Project DIGITS: NVIDIA のパーソナル AI スーパーコンピューティングへの飛躍

プラットフォームを所有すれば、体験も所有できます。だからこそ、AppleはiPhoneに多額の投資をしています。NVIDIAが目指しているのは、 プロジェクト DIGITS CES 2025で発表されました。

Project DIGITS は、コンパクトで強力な個人用 AI スーパーコンピューターを導入することで、高度な AI コンピューティングへのアクセスを民主化します。AI 研究者、データ サイエンティスト、学生、さらには愛好家が、自分のデスクから直接 AI モデルを開発、プロトタイプ化、微調整できるように設計されています。これまで、専門家はローカルでモデルを微調整できましたが、ハードウェアの制限、高コスト、またはスケーラビリティの問題によって制約されることがよくありました。Project DIGITS は、デスクトップ フォーム ファクターでコンピューティング パワーを提供することで、これらの障壁を排除します。

NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンスン・フアンは、 プレスリリースで述べた「AIはあらゆる業界のあらゆるアプリケーションで主流になるでしょう。Project DIGITSにより、Grace Blackwell Superchipは何百万人もの開発者に提供されます。あらゆるデータサイエンティスト、AI研究者、学生の机の上にAIスーパーコンピューターを置くことで、彼らはAIの時代に参加し、形作ることができるようになります。」

プロジェクト DIGITS は、VR デバイスでは実現できないような方法で、パーソナル コンピューティングが AI を消費者の日常生活に取り入れることを促進する可能性の先駆けでもあります。今すぐには実現しないかもしれませんが、私たちが知るよりも早く実現するでしょう。

プロジェクト DIGITS が AI 開発にもたらす変化

現在、専門家は高性能 GPU を搭載したワークステーションを使用するか、AWS、Google Cloud、Azure などのクラウドベースのプラットフォームにアクセスして AI モデルを開発できます。しかし、Project DIGITS はクラウド プラットフォームのスケーラビリティとローカル ワークステーションの利便性を兼ね備えています。Project DIGITS は Mac Mini と同等のサイズで、大規模なインフラストラクチャを必要とせずに高性能 AI タスクを実行できます。シミュレーション環境や大規模な言語モデルの実行などのタスクに非常に大きな処理能力を提供します。3,000 ドルの 1 回限りの投資で、継続的なクラウド費用を置き換えながら、強力な AI 機能を提供します。

対象者とアプリケーション

プロジェクト DIGITS は日常的な使用を目的としたものではありません。次のことを目的としております。

• AI 開発者および研究者: 共有サーバー リソースに依存せずに AI モデルをトレーニングおよびテストするためのプラットフォームを提供します。
• 学術関係者: 価格 (3,000 ドルから) は学術機関や (裕福な) 個人学習者にとって利用しやすいものとなっています。
• 企業およびゲーム開発者: シミュレーション環境や大規模な言語モデルの実行などのタスクに非常に大きな処理能力を提供します。

以下に、実際のアプリケーションを示す実際の使用例をいくつか示します。

大規模言語モデルのプロトタイピングと微調整

法律支援に特化したチャットボットを開発しているスタートアップは、Project DIGITS を使用して、2,000 億のパラメータを持つ大規模言語モデル (LLM) をトレーニングおよび微調整できます。チームは、ローカルでモデルのプロトタイプを作成し、複雑な法律関連の質問に正確に回答できるかテストしてから、クラウド インフラストラクチャにデプロイして拡張できます。これにより、開発フェーズで高価なクラウド リソースを使用する必要がなくなり、経費を削減しながらイノベーションを加速できます。

ロボットと自律システム

倉庫自動化システムを設計しているロボット工学会社は、DIGITS を使用してロボット フリートの動作をシミュレートし、最適化することができます。物理的な AI モデルをローカルで実行することで、ナビゲーション アルゴリズム、オブジェクト認識、タスク調整をリアルタイムでテストできます。反復サイクルが高速化することで、会社は実際の環境にロボットを導入する前に効率を改善し、エラーを減らすことができます。

医学研究とゲノミクス

パーソナライズされたがん治療に取り組む医療研究者は、DIGITS を使用してゲノム データを分析し、患者が特定の治療にどのように反応するかを予測する AI モデルをトレーニングできます。このシステムは大量のデータセットをローカルで処理するため、迅速な実験が可能になります。これにより、オンプレミスで機密データを安全に保護しながら、パーソナライズされた医療の進歩が加速されます。

生成AIによるゲーム開発

ゲームスタジオは、DIGITS を使用して、生成 AI モデルでリアルなノンプレイヤーキャラクター (NPC) を作成できます。このシステムは、プレイヤーのインタラクションに基づいて動的なダイアログやリアルなアニメーションを生成できるモデルをトレーニングできます。開発者は、外部のコンピューティング リソースに頼ることなく、キャラクターのデザインと動作を迅速に反復できるため、創造性と効率性が向上します。

学術研究と教育

大学の AI ラボは Project DIGITS を利用して、高度な機械学習モデルの構築と展開方法を学生に教えることができます。学生は PyTorch や TensorFlow などのフレームワークをシステム上で直接試し、AI テクノロジーの実践的な経験を積むことができます。高性能コンピューティングを手頃な価格で利用できることで、AI 教育が民主化され、次世代のイノベーターが育成されます。

環境モニタリング

環境科学者は、DIGITS を使用して衛星画像を分析し、森林破壊を検出したり野生生物の個体数を追跡したりするための AI モデルをトレーニングできます。このシステムは画像データをローカルで処理できるため、フィールド研究者はインターネット接続のない遠隔地で作業できます。リアルタイムの洞察は、脅威をより迅速かつ正確に特定することで、保護活動に役立ちます。

主な機能と特徴

Project DIGIT の主要な特徴と機能を詳しく調べると、NVIDIA がプラットフォームを通じてエクスペリエンスを実現しようとしていることが分かります。しかも、それは単なるプラットフォームではなく、サーバーから AI 開発の制御を奪い取るほど強力なプラットフォームです。

Project DIGITS の核となるのは、20 コアの Grace CPU と Blackwell GPU を組み合わせた NVIDIA の GB10 Grace Blackwell スーパーチップです。このアーキテクチャは、FP4 精度で最大 1 ペタフロップスの AI コンピューティング パフォーマンスを実現し、最大 2,000 億のパラメータを持つ大規模 AI モデルを処理できます。2 つのユニットをリンクすると、最大 4,050 億のパラメータを持つモデルをサポートできます。

各ユニットには 128 GB の統合メモリと最大 4 TB の NVMe フラッシュ ストレージが搭載されており、複雑な計算や大規模なデータセットをスムーズに処理できます。

このシステムは、NVIDIA の Linux ベースの DGX OS を実行し、完全な NVIDIA AI Enterprise ソフトウェア スタックがプリロードされています。これには、クラウドまたはデータ センター インフラストラクチャとのシームレスな統合のためのライブラリ、フレームワーク、オーケストレーション ツールが含まれます。ユーザーはローカルでプロトタイプを作成し、必要に応じてソリューションを拡張できます。

プロジェクト DIGITS は普及する可能性があるか?

Project DIGITS は一般消費者向けではありません。最大 2,000 億のパラメータを持つモデルの管理などの機能は、Web ブラウジングや基本的な生産性といった日常的なタスクには過剰です。このようなテクノロジがすぐに一般消費者に提供されるようになるという直接的な兆候はまだありません。しかし、AI が日常生活のさまざまな側面に浸透し続ける中、その方向への一歩を踏み出したことは確かです。その理由は次のとおりです。

技術の軌跡

歴史的に、かつては特殊な用途に限定されていた GPS などの高性能テクノロジーが、一般消費者向け製品にまで浸透してきました。同様に、AI 対応の一般消費者向けデバイスの需要が高まるにつれ、Project DIGITS の縮小版または簡略版によって、高度な AI コンピューティングが日常業務で利用できるようになる可能性があります。

エッジコンピューティングの進化

AI がスマート アシスタント、自律走行車、パーソナライズされたエンターテイメント システムなどの消費者向けデバイスにさらに統合されるにつれて、強力なローカル エッジ コンピューティングの需要が高まります。Project DIGITS のようなデバイスは、高性能な AI 機能をより小型でアクセスしやすい形式で実現できることを実証しています。

消費者の潜在的な使用例

特にクリエイター経済の台頭と仕事の一般的な分散化により、日常生活におけるより一般的な使用例も不可能ではありません。

たとえば、アマチュア映画製作者は、DIGITS を使って、生成 AI による高品質のビデオ効果やアニメーションを処理できます。俳優の若返り、仮想背景の作成、映像のリアルタイム編集などのタスクがクラウド サービスに依存せずに可能になり、コストが大幅に削減され、創造の自由度が高まります。

フィットネス愛好家は、DIGITS を活用して健康とウェルネスの旅をパーソナライズできます。ウェアラブルからの生体認証データを分析することで、AI はカスタマイズされたトレーニング ルーチンを生成し、怪我のリスクを予測し、栄養計画を提案することができます。これらはすべて、スピードとデータ セキュリティのためにローカルで処理されます。

意欲的なゲーム デザイナーは、友人や家族のためにパーソナライズされたゲーム体験を作成できます。DIGITS を使用すると、AI モデルをトレーニングして、ユニークなストーリーライン、リアルなキャラクターの動作、またはプレイヤーの好みに適応する動的なゲーム環境を生成し、すべてデスクトップ システムからスムーズに実行できます。

起業家は、これらのシステムの力を活用して AI 駆動型ツールを開発できます。たとえば、中小企業の経営者は、デスクトップでカスタマー サービス チャットボットをトレーニングしてテストし、それが機能することを確認してから、より広範な展開に向けて拡張することができます。このアプローチにより、外部リソースへの依存が軽減され、イノベーションが加速されます。

結論: NVIDIA は私たちに未来を垣間見せてくれています。消費者が AI のより高度な利用へと進むとき、NVIDIA はそこにいる可能性があります。