世界をリードするコンピューターブランドであるGIGABYTEは、AI TOP ATOMの4ノードクラスタリングにより、より複雑化するワークロードに対応し、ローカルAIコンピューティングの処理能力を拡張できることを実証しました。AIモデルや科学技術シミュレーション、エンタープライズ向けアプリケーションは、年々大規模化・高度化しており、単体のシステムでは増大するメモリ容量や演算処理の要求に対応することが難しくなっています。AI TOP ATOMのクラスタリング技術は、こうした制約を解消し、大容量メモリを必要とするワークロードをローカル環境で実行することを可能にします。これにより、データを外部環境へ移すことなく、高いセキュリティを維持しながら、より高度で大規模なAI処理を実現します。
AI TOP ATOMは、1ノードあたりFP4で1 PFLOPSのAI処理性能と、128GBのユニファイドメモリを搭載しています。 RoCEに対応した200GbEスイッチ を介して4台のノードを接続することで、各ノードが備える128GBのユニファイドメモリを活用し、単体システムのメモリ容量の制約を超える大容量メモリを必要とするワークロードにも対応できます。 また、モジュラー設計を採用しているため、ワークロードの規模や要件に応じて、1ノードから最大4ノードまで柔軟にシステムを拡張できます。ローカル環境での運用とデータの完全な主権を維持しながら、より大規模なAI処理や科学技術計算に対応できる、拡張性に優れたプラットフォームを提供します。
本ワークフローでは、 NVIDIA NemoClaw のブループリントを活用し、 NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-NVFP4 のオープンソースモデルを用いて研究仮説の生成を行います。さらに、GROMACSをクラスタ上で実行し、科学技術シミュレーションを行うことで、AIによる推論と科学技術シミュレーションを連携させています。 このワークフローを通じて、AIによる推論から科学技術シミュレーションまでを一連のプロセスとして、クラスタ化されたコンピューティング環境内で実行できることを実証しました。
今回の実証では、先進的な半導体パッケージングに用いられる熱伝導材料（TIM：Thermal Interface Material）の開発を対象に、このワークフローを適用しました。TIMの開発では、大規模な分子動力学シミュレーションの重要性がますます高まっています。 一般的な単体システムでは、メモリ容量の制約により、通常は約1,000万原子規模までのシミュレーションが限界となります。一方、AI TOP ATOMを4ノードでクラスタリングすることで、次世代ICパッケージングの研究において、3,000万原子を超える大規模なシミュレーションにも対応できることを実証しました。
今回の実証では、AI TOP ATOMの4ノードクラスタリングにより、単体システムの処理能力を超える大規模な科学技術シミュレーションにも対応できることを示しました。これにより、AI開発にとどまらず、今後ますます重要性が高まる科学技術計算分野においても、AI TOP ATOMの活用領域を広げる可能性を示しています。 詳しい情報については GIGABYTE AI TOP ATOMをご覧ください。