUDAコア (Ada) |
CUDAコア (Blackwell) |
AI TOPS (Ada) |
AI TOPS (Blackwell) |
TDP |
| RTX 6000 | 18,176 | 24,064 | ~1,457 | ~3,511 | 300W |
| RTX 5000 | 12,800 | 14,080 | ~1,334 | ~2,064 | 250W/300W |
| RTX 4500 | 7,680 | 10,496 | ~728 | ~1,687 | 210W/200W |
| RTX 4000 | 6,144 | 8,960 | ~307 | ~1,247 | 130W/140W |
| RTX 4000 SFF | 6,144 | 8,960 | ~307 | ~770 | 70W |
| RTX 2000 | 2,816 | 4,352 | ~192 | ~545 | 70W |
これは、前世代のGPUと比較してAIスループットが大幅に向上しており、以下のことを可能にします。
- AIおよびシミュレーションワークロード向けのより高い並列処理
- マルチモデルパイプライン全体でのより高速な推論
- より複雑で大規模なAIアプリケーションのサポート
Blackwellは、ピーククロック速度のみに焦点を当てるのではなく、同じ電力エンベロープ内でより多くの性能を提供することで、コンピューティング密度を向上させ、結果として大幅に高いワットあたりの性能を実現しています。
第5世代Tensorコアによる高度なAIコンピューティング
Blackwell GPUは、FP4精度をサポートする第5世代Tensorコアを導入し、より高速で効率的なAI処理を可能にします。NVIDIAによると、これらのコアは前世代と比較してAIワークロードで最大3倍の性能向上を実現します。
これにより、エッジシステムは以下のようなより複雑なワークロードを処理できるようになります。
- コンピュータビジョンと検査
- 予測分析
- ローカルLLM推論と生成AI
(画像出典: NVIDIA)
GDDR7による次世代メモリ
Blackwellにおけるもう一つの大きな進歩は、GDDR7メモリへの移行です。これにより、メモリ帯域幅と全体的なワークロード容量が向上します。ワークステーションラインナップ全体で、Blackwell GPUは最大96GBのGPUメモリを搭載し、システムがより大規模なAIモデル、より複雑なシミュレーション、より重いマルチアプリケーションワークロードを処理できるようになります。この追加されたメモリヘッドルームは、データセットのサイズとスループットが性能に直接影響する高性能AIおよびビジュアルコンピューティング環境で特に価値があります。
(画像出典: NVIDIA)
AI管理プロセッサとワークロード統合
Blackwellは、GPUワークロードのスケジュールと実行方法を改善するために設計された、AI管理プロセッサ (AMP) と呼ばれる新しいアーキテクチャコンポーネントを導入しています。
AMPは、GPU上で直接タスクスケジューリングを管理する専用のオンダイプロセッサであり、CPUへの依存を低減します。これにより、同時ワークロード間のより効率的な調整が可能になり、複数のアプリケーションが同時に実行される際の遅延が低減されます。
同時に、BlackwellはAIをGPUアーキテクチャ全体により緊密に統合し、レンダリング、シミュレーション、ビデオ処理ワークロードと並行して動作できるようにします。AIを独立した機能として扱うのではなく、GPUは単一プラットフォームで混合ワークロードをより効率的に処理できるようになりました。
実用的な観点から見ると、これによりシステムはAI推論、視覚化、シミュレーション、ビデオ処理を同時に実行できるようになり、全体的な利用率を向上させ、特に電力とスペースが制約されるエッジ展開においてシステムの複雑さを低減します。
(画像出典: NVIDIA)
NVIDIA Blackwell GPUで何ができるようになったか？
これらのアーキテクチャの進歩により、Blackwell GPUは新しいクラスのワークロードを単一システムで効率的に実行できるようになります。複数の専用アクセラレータに依存するのではなく、組織はコンピューティングを統一プラットフォームに統合できるようになりました。
現在、以下のことを現実的に実行できます。
- リアルタイム意思決定のためのAI推論
- 3DレンダリングおよびHMIアプリケーションのための視覚化
- モデリングおよびデジタルツイン環境のためのシミュレーション
- 分析およびマルチストリームワークロードのためのビデオ処理
単一のGPU上で、これらのワークロードはエッジに直接展開でき、システムの複雑さを軽減し、全体的な効率を向上させます。
この機能は、特に以下のようなアプリケーションで重要です。
- シミュレーションとリアルタイムデータが連携して動作する必要があるデジタルツイン
- 低遅延AIとビジョン処理を必要とするロボティクス
- 検査、分析、自動化が継続的に実行されるスマート製造
これらのワークロードを統合することで、Blackwellはよりスケーラブルで効率的なエッジシステムを可能にし、組織がソースに近い場所でデータを処理しながら高いパフォーマンスを維持できるようにします。
NVIDIA Blackwell対応のPremioの産業用GPUコンピューター
Blackwell GPUを最大限に活用するには、GPU自体と同じくらいシステムアーキテクチャが重要です。Premioの産業用GPUコンピューターは、高性能NVIDIA GPUをサポートしながら、エッジ展開の信頼性と環境要件を満たすように設計されています。
Premioは、異なる展開要件に合わせて最適化されたGPU対応プラットフォームを幅広く提供しています。詳細については、Premioの産業用GPUコンピューターのページをご覧ください。
PremioのすべてのGPUシステムは、動作中のGPUを固定するためのロックブラケットなどのGPU保持メカニズムを含め、工業用グレードの耐久性で設計されています。これにより、衝撃、振動、その他の過酷な条件のある環境でも信頼性の高いパフォーマンスが保証されます。
結論
NVIDIA Blackwellは、より効率的でAIネイティブなGPUアーキテクチャへの転換を示しており、ワットあたりの性能向上、メモリ機能の改善、複数のワークロードを単一プラットフォームに統合する機能を提供します。以前のAda世代と比較して、Blackwellは最新のAI要求に最適化されており、制約のある環境でも推論、シミュレーション、視覚化、ビデオ処理などのワークロードをより効率的に連携して実行できます。産業用エッジ展開にとって、これはリアルタイム処理の高速化、システム複雑性の低減、スケーラビリティの向上につながります。Premioの産業用GPUコンピューターと組み合わせることで、これらの機能は過酷で、スペースと電力が制限された環境でも確実に展開でき、製造、ロボット工学、スマートインフラストラクチャにおける次世代エッジAIアプリケーションの堅牢な基盤を提供します。