Nvidia、新DSX PODによりAIデータセンターの導入期間を6ヶ月から14日に短縮

オリジナル記事「Nvidia Says Its New DSX POD Can Cut AI Data Center Deployments From Six Months to 14 Days」

Nvidiaは、AIデータセンターの構築期間を約6ヶ月から最短14日へと短縮できるとしている。今週開催されたGTCベルリンで、同社はプレハブ式のAIファクトリー「DSX POD」の設計を発表した。DSX PODは、本質的に、コンテナ内に収められた「そのまま接続可能な」AIデータセンターの設計図である。ただし、これはNvidiaが自ら製造・販売するコンテナではない。

パートナー各社がモジュラー式コンテナ内にシステムを構築し、出荷前に工場でテストを行う。ただし、顧客側の設置場所が先に準備されており、電力と冷却設備がすでに整っている必要がある点が注意点だ。

Nvidiaはパートナー各社に設計案を提供しており、Dell、HPE、Lenovo、Schneider Electric、Vertivなどの企業が参画している。Bullは、DSX PODにおけるNvidiaのサーバ・システム統合パートナーの一つだ。この欧州企業は、ハイパフォーマンス・コンピューティングとAIインフラを専門としている。

ラックから配線、液体冷却に至るまで、出荷前にすべて設置される。通常、こうした作業の多くはデータセンターで行われる。複数のチームが機器を設置し、すべてを接続し、正常に動作することを確認しなければならない。Nvidiaは、コンテナが工場を出荷される前に、その大部分を完了させたいと考えている。

同社はこのプロセスを「time to first production tokens」と呼んでいる。これは、顧客がAIワークロードの実行を開始できるようになるまでの所要時間を指す。

	（Nvidia DSXプラットフォームの画像出典：Nvidia）

NvidiaはすでにNVL72ラックで同様の取り組みを行っているが、DSX PODはそのコンセプトをさらに発展させたものだ。このコンテナは、Blackwellの後継となるNvidiaのVera Rubinプラットフォームを中核として構築されている。

パートナー各社は2027年初頭にこれらのシステムの出荷を開始する見込みだ。GTCベルリンでの発表では、当然ながら欧州に焦点が当てられた。しかしNvidiaによれば、DSX PODは世界中で展開できるよう設計されているという。

内部構造を見ると、1つのDSX PODコンテナには7つのVera Rubin NVL72ラックが収められており、約1,000万個の個別コンポーネントで構成され、総重量は28,000 kgに達する。これには合計3,500本のケーブルが含まれており、そのうち銅線ケーブルが20 km、スケールアウト型ネットワークケーブルが17 kmに及ぶ。これらはすべて組み込み済みで、組み立てとテストも完了している。ユーザはこれを設置場所に配置し、他のコンテナと接続すればよい。もちろん、設置には現場の準備や試運転が必要であるため、それほど単純な話ではない。

Nvidiaによると、DSX PODはAIインフラの構築速度を劇的に加速させることができるという。DSX PODは、Nvidiaが発表した内容の一部に過ぎない。さらに、電力、冷却、データセンターの管理などを扱う、より広範なDSXプラットフォームもある。

MaxLPSは電力の使用を制御するのに役立ち、Flexは電力網の状況に基づいてワークロードを調整する。Nvidiaには、データセンターをシミュレーションし、稼働後の管理を行うためのツールもある。水の使用も売り文句の一つだ。Nvidiaは、同社の設計により冷却水の消費量をほぼゼロにできるとしている。これは、2ギガワットの施設で1日あたり最大5,400万リットルの節水につながる。

まだ不明な点も多い。Nvidiaは、これらのシステムのコストや、導入後の性能については明らかにしていない。複数の企業が同じ設計に基づいてシステムを構築しているため、顧客はサプライヤーをある程度選択できるはずだ。

明らかなのは、Nvidiaが、電力や冷却など、従来は手掛けていなかったデータセンター事業の一部にもさらに進出しているということだ。最初のシステムが登場した際、これらすべてがどれほどの違いをもたらすのか、様子を見守る必要がある。

これらのデータセンターがどれほど迅速に稼働開始できるかには、莫大な資金がかかっている。ジェンセン・フアンは基調講演の中で、1ギガワットのAIファクトリーが年間約400億ドルの収益を生み出す可能性があると示唆した。

これはNvidiaの試算だ。すべての事業者がこれほどの収益を期待できるわけではない。しかし、こうしたシステムを数ヶ月早く稼働させることが、なぜこれほど大きな違いをもたらすのか、その一端はうかがえる。企業はAIインフラに数十億を投じている。稼働までに時間がかかればかかるほど、そこから収益を得るまで待たなければならない期間も長くなるのだ。

パートナー企業のリストもかなり幅広い。すでに挙げた企業に加え、NvidiaはFoxconn、Eaton、Crusoe、QCT、Wistronなどとも提携している。サーバを製造する企業もあれば、電源や冷却を担当する企業もあり、データセンターの建設・運用を行う企業もある。これらすべての企業が同じ設計に基づいて作業を行えば、こうしたシステムを大量に構築しやすくなるだろう。

DSX Podは、NvidiaのDGX SuperPODと混同してはならない。DGX SuperPODは完全なAIスーパーコンピュータであるのに対し、DSX PodはAIデータセンターモジュール全体を構築・出荷するための設計である。

Nvidiaにはいくつかの課題がある。重量28トンのコンテナを輸送し、荷下ろしを行い、施設内の他の設備に接続しなければならない。また、メンテナンスや機器の交換、問題が発生した際の責任の所在の明確化といった課題もある。

Nvidiaは14日での導入を掲げているが、十分な電力と必要な許可を取得して設置場所を整備するには、それよりもはるかに長い時間がかかる可能性がある。最初の導入が終われば、実際の成果がより明確になるだろう。