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ENGINEERING IDEAS INTO REALITY

企業向けAI · 社内への設置

小型AIサーバーデータのそばでAI活用を始める

NVIDIA DGX Spark

NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載し、AIの処理能力をデスクに置けるデスクトップ型のシステムです。本番システムを構築する前に、社内データでモデルを開発・試用したいチームに適しています。

参考開始価格

300,000 THB

参考価格です。範囲と条件は見積もりに従い、発注前に仕様・ソフトウェア・設置作業・税・保証を明記します。
NVIDIA DGX Spark
デスクの上でノートPCの横に置かれたゴールドのNVIDIA DGX Spark
画像:NVIDIA · ノートPCや撮影小物は販売対象に含まれません
128 GBCPU / GPU 統合メモリ
20Armアーキテクチャ CPUコア
150 mm本体の幅と奥行き

チームが取り組みたい業務から始める

一台から始める社内のAI活用

一緒に検討できる方向性の例です。範囲と性能を確定する前に、ソフトウェアの確認と実データでの検証が必要です。

社内文書からの知識検索

マニュアルや社内文書を対象に、LLMと検索拡張生成(RAG)を試用し、アクセス権は利用者ごとに設定します。

Enterprise KM Chatbotを見る

AIを業務プロセスにつなぐ

文書の要約やレポート作成など、モデルをデータベースや承認フローに接続する方法を評価し、送付前にチームが確認できるようにします。

nimitFlowによる業務自動化を見る

画像モデルの開発とテスト

サンプル画像でモデルを試す場として使い、実際の速度や現場条件に合う機器とアーキテクチャを選ぶ前の検討に活用します。

Machine Visionサービスを見る

処理をデータのそばに置く

接続方法・利用者権限・データの経路を社内ポリシーに合わせて設計し、ソフトウェアが呼び出す外部サービスも確認します。

  1. 社内データ

    文書 · データベース · サンプル画像

  2. AIサーバー

    検証済みのモデルとソフトウェア

  3. チームの業務

    知識検索 · 情報の要約 · モデルの試用

検討用の概念図であり、設置済みシステムの試験結果ではありません。

NVIDIA DGX Spark

小型でもAI業務向けの仕様

NVIDIA DGX Sparkのメモリ128 GBモデルを基準としています。実際の構成品目は見積もりで確定します。

NVIDIAの仕様を見る
処理チップ
NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip
中央処理装置
20-core Arm CPU · 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725
メモリ
128 GB LPDDR5X(CPUとGPUで共有)· 273 GB/s
ストレージ
NVMe M.2 SSD 最大 4 TB(見積もりのモデルに応じて)
ネットワーク
10 GbE RJ45 · ConnectX-7 200 Gb/s · Wi-Fi 7
オペレーティングシステム
NVIDIA DGX OS(Ubuntuベース)· Linux Arm64
サイズと重量
150 × 150 × 50.5 mm · 1.2 kg

課題から始めて、仕様を決める

  1. AIに任せたい業務をお知らせください

    サンプルデータ、関心のあるモデル、同時利用者数、ネットワーク上の制約をご用意ください。

  2. 評価とテスト内容の設定

    ソフトウェアの互換性を確認し、メモリ要件を見積もり、実際の業務に基づく評価基準を定めます。

  3. 範囲の確定と見積もり

    本体・ソフトウェア・接続作業・設置・保守を項目ごとに分け、納品条件と保証条件を併せて提示します。

チームの出発点に合った AI Server を選ぶ

本体形態と初期予算を比較し、実際のモデルとソフトウェアで検証してください。DGX Spark の共有メモリと RTX PRO の VRAM は方式が異なるため、容量の数値だけで速度を判断することはできません。

GPU、RAM、Storage、AIサーバーの仕様を選ぶためのガイドを読む

AIサーバーを選ぶ前の質問

開始価格300,000THBには何が含まれますか

予算検討のための参考開始価格です。ハードウェアの構成、ソフトウェア、設置作業、税、保証、納期は見積もりで確定します。追加のサービスやソフトウェアライセンスが自動的に含まれるものではありません。

128 GBはグラフィックスカードのVRAMですか

CPUとGPUが共有するメモリで、128 GBの独立したVRAMではありません。モデルに実際に使える容量は、オペレーティングシステム、ソフトウェア、同時に実行する処理によって変わります。

同時に何人まで利用できますか

モデル、入力と応答の長さ、許容できる応答時間に対して検証する必要があります。メモリ容量だけで利用人数や速度を確定することはできません。

社内に設置すれば、データは外部に出ないのですか

社内設置によりデータの経路を管理できますが、各ソフトウェアの外部サービスAPI、テレメトリ、更新、バックアップを確認し、社内ポリシーに沿ってアクセス権とネットワークを設定する必要があります。

始めたいAIの課題はありますか

業務のサンプルとチームの条件をお送りください。実際の運用に合う機器とシステム範囲を評価します。

要件を評価して見積もりを依頼