NVIDIA Blackwell アーキテクチャのパワーをコンパクトでエネルギー効率の高いフォームファクターに凝縮した NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition と NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell GPU がまもなく登場。あらゆる業界のプロフェッショナル ワークフローに AI アクセラレーションを提供します。
アプリケーションの AI アクセラレーションはますます増加しており、ワークステーションのサイズや形状に関わらず、AI パフォーマンスを求めるユーザーが増えています。
RTX PRO 4000 SFF と RTX PRO 2000 は、従来の GPU の半分のサイズで低消費電力を実現した第 4 世代 RT コアと第 5 世代 Tensor コアを搭載しています。
これらの新しい GPU は、さまざまなプロフェッショナル ワークフローに次世代のパフォーマンスをもたらすように設計されており、エンジニアリング、デザイン、コンテンツ制作、AI、3D ビジュアライゼーションの驚異的なスピードアップを実現します。
RTX PRO 4000 SFFは、前世代のアーキテクチャと比較して、AI性能が最大2.5倍、レイトレーシング性能が最大1.7倍、帯域幅が最大1.5倍向上し、最大消費電力70ワットのまま効率性を高めています。
主流の設計およびAIワークフロー向けに最適化されたRTX PRO 2000は、前世代と比較して、3Dモデリングが最大1.6倍、コンピュータ支援設計（CAD）性能が最大1.4倍、レンダリング速度が最大1.6倍向上しています。
NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell。
CADエンジニアや製品エンジニア、そしてクリエイターは、RTX PRO 2000 GPUの画像生成が1.4倍、テキスト生成が2.3倍という飛躍的な性能向上の恩恵を受け、より迅速なイテレーション、ラピッドプロトタイピング、シームレスなコラボレーションを実現します。
企業がNVIDIA RTX PROを活用して高速化を実現
エンジニアリング、建設、建築、メディア＆エンターテインメント、ヘルスケアなど、さまざまな分野の企業がRTX PRO Blackwell GPUを活用し、これまで何時間もかかっていたタスクを瞬時に完了させています。
Mile High Flood Districtは、地方自治体と連携し、地域の流域計画、早期警報システム、河川復旧、雨水管理などを通じて洪水リスクを管理することで、コロラド州デンバー都市圏の人々、財産、そして環境を守っています。
Mile High Flood DistrictのイノベーションマネージャーであるJon Villines氏は、「Mile High Flood Districtは、複雑な洪水シミュレーション、大規模な3Dビジュアライゼーション、そしてリアルタイムAIワークフローを実行しています。CUDAコア数がほぼ2倍のNVIDIA RTX PRO 2000 Blackwellは、Ada世代のNVIDIA RTX 2000 GPUと比較してパフォーマンスが大幅に向上しています」と述べています。「NVIDIA RTX PROのおかげで、ますます大規模化する地理情報システムや、水理・水文学データセットをより容易に処理できるようになりました。」
カンタブリア州政府地理空間局は、政府および公共機関向けに高解像度の地理情報システムデータの分析と可視化を担当しています。
「NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell をテストし、Esri ArcGIS Pro を使用した地理空間ワークロードにおけるそのパフォーマンスに非常に感銘を受けました」と、カンタブリア州政府の地図作成および地理情報システム担当サービス責任者であるガブリエル・オルティス・リコ氏は述べています。「RTX 2000 Blackwell は追加の Tensor コアと GDDR7 メモリを搭載しているため、AI モデルの微調整は RTX 2000 Ada と比較して 2 倍高速です。」
Studio Tim Fu (STF) は、ロンドンを拠点とするデザインスタジオで、人間の創造性と AI を建築・デザインに融合させることを専門としています。
STFディレクターのティム・フー氏は、「RTX PRO 2000 Blackwellは、テキストからリアルタイム3D都市設計を実現する当社のUrbanGPTアプリケーションに搭載されています。このアプリケーションは、動的な都市レイアウトの生成、プログラム面積や床面積といった重要な指標の追跡、複雑な都市設計シナリオにおけるリアルな都市計画の実現に活用できます」と述べています。「ゾーニングシミュレーションから大規模な都市計画まで、この技術は、都市規模の計画に必要な安定性と応答性を備え、AI主導の設計エンジンを高速化します。」
ニューヨークに拠点を置くThornton Tomasettiは、エンジニアリング、科学、テクノロジー、そしてフォレンジック分析を統合し、建築環境をはじめとするあらゆる分野における性能、レジリエンス、そしてイノベーションの向上を目指す、グローバルなエンジニアリングおよび設計コンサルティング会社です。
「Thornton Tomasettiでは、計算工学を常に進化させています」と、Thornton Tomasettiの最高技術責任者であるロブ・オタニ氏は述べています。 「RTX PRO 2000 Blackwellを、自社製のGPUベース有限要素解析ソルバーであるCORE.Matrixでベンチマークテストしたところ、RTX 2000 Adaと比較して約3倍、標準的なCPUと比較して27倍の速度で動作しました。これにより、構造解析ワークフローを加速し、より反復的な設計統合エンジニアリングを実現できました。」
Glüxkindは、親子の安全性、利便性、アクセシビリティを向上させるAI搭載スマートベビーカーを開発するテクノロジー企業です。
「RTX PRO 2000のような最新世代の高度なGPUを搭載することで、GlüxkindはAI搭載子育てソリューションの可能性の限界を押し広げることができます」と、GlüxkindのCEOであるKevin Huang氏は述べています。「RTX PRO 2000の強化されたAIとグラフィックス性能により、あらゆる家庭にとってより安全で、応答性に優れ、より便利なスマートベビーカーを開発するために必要なリアルタイム処理能力が得られます。」
イノベーションを推進するソフトウェア
NVIDIA のソフトウェア エコシステムは、クリエイター、開発者、そして企業が AI と高度なグラフィックスのパワーを最大限に活用することを可能にします。
NVIDIA AI Enterprise ソフトウェア スイートは、生成 AI、コンピューター ビジョン、音声および自然言語ソリューションに至るまで、あらゆるインフラストラクチャ上で AI を構築、展開、拡張するためのエンタープライズ グレードのツールを提供します。
NVIDIA Cosmos プラットフォームは、高速で効率的な推論とエッジ展開に最適化されたワールド ファンデーション モデルを提供し、ロボティクス、オートメーション、フィジカル AI アプリケーション向けの高性能 AI を実現します。Cosmos-Reason1-7B モデルは RTX PRO 4000 SFF 上でシームレスに実行でき、エッジ デバイス、コンパクト ワークステーション、産業システムに強力なフィジカル AI 推論機能を提供します。
NVIDIA Omniverse プラットフォームを含む NVIDIA のグラフィックスおよびビジュアライゼーション ツールは、生成フィジカル AI とシミュレーションを 3D 設計チームに提供し、デジタル ツインとビジュアル ワークフローを促進します。
さらに、Blackwell プラットフォームは、NVIDIA の強力な開発ツール、NVIDIA CUDA-X ライブラリ、600 万人を超える開発者、そして約 6,000 のアプリケーションからなるエコシステムを基盤としており、数千台の GPU にわたるパフォーマンスの拡張を実現します。
提供開始時期
NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell および NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition GPU は、今年後半に発売予定です。
RTX PRO 2000 は、PNY および TD SYNNEX に加え、BOXX、Dell Technologies、HP、Lenovo などのシステムビルダーから販売開始予定です。
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition は、Dell Technologies、HP、Lenovo などのグローバルな販売パートナーおよび大手製造パートナーから販売開始予定です。
SIGGRAPH での NVIDIA Research の特別講演をご覧ください。グラフィックスとシミュレーションのイノベーションがどのように融合して産業のデジタル化を推進するのか、NVIDIA のカンファレンス（8 月 14 日（木）まで開催）で詳しくご紹介します。
カテゴリ: データセンター | ジェネレーティブ AI | ハードウェア | プロ向けグラフィックス
タグ: 人工知能 | Cosmos | NVIDIA RTX | Omniverse | レンダリング | SIGGRAPH 2025 | シミュレーションと設計
出典: 元記事を読む
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