AIとビジュアルコンピューティングのための完全な柔軟性
Supermicro 最新の技術に最適化された幅広いシステムを提供しますPCIe AI対応エンタープライズアプリケーションに最適なGPUとして、NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server EditionやNVIDIA H200 NVLなどが登場。大規模言語モデル（LLM）の推論と微調整、可視化、グラフィックス＆レンダリング、仮想化など、マルチワークロード処理を強力かつコスト効率よく高速化します。これらのGPUはNVIDIA認定システムであり、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアとの互換性とサポートを保証することで、本番環境におけるAIの開発と展開プロセスを簡素化します。 Supermicroの熱最適化アーキテクチャは、空冷環境でのパフォーマンスを最大化し、NVIDIA Quantum を使用した最適なインフラストラクチャのスケーリングと GPU クラスタリングのために、 BlueField®-3やConnectX®7などの NVIDIA SuperNIC をサポートするように設計されています。 InfiniBand そしてスペクトラムイーサネット。
データセンターからエッジへの高速化
ドロップインサポートと熱最適化アーキテクチャを備えた幅広いフォームファクタのポートフォリオにより、さまざまな環境で強力なアクセラレーションを提供します。ラック規模のGPU最適化システムからデータセンターのラックマウント、コンパクトなエッジシステムまで、 Supermicro あらゆる企業向けAIワークロードをサポートする幅広いシステムを提供しています。
幅広いワークロードサポート
金融サービス、小売、クラウドコンピューティング、仮想化、3Dメディア制作など、ほぼあらゆるアプリケーションに対応できる、非常に柔軟性の高いシステムです。NVIDIAマルチインスタンスGPU（MIG）をサポートするGPUは、1枚のカード上で最大4つの独立したインスタンスを実行できるため、共有環境での利用効率が向上します。
オープンで最適化されたアーキテクチャ
業界標準を活用するPCIe 相互接続部は、空冷環境における最大の熱性能を実現するように設計されており、最新かつ最も高性能なGPUカードを高温環境下でもサポートできるようになっています。
ServeTheHome掲載
ServeTheHomeのパトリック・ケネディが深く掘り下げますSupermicroの広範なシステムポートフォリオを理解してSupermicro NVIDIA製GPUを搭載したシステムを組み合わせることで、データセンターからエッジまで、ほぼあらゆる業界向けにAIを展開することが可能です。
2025年PCIe サーバーにおけるGPUガイド
新たな可能性を解き放つSupermicro システムとNVIDIA PCIe GPU
データセンターからエッジまで、幅広いワークロードに対応するマルチアクセラレータサポート
マッチSupermicro NVIDIA製品を幅広く取り揃えたシステムPCIe AI推論と微調整、ビジュアルコンピューティング、エージェント型AIと物理AI、科学シミュレーション、仮想化、メディアとデザインといったワークロードに特化した最適化のためのアクセラレータ
NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell
生成AI、グラフィックス、ビデオ
NVIDIA H200 NVL
大規模AIモデルの推論とファインチューニング、科学研究、HPC
NVIDIA H100 NVL
AI推論とファインチューニング、HPC
NVIDIA L40s
LLM（法学修士）推論、レンダリング、3Dグラフィックス
NVIDIA L4
AIエッジ推論、グラフィックス、仮想化
生成型AIとエージェント型AI
AI、グラフィックス、メディア向けのマルチワークロードアクセラレーションにより、NVIDIA GPUはマルチモーダル生成AIパイプラインのための最先端プラットフォームとなっています。
LLM推論と微調整
強力なスループットと浮動小数点演算性能により、トレーニング、ファインチューニング、推論ワークロードを高速化し、最先端のAIモデルを構築・展開します。
レンダリングと3Dグラフィックス
NVIDIA GPU を搭載したプロフェッショナル向け 3D ビジュアライゼーション アプリケーションを実行することで、クリエイティブ プロフェッショナルはより多くの反復作業を行い、レンダリングを高速化し、生産性を向上させ、プロジェクトの完了を加速させる圧倒的なパフォーマンス上の利点を享受できます。
仮想化
NVIDIAのマルチインスタンスGPU（MIG）とタイムスライシングを活用することで、単一のアクセラレータを使用して複数のGPUインスタンスを作成し、仮想化環境やクラウドコンピューティング環境における利用率を大幅に向上させることができます。
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