台北、2026年7月9日 /PRNewswire/ — 世界をリードするコンピュータブランドであるGIGABYTEは、AI TOP ATOM 4ノードクラスタリングが、ますます複雑化するワークロードに対応するため、ローカルAIコンピューティングをどのように拡張できるかを実演します。AIモデル、科学シミュレーション、エンタープライズアプリケーションの規模と複雑さが増し続けるなか、メモリや演算能力に対する需要の高まりに対応するには、スタンドアロン型システムではますます不十分になってきています。AI TOP ATOMのクラスタリング機能によりその制約が解消され、データのセキュリティを損なうことなく、メモリを大量に消費するワークロードをローカルで実行できるようになります。
GIGABYTE、科学計算分野におけるAI TOP ATOM 4ノードクラスタリングを実演
各AI TOP ATOMノードは、1 PFLOPSのFP4 AI性能と128GBの統合メモリを備えています。 RoCE対応200GbEスイッチを介して、それぞれ128GBの統合メモリを搭載した4つの相互接続ノードにより、メモリ集約型のワークロードを単体システムの限界を超えて拡張することが可能になります。このモジュール型アーキテクチャにより、組織はワークロードの要件の変化に応じて1ノードから4ノードへと拡張できると同時に、ローカル展開と完全なデータ主権を維持することができ、大規模なAIおよび科学計算ワークロードのためのスケーラブルな基盤を提供します。
これらの機能を実証するため、GIGABYTEはNVIDIAと協力し、AI TOP ATOMクラスター上でAIを活用した科学計算ワークフローを披露しました。 NVIDIA NemoClawのブループリントを活用し、このワークフローは、研究仮説の生成のために NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-NVFP4のオープンソースモデルを調整し、GROMACSを起動してクラスタ全体でシミュレーションを実行します。AIによる推論と科学的シミュレーションを連携させることで、このワークフローは、クラスタ型コンピューティング環境においてAIを活用した研究をどのように実行できるかを示しています。
デモンストレーションの一環として、このワークフローは大規模な分子動力学シミュレーションへの依存度が高まっている、先進的な半導体パッケージング向けの熱界面材料（TIM）の開発に適用されています。スタンドアロン型システムでは、通常、メモリの制約によりシミュレーション対象が約1,000万原子程度に制限されますが、4ノード構成のAI TOP ATOMクラスターを利用することで、次世代ICパッケージング研究において、シミュレーション対象を3,000万原子以上に拡大することが可能になります。
この実証実験は、AI TOP ATOMの4ノードクラスタリングが、単体システムでは処理できない大規模な科学シミュレーションをどのように支援できるかを浮き彫りにしており、その役割をAI開発から新たな科学計算アプリケーションへと拡大しています。詳細については、GIGABYTE AI TOP ATOMをご覧ください。
