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Computex 2026は台北で正式に開幕し,NVIDIAのCEOのJensen Huangが会社の完全なハードウェアとソフトウェアロードマップをカバーする基調講演を行いました.ほとんどのデータセンターを中心としたコンテンツは,Vera Rubin GPUの大量生産とAIエージェント駆動コンピューティングのトレンドに焦点を当てています最も注目すべきはマイクロソフトと共同で開発した 新しいWindowsPCエコシステムでしたNVIDIAの今年最大のクライアントハードウェアアップデートですコンピュータ製品に加えて データセンター用のリビジョンされた LPXラックも 2つの明確なハードウェアの調整で私たちの注意を惹きました
更新されたLPXラック
NVIDIAのLPXラックは2つの目に見えるアップグレードを受けた:シャーシサイズは1OUから2OUにアップグレードされ,内蔵された4つのGroq C2C高速インターフェースは再設計された物理的なレイアウトを採用した.他の外部の変化は観察できません新たに追加された第2の内部層の機能は確認されず,さらなるフォローアップに値します.
3階 RTX スパーク PC 製品ファミリー
NVIDIAはラップトップ,小型デスクトップ,プロワークステーションを含む完全な3階層PCラインアップを展開しました.すべてのデバイスはSparkとBlackwellのアーキテクチャで構築され,Windowsシステムに完全に最適化されていますこのラインナップは 40年ぶりに完全に再設計された PC 製品ファミリーで メインストリーム 消費者向けゲームをカバーしていますコンテンツ作成と高級プロフェッショナルワークステーションのシナリオ.
RTX スパークラップトップ
メディアテックと共同開発されたRTX Sparkスーパーチップ (コードネームN1X) は,TSMCの3nmプロセスで70億トランジスタを二重チップレットパッケージで製造されている.その統合されたブラックウェルGPUは6,500mAhの容量を持つ.144 CUDA コアと第5世代テンソール コア1 FP4 ペタフロップのローカルAIパフォーマンスを提供する. 20コアGRACE CPUとペアで,600GB/s NVLink-C2Cインターコネクトによって接続され,PCIe 5.0よりも5倍速く,電力消費量がはるかに少ない.チップは,最大128GBの統合メモリと300GB/sのメモリ帯域幅をサポートする.
このスーパーチップはデータセンター向け DGX Spark とほぼ同じ核のシリコンを 共有していますが Linux ではなく Windows システムをターゲットとしていますRTXゲームとクリエイティブなソフトウェアスタックを 消費者のシナリオに合わせてNVIDIAは,その全体的なパフォーマンスは,主流の RTX 5070 ノートパソコンのディスクリートGPUと比較できると主張しています.PCIeバスで動作する従来のディスクリートグラフィックカードと比較して明らかな性能差をもたらします.
同様の参照デザインを持つ高度に統一されたDGX Sparkサーバーとは異なり,RTX Sparkラップトップは,さまざまなOEMブランド間で明らかなパフォーマンスギャップを見ることになる.製品ラインナップは超薄型14mm軽量ノートPCと標準的なゲームノートPCをカバーしています異なるメーカーからの多様な冷却ソリューションとファン曲線調整により,明確な持続的なパフォーマンスが得られます.同じチップを搭載したデバイスでもNVIDIAは16GBから128GBまでのメモリを持つ複数のSpark SKUを発売する.最初のバッチには,Dellなどの主流ベンダーから30台以上のラップトップと10台以上のデスクトップが含まれています.HPとMicrosoft Surface.
NVIDIAは消費者向けラップトップ用の2つの実用的なハードウェア調整を行いました. 搭載されたConnectX-7 200GbEネットワークモジュールを削除し,より高速なNVMeストレージのために電力とボードスペースを節約しました.統一された固定インターフェースの代わりに,OEMがI/OポートをカスタマイズできるようにするNVIDIAは,日常のオフィス作業やウェブブラウジングの為に,一日中バッテリーを保持すると約束します.負荷が大きいゲームや ローカルAIの推論は 45~60分で電池を 枯渇させるAIの実際の作業負荷の下で実際のバッテリー消費量をテストするための 専門的な基準を 開始します 公式のマーケティングデータだけを参考にする代わりに
RTX スパーク デスクトップ
新しいノートPCと共に,コンパクト RTX Spark デスクトップが今秋発売され,MSIは基調講演でプロトタイプモデルを展示しました.デザインはDGX Sparkに似ているが,産業用デザインが改造された.デスクトップモデルが薄型ノートPCと比較して十分な熱頭容量によりずっと優れた持続性のあるパフォーマンスを提供するかどうか高速CX7ネットワークモジュールを廃止するかどうか 消費者小売価格を下げるために.
DGX ステーション Windows
新しいPCファミリーのトップレベルのワークステーションとして,Windows用のDGXステーションは GB300 グレース・ブラックウェル・ウルトラ デスクトップ・スーパーチップを採用しています.高性能のブラックウェル・ウルトラ GPUと72コアのグレース CPUを組み合わせた748GBのコアレンントユニフィーデッドメモリと 20 FP4 ペタフロップス AI コンピューティング パワーをサポートし,トリリオンパラメータの大きな言語モデルと数百の AI エージェントをローカルに実行できます.高速ネットワーク利用のための800Gb/s ConnectX-8 SuperNICを保持している,およびオプションのRTX PRO 6000プロフェッショナルワークステーションディスクリートGPUをサポートする.
主要な懸念: Microsoft の Windows の 腕 適応
NVIDIAの新しいPCハードウェアは,シリコンの安定性と性能に関して DGX Sparkによって完全に検証されていますが,Microsoftのソフトウェア適応能力については,まだ懸念があります.最近のWindowsアップデートは,ユーザーからの苦情を広めている.システム全体で強制的なCopilot統合,OneDriveのバンドリング,およびArmデバイスのWindowsの未熟な最適化を含む.NVIDIAはPrismエミュレーターの最適化と世界的なアンチチートベンダーとの協力を通じて互換性の問題を解決するしかし,過去に同様の最適化試みは理想的な結果を達成できなかった.
RTX Spark 統合チップは 従来の分散型GPUゲームノートPCの 省エネでコスト効率の良い代替品になるかもしれませんDGX Spark から継承された完全な Linux 互換性は,Windows がハードウェアパフォーマンスにフルプレーを与えることができない場合,Linux デスクトップシステムの普及を高める可能性があります.さらに,Windows版DGXステーションの発売は論争の的:B300チップには専用のレイトレーシングコアがない.この製品では 最先端のAIハードウェア開発のための 最良の初期イテレーションウィンドウを逃しています.
長期的な製品ロードマップと物理的なAIのレイアウト
NVIDIAはこの3階層の RTX Spark PCファミリーが 固定された繰り返し製品ラインになると確認しました主流PCメーカーの完全なサポートで新しいGPUアーキテクチャ世代ごとに同期更新同社はまた,未発売の小型端末デバイスに適用されるコンパクトな400 TFLOPS N1 Grace Blackwell Sparkチップを公開しました.
キーノートの後半は,完全に物理的なAIレイアウトに焦点を当てました. NVIDIAは,TSMCを含む産業パートナーのための物理的なAIエージェント開発ツールの完全なセットをオープンソースにしました.フォックスコンとSKハイニックス4つのコア物理AIプラットフォームが以下のようにリリースされています.
アイザック GR00T 人間型ロボット
このヒューマノイドロボットは ユニットリーH2プラス・シャシーをベースに 造られていて 高さ約6フィート 重さ150ポンドで 自由度75度 触覚能力のある5指の双手で 精密な操作を可能にします強力な関節トルクで 7kgの標準積荷と 15kgのピーク積荷をサポートしますジェットソン AGX トール T5000 で搭載され,2070 FP4 テラフロップのブラックウェル GPU を搭載し,内蔵1kWhのバッテリーで約3時間の連続動作をサポートしている.開発は完全にオープンソースですユニトリは2026年末に正式な商用ハードウェアを発売する.
コスモス3 多様性基盤モデル
コスモス3 (Cosmos 3) は,テキスト,画像,ビデオ,アンビエントオーディオの統一処理をサポートするNVIDIAの物理的なAIのためのフラッグシップオープンファンデーションモデルである.さまざまなシナリオをターゲットとした3つのバージョンがあります:高精度ロボット訓練のためのコスモス3 スーパーコスモス3・ナノは リアルタイムの推論で 物理的なAI訓練サイクルを数ヶ月から数日に短縮しますオープンソースのベンチマークを主流化させるSamsungやLi Autoなどの企業が採用しています
アルパマイオ2超自動運転モデル
この32億パラメータの 視覚言語行動モデルは コスモスの基礎モデルに基づいて L4自動運転の 360度の周囲認識を サポートしています自動データラベルを認識し,注釈時間を大幅に短縮します車両端部署のための軽量モデルに 蒸留できるもので,ComputExのベスト・チョイス賞を受賞し,今年夏 GitHubとHugging Faceでオープンソース化されます.
DRIVE ハイペリオン 自動運転プラットフォーム
DRIVE Hyperionは,NVIDIAの成熟したL4自動運転参照プラットフォームで,Halos安全システムと専用のDriveOSを装備している.Uberはミュンヘンでロボットタクシーを立ち上げますフォックスコン,ヴィンファストなども 今後数年間でアジアや中東でL4自動運転車を販売する.
締めくくり の 考え方
NVIDIAは,薄くて軽いラップトップ,デスクトップワークステーション,ロボット端末チップをカバーする包括的なハードウェアレイアウトを完了し,成熟した信頼性の高い基礎シリコンとエコシステムを備えています.それでもMicrosoftのWindows on Armの実際の最適化レベル,異なる冷却設計によって引き起こされる実際のパフォーマンスギャップNVIDIAのハードウェアの強さについては楽観的ですが Windowsソフトウェアの適応については慎重です実験室のテスト結果を公開します.
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