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GWS-GB300SM （DGX-Station）は、最新の「NVIDIA® GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip」を搭載したデスクサイド運用のために設計された最先端の高性能水冷AIワークステーションです。（動作電圧は200Vとなります）　GB300 Superchipは、タワー型および5Uラックマウントの双方に対応する筐体に、72コアのNVIDIA Grace CPUと圧倒的なAI処理能力を誇るBlackwell B300 GPUを1基統合。最大 20ペタFLOPS（FP4）のAI演算性能 と、748GBのコヒーレントメモリを実装し、LLMの推論・追加学習やマルチモーダルAI開発に最適化されています。冷却面にはDirect-to-Chip方式の閉ループ式液体冷却システムを採用し、高発熱なGB300を効率的に冷却して長時間の高負荷処理でも安定動作を維持。オフィス環境に調和する低騒音設計を実現しており、高額なデータセンター用インフラ投資や追加の設備工事なしで、届いたその日から「プラグイン・アンド・プレイ」でデータセンター級の計算リソースを導入できます。最大3基のPCIe 5.0 x16拡張スロットによる高い拡張性も備え、研究開発のタイム・トゥ・マーケットを劇的に短縮する、圧倒的なポテンシャルを秘めたAIワークステーションです。

1. 次世代「NVIDIA Blackwell B300 GPU」による圧倒的なAIパフォーマンス

GWS-GB300SM（DGX-Station）は、最新のBlackwellアーキテクチャを採用し、最大252GBの超高速HBM3eメモリを搭載した「B300 GPU」。前世代のアーキテクチャを遥かに凌駕する圧倒的な処理能力と驚異的なテンソル・コアの進化により、巨大化・複雑化を続ける最先端のディープラーニングモデルにおいて、計算時間を劇的に短縮します。エージェント型AIアプリケーションを構築するAIネイティブユーザーだけでなく、GB300上でローカルにAIを構築・実行し、そのままクラウドやデータセンター環境のGB300へシームレスにスケールアウトすることが可能。コスト効率の高いサポートインフラストラクチャの展開を検討している企業やクラウド事業者にも最適な強力で柔軟なローカルAI開発プラットフォームです。


 

2. AI向け748GBの大容量コヒーレントメモリ

GWS-GB300SM（DGX-Station）は、748GBのコヒーレントメモリを搭載しています。従来のCPUとGPU間で発生するボトルネックを回避する C2C（Chip-to-Chip）スーパーチップインターコネクト により、最大 1兆パラメータ規模 のAIモデルを単一のメモリプール内で効率的に実行できます。さらに、この大容量メモリにより複数の大規模AIモデルを同時に保持できるため、複数の高性能AIエージェントを並列かつ継続的にローカル環境で実行できます。ワークロードごとにモデルを再ロードする必要がなく、応答性と処理効率を大幅に向上させます。

3. 長時間稼働を支える「Direct-to-Chip方式の閉ループ式液体冷却システム」 

GWS-GB300SM（DGX-Station）は、高密度かつ高発熱となるGB300 Superchipのポテンシャルを最大限に引き出すため、高度な「Direct-to-Chip方式の閉ループ式液体冷却システム」を統合しています。熱源となるチップへ直接冷却液を循環させて効率的に熱を奪うことで、長時間の過酷な連続計算や、数日間に及ぶシミュレーションの最中であっても、熱による性能低下（サーマルスロットリング）を完璧に防ぎます。常に100%のピークパフォーマンスを維持し、安定した研究環境を提供します。

4. オフィスやラボにそのまま導入できる「低騒音・省スペース設計」

GWS-GB300SM（DGX-Station）は、データセンター向けの強力な液体冷却機構をコンパクトな筐体に内蔵しながらも、一般的なオフィスや大学の研究室でのデスクサイド運用を想定した、独自の低騒音設計（静音ファンシステム）を追求しました。周囲の業務や対話を妨げない優れた静音性を実現しているため、専用のサーバールームを確保したり、特別な室内空調設備を増設したりする必要もないため、いつでもデータセンター級の強力な計算リソースを実現可能です。（動作電圧は200Vとなります）　

5. Windowsオペレーティングシステム

​GWS-GB300SM（DGX-Station）は、Windowsをネイティブにサポートしており、企業の開発者は日常的に利用しているWindows環境から直接GB300のAIコンピューティング性能を活用できます。
IT部門は既存のWindowsインフラストラクチャ上で容易に導入できるため、新たなグループポリシーの設定やOS変更を必要とせず、既存環境への影響を最小限に抑えながら展開できます。
また、Windowsエコシステムと連携した高度なAIエージェントの開発・運用を実現し、長時間稼働するエージェント型AIアプリケーションの構築を支援します。
さらに、Windows Subsystem for Linux（WSL）をネイティブサポートしているため、開発者はWindows環境内でLinuxベースのAIフレームワークを利用し、NVIDIA CUDAソフトウェアスタック全体にアクセスできます。デュアルブート環境や別マシンを用意する必要がなく、開発環境の切り替えによる負担もありません。


 

製品仕様

MB	NVGB300-WSHPM
CPU	1 ×NVIDIA 72-core NVIDIA Grace CPU on NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip （Supports up to 300W TDP CPUs (Liquid Cooled)​）
GPU	1 × onboard GPU
GPU	NVIDIA: B300 GPU on NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
CPU-GPU インターコネクト	NVIDIA NVLink®-C2C
Memory	Onboard Memory 496GB ECC LPDDR5X Additional GPU Memory: 252GB ECC HBM3e Total coherent memory：748GB
MIG	最大 7x インスタンス
FP4 Tensor コア20	153 PFLOPS
FP8 / FP6 Tensor コア	10 PFLOPS
Int8 Tensor コア	330 TOPS
FP16/BF16 Tensor コア	5 PFLOPS
TF32 Tensor コア	2.5 PFLOPS
FP32	80 TFLOPS
FP64 / FP64 Tensor コア	1.3 TFLOPS
Network Connectivity	2 QSFP 400GbE with NVIDIA ConnectX®-8 SuperNIC
フォームファクター	Tower or 5U
サイズ	218.4 mm(h) × 454.7 mm(W)× 701 mm(D)
重量	40 kg
PCI-Express (PCIe) Configuration	1 PCIe 5.0 x16 FHFL double-width slot 2 PCIe 5.0 x8 (in x16) FHHL slots 1 M.2 PCIe 5.0 x4 slot (E-key 2230(default)) 4 M.2 PCIe 5.0 x4 NVMe slots (M-key 2280(default))
ストレージ	4 M.2 PCIe 5.0 x4 NVMe slots (M-key 2280(default))
Fans	2x 120mm Fan(s) 1x 80mm Fan(s) 1x 60mm Fan(s) 1x 40mm Fan(s)
水冷システム	Direct to Chip (D2C) Cold Plate
電源	1x 1600W Titanium Level (94%) power supply
認証	Titanium

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