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NVIDIA DGX Sparkとは｜GB10搭載“手のひらAIサーバー”の性能・メリット・活用企業を徹底解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

erpriseまとめ生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に広がる中、企業のAIインフラには、これまで以上に高い性能と拡張性、そして導入・運用のしやすさが求められています。「NVIDIA DGX Spark」は、こうしたニーズに応える “次世代AI開発基盤” として注目を集めています。本記事では、NVIDIA DGX Sparkの概要、特長、導入メリット、そして導入に適した企業像について詳しく解説します。 NVIDIA DGX Sparkとは｜GB10 Grace Blackwell搭載の次世代小型AIサーバー NVIDIA DGX SparkはGB10 Grace Blackwell 搭載

『Hammerspace Data Platform』 製品ページ公開【製品情報】

お問合せ先分散データの管理が、AIやHPC活用の足かせになっていませんか？Hammerspace Data Platform は、オンプレミスからクラウドまで散在する非構造化データを統合し、高速アクセスと自動運用を実現するSDSです。データの「置き場所」ではなく、「使い方」に集中できる新しいデータ基盤をご紹介します。 概要 本製品ページでは、Hammerspace Data Platform の仕組みや特長をはじめ、分散した非構造化データをどのように統合・自動管理し、高速アクセスを実現するのかをわかりやすく解説しています。グローバルネームスペースやデータオーケストレーションの考え方、構成

ローカルLLMとは？クラウドAIとの違い・必要なサーバーのスペックを解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

ルLLM効率化を検証近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）が多くの企業で導入され始めています。 その中で、「クラウド上でモデルをブラウザーやAPI経由で利用する方式」と「社内のサーバーや端末でモデルを動かす方式（ローカル方式）」の２つの選択肢が考えられるでしょう。 後者の方式で利用される「ローカルLLM」はクラウドに依存せず、自社環境内でAIを運用できるという観点から、データの外部送信を回避し、応答速度やカスタマイズ性を高められる可能性があります。一方で、初期のハードウェア導入や維持管理の負荷といった課題も見逃せません。 本記事では、ローカルLLMの

Hammerspace Data Platform

ホームページはこちらHammerspace Data Platformとは？ Hammerspace Data Platformは、分散された非構造化データを統合し、高速アクセスを実現するソフトウェアデファインドストレージ（SDS）です。統一されたグローバルネームスペースとデータオーケストレーションにより、オンプレミス、エッジ、クラウドにまたがるデータの一元管理と最適配置を自動化します。 こんな課題を解決 01 メタデータのサイロ化と管理の個別化 ファイルシステム管理情報（メタデータ）が各ストレージに埋め込まれ、メタデータがサイロ化しているため、データアク

AIが企業の IT環境を変える：自動化から拡張へ【トゥモロー・ネット テックブログ】

るアプリ管理の近代化Cloudpaging AI（英語）のリリースを受けて、今回は人工知能（AI）が企業のIT環境に与える影響と、今後の可能性について掘り下げます。 ITにおけるAIの真の役割 IT プロフェッショナルにとって、AIの導入は人間の知恵を置き換えるものではなく、むしろそれを拡張するものです。この大きな変化の中であっても優位性を保つためには、IT リーダーはスキルアップと従来の業務の見直しに投資する必要があります。AIの活用とは、継続的な学習、イノベーション、そして積極的な問題解決を重視する考え方を身につけることを意味します。テクノロジーを活用し、日常業務を成長と競争力強化のための戦略的な

SupermicroサーバーにおけるCPU取り付け手順を徹底解説【トゥモロー・ネット 技術ブログ】

RAGを構築してみたCPUの取り付け作業は、PC組み立て工程の中でも特に慎重さが求められる重要なステップです。CPUはコンピューター の“頭脳”ともいえるパーツであり、正しく装着されていないと性能を十分に発揮できないだけでなく、最悪の場合はパーツの破損につながる可能性があります。本記事では、Supermicroサーバーを例にCPUの取り付け手順と注意点、ポイントをご紹介します。 Supermicro サーバーの CPU 取り付けの注意点  以下のように様々な注意点がありますが、サーバー用マザーボードは、一般的なデスクトップ PC と比べて精密性が高く、CPU の

年末年始休業のお知らせ

お願い申し上げます。平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。誠に勝手ながら、弊社では下記の期間を年末年始休業とさせていただきます。 期間：2025年12月27日（土）から2025年1月4日（日） ご不便をおかけいたしますが、何卒よろしくお願いいたします。来年もより一層のご支援を賜りますよう、心よりお願い申し上げます。

オンプレミスAIのメリットを最大化する「AIアプライアンス」という賢い選択【トゥモロー・ネット テックブログ】

る次世代AI GPUAI活用の流れが加速するなか、「クラウドでいいのでは？」という声も根強くあります。ただ、その一方で、セキュリティやリアルタイム性を重視する企業では「自前で構える」選択肢に再び注目が集まっているのが現状です。 本記事では、オンプレミスAIの強みを最大化する手段として「AIアプライアンス」がどう機能するかを解説します。 オンプレミスAIとは？クラウドとの違いも解説 ここでは、まずクラウドAIとの対比を通じて、オンプレミスAIとはどういう存在か解説します。 クラウドAIとの違いと特徴 クラウドAIでは、AI処理・学習環境がクラウド事業者のインフラ上にあり、ユーザーはその

AI導入の課題トップは「セキュリティ」。43%が感じる不安を解消する方法【トゥモロー・ネット テックブログ】

と使い分けを徹底比較AI技術の進化により、企業での導入が急速に進んでいます。しかしその一方で、「セキュリティやデータ管理などへの不安」を抱える企業も少なくありません。 特に、生成AIのように外部データを扱う技術では、情報漏えいや不正アクセスなどのリスクが顕在化しやすく、慎重な対応が求められます。一方で、AIを効果的に活用できれば業務効率化や競争力強化など多くのメリットも期待できるでしょう。 本記事では、AI導入が進む背景や日本企業の現状を整理しながら、導入時に直面する課題と、それを解消するための具体的な方法についてわかりやすく解説していきます。 ※資料ダウンロードリンク企業におけるDX化・AIリ

【期間限定 3月31日まで】『NVIDIA GPU Blackセール』キャンペーン開催中！

お問い合わせはこちら1月31日までの期間限定としていたキャンペーン、『NVIDIA GPU Blackセール』ですが、AI需要の高まりによる価格高騰を受けまして、2026年3月31日まで開催期間を延長いたします！今が最安値となりますので、この機会にぜひお問い合わせください！本キャンペーンでは最新アーキテクチャ"Blackwell"を搭載したGPU、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwellの「Workstation Edition」と「Server Edition」それぞれが搭載された、GPUサーバー 一式を通常よりお得なキャンペーン価格でご提供いたします。両GPUとも前世代を大きく上回る処理性能