IBMは、IBM Cloud上でNvidiaのHGX B300 GPUシステムを提供し、規制対象業界が管理されたクラウド環境を通じて市場で最も強力なAIトレーニングハードウェアの一部にアクセスできるようにしました。これらのシステムは4月29日頃に稼働を開始し、これは3月のGTC 2026で発表された両社の拡大パートナーシップの最新のステップです。
箱の中には何が入っていますか
各HGX B300システムは、1つのノードに8つのBlackwell Ultra GPUを搭載しています。計算性能は驚異的で、FP4精度で最大144 PFLOPS、FP8精度で72 PFLOPSを実現します。各システムには2TBを超える共有HBM3eメモリが搭載されており、大規模言語モデルのトレーニングではモデル全体をGPUメモリに収容することが重要であり、これによりパフォーマンスを低下させるデータのシャッフルを回避できます。ネットワーク側はNvidiaのConnectX-8アダプターを介してGPUあたり800 Gb/sで動作し、マルチノードトレーニングジョブがインターコネクト層でボトルネックになることを防ぎます。
コンプライアンスの観点
HGX B300のデプロイメントは、Red Hat OpenShiftおよびIBMのwatsonxプラットフォームと統合され、IBMが管理されたAIワークフローの完全なスタックと位置づける構成を実現します。OpenShiftは、ワークロードをオンプレミスとクラウド環境の間で移動可能にするコンテナオーケストレーションを担当します。watsonxはAI開発ツールとガバナンスレイヤーを提供します。これらが連携することで、企業は機密データを許可された範囲内に保ちながら、ハイブリッドクラウド環境でモデルのトレーニングとデプロイが可能になります。
タイミングと展開
初期の提供対象は限定された顧客と地域であり、その後、より広範な展開が予定されています。IBMは、HGX B300システムのサーバーレスフリートアクセスが2026年5月に実現される見込みであることも示しており、これにより顧客は基盤となるインフラを管理することなくGPUコンピューティングを利用できるようになります。
HGX B300システムは、Blackwell Ultraクラスのハードウェアを必要としないワークロード向けに提供されているIBM Cloudの既存のH200インスタンスを補完します。