高性能GPU導入の壁を打破する「AquSys eGPUタイプ」：AI開発現場にもたらす革新とは？

高性能GPU導入を阻む課題と現場のニーズ

近年、AI研究開発、LLM（大規模言語モデル）、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）、CAE（コンピューター支援エンジニアリング）など、高度な計算処理の需要が急速に増加しています。特にNVIDIA H200 / H100 NVLのようなデータセンター向けGPUは、これらの分野で不可欠な存在です。

しかし、一般的なオフィス環境での利用には、高発熱による排熱・空調の課題、サーバー筐体による騒音、そしてサーバールームの確保や運用コストといった問題が伴いました。

一方で、研究・開発現場からは「データセンターGPUをデスクサイドで使いたい」という強いニーズがあります。その背景には、クラウドGPUや共有サーバーの混雑による待機時間の発生、モデル・データのローカル処理によるセキュリティ上の安心感、検証や試行錯誤を“その場で”実施できることによる開発効率の向上、可視化・インタラクティブ処理の高速性、そして長期利用におけるクラウドよりもコストを抑えられる可能性といった要因が挙げられます。

GDEPソリューションズは、これらの課題に対し、GPUの発熱を液冷で効率的に抑え、静音性と冷却性能を両立する「AquSysシリーズ」を開発し、デスクサイドでのデータセンター向けGPU利用環境を実現してきました。今回の「eGPUタイプ」は、既存のワークステーション環境を活用しつつGPUを外付けで拡張できる、さらに導入しやすい新たな選択肢となります。

新製品「AquSys eGPUタイプ」の主な特徴

「AquSys eGPUタイプ」は、以下の特徴を持っています。

1. 既存ワークステーションに“後付け”でGPU導入が可能
   ワークステーションの買い替えが不要なため、初期投資を大幅に抑制できます。
2. データセンターGPUを液冷化し、静音・高冷却でデスクサイド運用
   NVIDIA H200 NVL / H100 NVLなどの高性能・高発熱GPUを、静音で温度安定した状態で長時間稼働させることが可能です。
3. 高消費電力の空冷GPUにも対応（最大850W）
   ワークステーションの電源制約に左右されず、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition [600W]のようなGPUも使用できます。
4. 着脱が容易で、部署・プロジェクト間で共有可能
   必要なときだけ接続し、GPUを効率的に使い回すことができます。
5. AquSys セパレート／オールインワンタイプとも組み合わせて利用可能
   新規導入・既存環境のどちらでも柔軟に拡張でき、段階的な性能強化にも最適です。

AquSysシリーズ 3タイプ

AquSysシリーズは、利用シーンに応じて以下の3タイプが提供されています。

• セパレートタイプ
  ワークステーション本体とGPU Cooling BOX（外付け冷却装置）を分離した構成で、高いメンテナンス性と静音性を両立しています。

• オールインワンタイプ
  GPUとCPUを液冷化した一体型モデルで、省スペースで設置が容易です。

• eGPUタイプ（新登場）
  GPUを外付けで導入できる拡張モデルで、既存環境のまま高性能GPUを利用可能です。

主な用途

本製品は、以下の用途での活用が見込まれます。

• 生成AI（LLM）学習・推論

• AI研究開発・大学研究室向け計算環境

• 科学技術計算（CAE、CFD、FEMなど）

• 大規模データ解析 / HPC

• 画像処理 / 生成AI / 3Dレンダリング

販売開始日と製品ページ

「AquSys eGPUタイプ」は2025年12月12日（金）より販売が開始されます。

液冷GPUワークステーション「AquSysシリーズ」の詳細については、以下の製品ページをご覧ください。
https://gdep-sol.co.jp/gpu-products/nvidia-gpu-liquid-cooling/

GDEPソリューションズ株式会社について

GDEPソリューションズ株式会社は、AI・HPC・シミュレーション分野向けの高性能GPUソリューションを提供し、企業や研究機関の高度な計算環境構築を支援しています。NVIDIA Elite Partner（最上位レベル）として、GPU環境の構築、液冷技術、サポートに強みを持ち、最適なGPU環境をワンストップで提供しています。

企業ウェブサイト:
https://gdep-sol.co.jp/

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回の「AquSys eGPUタイプ」の登場は、特にAI開発や研究に携わる企業や個人事業主にとって、ビジネス活用の大きな示唆を与えます。高性能なデータセンター向けGPUを既存のワークステーションに後付けで導入できることは、初期投資を抑えつつ計算能力を大幅に強化できることを意味します。これにより、LLMの学習や推論、HPCといった計算負荷の高い作業を、セキュリティが確保されたローカル環境で効率的に進めることが可能になるでしょう。クラウドサービスの利用待ち時間やデータ転送コストを削減し、開発サイクルを加速させることで、より迅速な成果創出や競争優位性の確立に貢献すると考えられます。柔軟なGPU運用が求められる現代において、このソリューションは多くの現場で新たな選択肢となるはずです。

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