HPCシステムズは、NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip を搭載した高性能AIワークステーション「HPC3000-NGB300TS-LC」を販売開始しました。
NVIDIA Grace 72-core CPU と Blackwell B300 GPU を NVLink-C2C により統合し、最大748GBのCoherent Memory を実現。生成AI・LLM推論・ファインチューニング・マルチモーダルAI・Reasoning AI など、大規模AIワークロード向けに設計されています。
本製品最大の特徴は、本来は大規模液冷AIクラスタ向けである NVIDIA B300 を、単体システムとして利用可能にした点にあります。
NVIDIA GB300 は、本来
など、72 GPU規模の大規模液冷ラック構成を前提として設計された超高性能AIプラットフォームです。
これらの構成では
など、データセンター級のインフラが必要となります。
HPC3000-NGB300TS-LC は、その GB300/B300 世代を、
へ統合することで、大規模AIクラスタを導入せずにGB300世代AIを利用可能とした極めてユニークな製品です。
HPC3000-NGB300TS-LC は、Direct-to-Chip方式の閉ループ液冷を採用しています。
B300 GPU は、GPU単体でも1000W級に達すると推測されており、Grace CPU を含む GB300 Superchip 全体では最大1400W級に達する可能性があります。
そのため本製品では、
を前提とした設計が採用されています。
これは「静音ワークステーション」を目指したものではなく、データセンター向けGB300を
通常サーバールームでも運用可能な範囲へ抑え込むための実装を指向しています。
本製品は Tower / 5U 形状を採用していますが、一般的なオフィス向けワークステーションとは性格が大きく異なります。
など、「データセンター級AI計算資源を単体導入したい用途」を主対象としたシステムと考えるべき製品です。
そのため、利用環境にはいくつか重要な制約があります。
GB300/B300 は極めて高い発熱密度を持つため、本製品では比較的厳しい環境条件が要求されます。
通常のワークステーションでは30〜35℃程度まで許容される例もありますが、本製品では安定動作のため、25℃以下の空調環境を推奨します。
これは1000W超級GPUを単体筐体へ閉ループ液冷で収めたためです。
本製品は最大1600W級電力を必要とする可能性があります。
そのため、100V環境での供給電力不足やコンセント容量不足、ブレーカー制限などが発生する可能性があります。
特に100V利用時には、GPU電力制限(Power Limit)設定が必要となる可能性があります。
本製品本来の性能を発揮するためには、200V電源環境での利用を推奨します。
本製品はAI演算性能を優先した設計であり、ストレージ拡張性は限定的です。
大容量データ利用時は、NASやNVMe-oF、高速共有ストレージなどの外部ストレージ併用が現実的です。
現時点では、対応OS構成について NVIDIA DGX シリーズのような明確な標準OS構成は確認されていません。
そのため、
などについては、事前検証・構築を行ってまいります。
| 項目 | 内容 |
| CPU | NVIDIA Grace 72-core CPU |
| GPU | NVIDIA Blackwell B300 GPU |
| メモリ | 最大748GB Coherent Memory |
| GPUメモリ | HBM3e |
| 冷却 | 閉ループ液冷 |
| ネットワーク | 400GbE ×2 (ConnectX-8) |
| ストレージ | M.2 NVMe Gen5 最大4台 |
| 筐体 | Tower / 5U |
| 電源 | 最大1600W級 |
| 推奨電源 | 200V |
HPC3000-NGB300TS-LC は、「GB300世代AIを、単体筐体で利用可能にする」ことに大きな価値を持つ製品です。
一般的ワークステーションとは異なり、高電力・高発熱・液冷前提・厳しい環境条件を伴いますが、データセンター級AI計算資源を、はるかに小規模かつ低コストで導入可能という極めて大きなメリットを提供いたします。