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GWS-GB300SMは、NVIDIA® GB300 Grace Blackwell Ultra Superchipを搭載した、デスクサイド運用向けの水冷式AIワークステーションです（動作電圧は200Vとなります）。タワー型と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NVIDIA Blackwell Ultra GPU（B300）を1基統合し、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ーを実装。LLMの推論や追加学習、マルチモーダルAI開発に最適化されています。大規模モデルを扱う計算環境をデータセンターに構築するには、電源・冷却設備への投資と長い準備期間が必要でした。本製品はDirect-to-Chip方式の閉ループ式液体冷却システムにより高発熱なGB300を効率的に冷却し、長時間の高負荷処理でも安定動作を維持します。オフィス環境に調和する低騒音設計により、大規模な設備工事を伴わずにデータセンター級の計算リソースを導入できます。PCI Express 5.0拡張スロットを3基備えており、研究開発のリードタイム短縮に貢献します。

 

GWS-GB300SMの特徴

1. NVIDIA Blackwell Ultra GPU（B300）による高いAIパフォーマンス

GWS-GB300SMは、NVIDIA Blackwell Ultra アーキテクチャを採用し、252GBのHBM3eメモリーを搭載したB300 GPUを備えています。前世代を上回る処理能力とTensor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、計算時間を大幅に短縮します。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も可能です。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適した、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ー

GWS-GB300SMは、748GBのコヒーレントメモリーを搭載しています。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1兆パラメーター規模のAIモデルを単一のメモリープール内で効率的に実行できます。さらに、この大容量メモリー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きく高めます。

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は、高密度かつ高発熱となるGB300 Superchipの性能を最大限に引き出すため、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、長時間の連続計算や数日間に及ぶシミュレーションの最中でも、熱による性能低下（サーマルスロットリング）を抑えます。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は、データセンター向けの液体冷却機構をコンパクトな筐体に内蔵しながら、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）を採用しています。周囲の業務や対話を妨げにくい静音性を実現しているため、専用のサーバールームの確保や、特別な室内空調設備の増設を必要とせず、データセンター級の計算リソースを利用できます。

5. Windowsオペレーティングシステムに対応

GWS-GB300SM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導入できるため、新たなグループポリシーの設定やOSの変更を必要とせず、既存環境への影響を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の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

マザーボード	NVGB300-WSHPM
CPU	NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip上の72コア NVIDIA Grace CPU 1基 （最大300W TDPのCPUに対応・液冷）
GPU	NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip上のNVIDIA B300 GPU 1基（オンボード）
CPU-GPU インターコネクト	NVIDIA NVLink-C2C
メモリー	オンボードメモリー：496GB ECC LPDDR5X GPUメモリー：252GB ECC HBM3e コヒーレントメモリー（合計）：748GB
マルチインスタンスGPU（MIG）	最大7インスタンス
FP4 Tensorコア	20PFLOPS
FP8／FP6 Tensorコア	10PFLOPS
INT8 Tensorコア	330TOPS
FP16／BF16 Tensorコア	5PFLOPS
TF32 Tensorコア	2.5PFLOPS
FP32	80TFLOPS
FP64／FP64 Tensorコア	1.3TFLOPS
ネットワーク	QSFP 400GbE 2ポート（NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC）
フォームファクター	タワー型または5Uラックマウント
サイズ	高さ218.4mm×幅454.7mm×奥行701mm
重量	40kg
拡張スロット	PCI Express 5.0 x16 FHFL ダブル幅スロット 1基 PCI Express 5.0 x8（x16形状）FHHL スロット 2基 M.2 PCI Express 5.0 x4 スロット 1基（E-key 2230／標準）
ストレージ	M.2 PCI Express 5.0 x4 NVMeスロット 4基（M-key 2280／標準）
冷却ファン	120mmファン 2基 80mmファン 1基 60mmファン 1基 40mmファン 1基
水冷システム	Direct-to-Chip（D2C）コールドプレート
電源	1600W 80 PLUS Titanium認証（効率94%）電源ユニット 1基

※仕様は予告なく変更されることがあります。

 

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