AIのプロに学ぶ、RTX PRO AIマシンの使いこなし術 第5回

AI推論ライブラリ「TensorRT for RTX」のメリットも

NVIDIA RTX PRO AIワークステーション、Blackwell世代で迎える新たな進化の現在地

RTX PRO GPUの性能を最大化する「TensorRT for RTX」

　こうしたBlackwell世代のハードウェア性能を、実際のAI推論処理で無駄なく活かすためには、ソフトウェア側の最適化も欠かせない。そこで鍵を握るツールのひとつが、NVIDIAがこの春から提供開始した「TensorRT for RTX」だ。

　GPUの計算能力が向上しても、それを実務レベルで最大限に活用できなければ、高いスペックの意味は薄れてしまう。TensorRT for RTXは、Windows環境におけるAI推論の効率化を最大化する存在として注目されているのだ。

「TensorRT for RTXは、AI推論の性能を最大限に引き出すAI推論ライブラリで、学習済みAIモデルをWindows PC上で効率的に処理するサポートをしてくれます。Windows MLプラットフォーム上でネイティブにサポートされており、ユーザーの搭載する多様なGPUに対応した最適化を自動で行います。この処理により、GPUメモリなどのリソースを最大限に活かし、同じモデルでも高速かつ安定した動作を実現しやすくなります」（NVIDIA 山本小太郎氏）

　TensorRT for RTXによって、あらかじめ推論エンジンを特定のGPUごとにコンパイルしておく必要もなくなる。Blackwell世代のNVIDIA RTX PROとの組み合わせでは、前世代／TensorRT for RTX不使用の環境と比較して、飛躍的な推論速度向上が期待できるだろう。

TensorRT for RTXのイメージ

「Blackwell世代のRTX PROはFP4対応の第5世代Tensorコアを搭載していますが、TensorRTと組み合わせることで、その性能を最大限に引き出せます。推論速度が大幅に向上することで、ローカルワークステーションでのAI開発・運用の自由度も格段に高まるでしょう」（NVIDIA 山本小太郎氏）

　TensorRT for RTXは、Turing世代からBlackwell世代までのNVIDIA GeForceおよびRTX PRO GPUをサポートする。Windowsだけでなく、Linux開発環境向けのSDKも提供されている。

NVIDIAの山本小太郎氏

さらに「NVIDIA DGX Spark」も登場、AIは手元で動く時代へ

　なおNVIDIAでは、Blackwellアーキテクチャを採用したローカル向けAIプラットフォームとして、「NVIDIA DGX Spark」も発表している。

　NVIDIA DGX Sparkは、「GB200 Grace Blackwell Superchip」を搭載し、最大2000億パラメータ規模のAIモデルにも対応するコンパクトな筐体ながら、プロトタイピングからファインチューニング、推論までをローカルで高速に実行できる点が特徴だ。こうした製品群は、クラウドに依存せずとも高度なAI処理がローカルで可能になることを象徴すると共に、ローカルでのAI活用がますます進んでいくことを示唆している。

　クラウドでしかできなかったことが、ローカルでもできるようになる──本連載で取り上げてきたように、RTX AIワークステーションは、AI開発と運用の主戦場を「手元」に引き寄せた。

　GPU性能の著しいスピードでの進化、そしてTensorRT for RTXのような推論最適化ツールの登場によって、かつてはサーバールームや巨大なクラウド基盤にしか許されなかった世界が、デスクサイドにも現れはじめている。

　もちろん、クラウドは今後も重要な選択肢であり続けるだろう。しかし、試行錯誤を重ねるプロトタイピングや、社内で閉じた形でのAIモデル運用、そしてセキュリティやレイテンシへの配慮が求められる場面では、ワークステーションのようなローカル環境が果たす役割は、今後ますます大きくなっていくはずだ。

　開発者が自身の手元で、必要なときにすぐにAIを動かし、結果を得て、次の一手を打てる。そうした自由さ、即応性、そして自己完結性こそが、AIの民主化をさらに後押しする力となっていくはずだ。

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• NVIDIA
• NVIDIA RTX PRO搭載 AI ワークステーション