超小型AIスーパーコンピューター
NVIDIA DGX Spark プラットフォームベース
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圧倒的な性能
手軽な小型筐体
MSI EdgeXpertは、約30cm四方のコンパクト筐体に、NVIDIA「GB10 スーパー・チップ」を搭載したエッジAIデバイスです。省スペース設計でありながら、大規模サーバー級のAI処理を現場で高速に実行できます。GB10 スーパー・チップは、高効率なAI推論や画像解析に最適化された最新プロセッサで、リアルタイム処理が求められるロボティクスや映像AIに強みを発揮します。
NVIDIA DGX Spark
一般的なパソコンがCPUとグラフィックボードで別々の部品を搭載しているのに対して、EdgeXpertは一つの部品で2つの役割を兼ねています。GPUは最新のNVIDIA Blackwellを、CPUにはintel、AMDに次ぐARM社製の20コアCPUを採用しています。それら2つをNVIDIAの最新技術で繋ぐことによって、CPUとGPUがメモリを共有することができるようになりました。

▶EdgeXpert × 2

▶EdgeXpert × 1

▶RTX4000 SFF Ada

▶RTX2000 Ada

▶家庭用ノートPC
上のグラフを見て分かるように、コンシューマークラスのハードウェアで比べてもEdgeXpertは圧倒的なAI性能を保有しています。このAI性能を表すTOPSという単位を知る上で一つの指標になるのは、Microsoftが発表したCopilot+ PCの性能要件である「40TOPS」という数値です。これは1秒間に何兆回の演算ができるかを示す指標であり、40TOPSは1秒あたり40兆回の演算が可能で、EdgeXpertは1秒あたり1000兆回のAI演算が可能であることを示しています。
※AI性能を測る指標として「TFLOPS」という浮動小数点演算回数を示す単位がありますが、近年では学習には浮動小数点演算を使うものの、推論には整数演算を使うようになったため、整数演算の性能を示す「TOPS」も重要とされています。
ここでのポイントは、メモリ容量をメインメモリではなくグラフィックメモリで見ることです。例えばワークステーションに採用される「RTX PRO 6000」はGPUメモリが96GBのため、EdgeXpertはそれを上回ります。例えばRTX5080はGPUメモリが16GBしか搭載していないため、AI推論には向いていないことが分かります。最終的に比較する必要があるのは、この表にある製品の価格差です。これまで大規模なAIモデルを処理するためには、必ず高価なハイエンドマシンが必要になっていましたが、EdgeXpertは非常にお求めやすい価格で導入することができます。これが、EdgeXpertが「家庭用スパコン」と言われる一番の理由です。
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