大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化に伴い、AI開発に求められるコンピューティングリソースは増大の一途をたどっています。しかし、誰もがデータセンター規模の巨大なインフラを自由に利用できるわけではありません。

特に、最先端の研究開発を担うチームでは、「より手軽に、しかしパフォーマンスに妥協のないAI開発環境を構築したい」というニーズがかつてないほど高まっています。

このような課題に応えるべく、NVIDIAはデスクサイドに設置可能なAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX™ Station」の最新モデルを発表しました。本記事では、Grace Blackwell™アーキテクチャを搭載し、AI開発の常識を覆すこの革新的なワークステーションを徹底解剖します。

その驚異的なパフォーマンス、それを支える中核技術、旧モデルや他のDGXファミリーとの違い、そして具体的な活用シナリオまでを多角的に解説し、次世代のAI開発環境を求めるすべてのチームに有益な情報をお届けします。

1. NVIDIA DGX Stationとは？

NVIDIA DGX Station は、データセンター級のAIコンピューティングをデスクサイドで実現する、AI開発専用の高性能ワークステーションです。内部には NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra デスクトップ スーパーチップ と、最大 784GBの大規模コヒーレントメモリ を搭載しています。
この構成により、これまで専用サーバー環境が不可欠だった大規模AIモデルのトレーニングや推論といった高負荷ワークロードを、デスクトップ上で直接実行可能にしました。AI開発に取り組むチームに、最高水準のパフォーマンスと最適化された開発環境を提供するよう設計されています。

※本記事で解説するNVIDIA DGX Stationの最新モデルは、2025年後半以降に発売が予定されている製品です。本記事に記載の仕様は、2025年9月時点の公式発表に基づく暫定情報であり、実際に販売される製品では変更される可能性があります。

2. NVIDIA DGX Stationの特長

ここでは、NVIDIA DGX Stationが持つ主要な特長についてご紹介します。

2-1. デスクサイドで実現するデータセンター級のAIパフォーマンス

NVIDIA DGX Station の最大の特長は、従来クラウドやデータセンターでしか利用できなかった超高性能なAIコンピューティングを、デスクトップサイズに収めた点にあります。大規模なサーバー設備や専用の冷却環境を必要とせず、研究室やオフィスの一角に設置するだけで利用可能です。これにより、これまで大規模インフラが不可欠だったAIモデルの開発や実験を、手元の環境で実行できるようになりました。

2-2. 大規模モデルを扱える784GBの統合メモリ

近年の生成AIや自律型AIは、モデル規模が急速に拡大しており、従来の環境では扱いが難しくなってきています。NVIDIA DGX Stationは、この課題に応えるために最大784GBの大容量コヒーレントメモリを搭載しています。

コヒーレントメモリとは、「CPUとGPUが同じメモリ空間を共有できる仕組み」です。この仕組みにより、データのコピーや転送を繰り返す必要がなくなり、ローカルでも大規模なAIモデルを効率よく処理できるようになりました。

2-3. CUDA-X AIプラットフォームによる幅広い開発環境

NVIDIA DGX Stationには、NVIDIAが提供するCUDA-X AIプラットフォームが組み込まれています。これは、AIの学習や推論に欠かせないライブラリやツールをひとまとめにしたソフトウェア基盤で、GPUの性能を最大限に引き出せるよう設計されています。

CUDA-X AIの強みは、ローカルのワークステーションからクラウドやデータセンター環境まで同じ基盤でアプリケーションを動かすことができることです。つまり、手元で開発した成果をそのまま大規模環境に展開できるため、研究から実運用への橋渡しが非常にスムーズになります。
CUDAに関する詳細は以下の関連記事もご参照ください。

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2-4. 超高速ネットワークでの拡張性

NVIDIA DGX Stationは、単体での高性能だけでなく、将来的な拡張性も見据えた超高速ネットワークを備えています。これを実現するのが、AIやHPC向けに設計された次世代ネットワークカード「NVIDIA® ConnectX®-8 SuperNIC™」です。

NVIDIA® ConnectX®-8 SuperNICとは、AIやHPC向けに設計された次世代のネットワークカードで、最大800Gb/sという非常に高速なネットワーク通信が可能となります。
この通信性能は単体利用にとどまらず、複数のNVIDIA DGX Stationを連携したり、クラウドやデータセンター規模のAIファクトリーと接続したりする際にも威力を発揮します。

3. 技術的基盤：GB300 Grace Blackwell Superchipの核心

ここでは、NVIDIA DGX Stationの技術的基盤であるGB300 Grace Blackwell Superchipとその構成要素について解説します。

3-1. GB300 Grace Blackwell Ultra Superchipの概要

NVIDIA DGX Stationの心臓部には、GB300 Grace Blackwell Ultra Superchipと呼ばれる革新的なチップが搭載されています。
このSuperchipは、汎用処理を担う72コアのNVIDIA Grace™ CPUと、AI計算を加速する最新世代のNVIDIA Blackwell Ultra GPUを、NVIDIA NVLink®-C2Cという超高速インターコネクトで緊密に連携させた革新的な統合チップです。

CPUとGPUの間でデータをほぼ遅延なくやり取りすることができるので、まるでCPUとGPUが1つの頭脳のように動作し、これまでにないスピードと効率でAI処理を行えることが特長です。

3-2. NVIDIA Blackwell Ultra GPUとは

GB300 Grace Blackwell Ultra Superchipで使用されているNVIDIA Blackwell Ultra GPU は、最新世代のGPUで「第5世代Tensorコア」が組み込まれています。
Tensorコアとは、AIモデルの学習や推論でよく使う行列計算を超高速で処理するための専用回路です。第5世代ではさらに効率が上がり、従来より少ない時間とエネルギーで計算をこなせるようになっています。

また、第5世代TensorコアはFP4（4ビット）形式の演算に対応しているので、精度を保ちながら計算量を半分にすることが可能です。その結果、巨大な生成AIモデルや物理シミュレーションのようにメモリを大量に消費するタスクでも、より小さいメモリ消費でより速く動かすことができます。

3-3. NVIDIA Grace CPUとは

また、NVIDIA Grace CPU は、Blackwell Ultra GPUの性能を最大化するパートナーとして、NVIDIAが独自に設計したArm® Neoverse V2™アーキテクチャベースの専用プロセッサーです。AIのワークロードでは、GPUが計算を行う前に、膨大なデータを整理・準備する「前処理」が不可欠です。NVIDIA Grace CPUは、この前処理や複雑な並列タスクを、電力効率に優れた72個のコアで高速に実行し、GPUが計算に専念できる環境を整えます。

上記の技術を用いることで、従来はボトルネックになりがちだったCPU側の処理が追いつかないという問題を解消し、システム全体のスループットを大幅に向上させています。GPUが主役なら、NVIDIA Grace CPUはその性能を最大限に引き出すための舞台を整える役割を担っているといえるでしょう。

4. NVIDIA DGX Stationと他のDGXモデルとの比較

NVIDIA DGX Stationは、単体の製品としてだけでなく、NVIDIAが提供するAIインフラの広範なエコシステム「NVIDIA DGX™ Systems」の一つです。では、このエコシステムの中で、NVIDIA DGX Stationはどのような独自の役割を担っているのでしょうか。

ここでは、比較的小型な構成モデルとして位置づけられる「NVIDIA DGX™ Spark」と、より大規模なラックスケール構成とを比較し、チーム向けAI スーパーコンピュータとしてNVIDIA DGX Station の立ち位置を整理します。

4-1. 各モデルの特性

NVIDIA DGX Systemsにおける主要なBlackwell世代モデルの特性は以下の通りです。

各モデルの詳細はNVIDIA DGX Systems - NVIDIA Docsをご覧ください。
上記の通り、NVIDIA DGX Stationは、個人向けの NVIDIA DGX Spark と、データセンター向けの NVIDIA DGX B200 をはじめとするサーバー群との中間に位置づけられます。設計思想や想定される利用規模は、それぞれ以下のように明確に分かれています。

• NVIDIA DGX Spark：主に個人開発者による実験やプロトタイピングを想定した、導入しやすいモデル
• NVIDIA DGX Station：個人向けエントリーモデルとデータセンターインフラの中間にあたり、チーム単位での本格的なAI開発ニーズを満たすために設計
• NVIDIA DGX B200：組織レベルでの活用を前提とした、データセンター向けの本格的なインフラ

NVIDIA DGX SparkとNVIDIA DGX B200の詳細は以下の関連記事もご参照ください。
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5. NVIDIA DGX Stationの主な活用シナリオ

ここでは、NVIDIA DGX StationがAI開発の現場で具体的にどのように活用されるか、主要なユースケースを解説します。

5-1. 独自LLMの開発・運用

企業が自社データを活用した独自の大規模言語モデル（LLM）を開発・運用するニーズは高まっています。しかし、AI開発を行うには大きなモデルを扱うには膨大な計算資源が必要となってきています。
NVIDIA DGX stationは これまでデータセンターでしか利用できなかったGrace Blackwell アーキテクチャを搭載しておりデータセンターレベルのパフォーマンスを実現することができます。これにより、研究開発から実運用までのサイクルを、デスクサイドの環境で完結させることが可能になります。

5-2. 研究開発サイクルの加速

創薬の分子シミュレーションやゲノム解析といった最先端の研究分野では、スーパーコンピュータの利用が不可欠です。しかし、共用のスパコンでは利用申請や待機時間が発生するため、研究の進行やトライアンドエラーを遅らせる一因となる場合があります。

NVIDIA DGX Stationをラボ単位で導入することにより、研究者はスパコン級の計算リソースを占有し、必要な時に即座に実行できるようになります。これにより、申請や待機に伴う時間的制約が解消され、新薬開発や治療法発見に至る研究サイクルが大幅に加速されると期待されます。

5-3. 高忠実度デジタルツインの構築・運用

製造業の生産ライン最適化や自動運転開発などにおいて、現実世界を忠実に再現した「デジタルツイン」の活用が重要視されています。しかし、シミュレーションの忠実度（フィデリティ）を上げるほど計算負荷は増大し、リアルタイムでの再現は技術的な課題の一つです。

NVIDIA DGX Stationの高い計算能力を用いることで、工場全体や都市規模といった大規模なシミュレーションであっても、リアルタイムでの実行が可能になります。これにより、物理的な試作や実証実験の前に、仮想空間上で安全性や効率性を徹底的に事前検証する体制を構築できます。

5-4. 金融モデルにおけるリアルタイム推論

株価や為替といったリアルタイム性の高い市場データを扱う金融サービスでは、AIモデルの処理速度が極めて重要となります。リスク分析やクレジットカードの不正検知など、ミリ秒単位の遅延が大きな損失に繋がりかねない領域では、高速な推論能力が不可欠です。

NVIDIA DGX Stationは、膨大な金融データを高速に処理する能力を備えており、複雑で高精度なAIモデルの学習時間を短縮します。さらに本番環境においても、リアルタイムで流入するデータを分析し、不正の兆候などを即座に検知することが可能です。

6. まとめ

本記事では、NVIDIA DGX Stationの最新モデルについて、その核心的な価値から技術的な背景、具体的な活用例までを解説してきました。

NVIDIA DGX Stationは、データセンターやクラウドでしか実現できなかった大規模AIの開発・実行を、研究室やオフィスに直接持ち込めるワークステーションです。GB300 Grace Blackwell Superchip による高い処理性能と、784GBの統合メモリによって従来難しかった巨大AIモデルにも対応可能です。さらに CUDA-X AI と NVIDIA ConnectX®-8 SuperNIC™ により、幅広い開発環境と高速ネットワークを備え、単体でも強力でありながら、クラウドやデータセンターと連携することでさらに柔軟に拡張することができます。

NVIDIA DGX Stationの最新モデルは、2025年後半以降に発売が予定されている製品です。最新のNVIDIA DGX Stationの導入検討や、お客様の課題に合わせた最適なAI開発環境の構築については、ぜひNTTPCにご相談ください。
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※「NVIDIA DGX Station」「NVIDIA® ConnectX®-8 SuperNIC」「NVIDIA Grace CPU」「NVIDIA NVLink®-C2C」「Arm® Neoverse V2」「NVIDIA DGX Spark」「NVIDIA DGX」は NVIDIA Corporationの登録商標または商標です。

※本記事は2025年9月時点の情報に基づいています。製品に関わる情報等は予告なく変更される場合がありますので、あらかじめご了承ください。メーカーが公表している最新の情報が優先されます。