この記事では、その概要をわかりやすくまとめつつ、日本ヒューレット・パッカード合同会社（HPE）の特徴もあわせて紹介します。
HPE×NVIDIA Collaboration Key Points
HPEは、NVIDIAと戦略的に連携し、「NVIDIA AI Computing by HPE」といった統合ソリューションを通じて、企業が生成AI・高性能AIを安全かつスケーラブルに活用できる環境を提供しています。
この協業の狙いを大まかに言えば、次の3点に集約されます。
AIインフラとGPUの最適な統合
HPEのサーバー／ストレージ／ネットワークと、NVIDIA GPUやNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスタックを組み合わせ、AIに最適化された基盤を「あらかじめ設計された形」で提供します。
– エンタープライズ向けの信頼性・ガバナンス
企業が自社データを安全に扱いながら生成AIを活用できるよう、データ主権・セキュリティ・管理性を重視した「AIファクトリー」「ソブリンAI」などのコンセプトで提供します。 5
– 導入から運用、ユースケース開発までを支援
単なるハード販売ではなく、HPEのサービス／パートナーエコシステムが、ユースケース選定、PoC、本番導入、運用最適化まで伴走します。
HPEとはどんな会社か
日本ヒューレット・パッカード合同会社（HPE）は、エンタープライズ向けITインフラ、ハイブリッドクラウド、AIプラットフォームに強みを持つグローバルITベンダーです。
– サーバーやストレージ、ネットワークといったオンプレミス基盤
– HPE GreenLakeに代表される、クラウドライクな利用モデル
– AI・HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）に特化したHPE Crayなどのソリューション
これらを組み合わせ、製造・金融・医療・公共など幅広い業種のDXとAI活用を支えています。
特にAI領域では、
– HPE Cray XDシリーズとNVIDIA GPUを組み合わせたAI/HPC基盤
– HPE GreenLakeによる「AIをサービスとして使う」モデル
– 顧客事例に基づく業種別ソリューションの共創などを強みとして打ち出しています。
NVIDIAとの協業で何が変わるのか
1. エンタープライズAIに最適化された「完成品」に近いスタック
企業が自前でGPUサーバーを集めて、OS・ドライバ・CUDA・フレームワーク・MLOpsを一から組むのは大きな負担です。
HPEとNVIDIAの協業では、この部分をあらかじめ設計・統合した「ターンキー型」のAIファクトリーを提供し、すぐにAIワークロードを動かせる状態を目指しています。
– HPEサーバー＋NVIDIA GPU
– NVIDIA AI Enterpriseなどのソフトウェアスタック
– HPE GreenLakeによる運用管理・課金・ガバナンスをワンパッケージとして扱える点が大きな特徴です。
2. 生成AI・フィジカルAIの実利用に向けた「スケール」と「持続性」
NVIDIAの最新GPUアーキテクチャ（例：Hopper、Blackwellなど）と、HPEのAI/HPC向けアーキテクチャや直接液体冷却テクノロジーの組み合わせにより、大規模生成AI・シミュレーション・フィジカルAIを持続的に回せるインフラを実現します。 1
– 消費電力と発熱の課題を抑えつつ、GPU密度の高いAIクラスタを構築
– 将来的なGPU刷新や規模拡大も見据えた設計
– データセンター側の受け入れ課題（電力・冷却）への対応といった点も、エンタープライズ導入では重要なポイントです。
HPEのAIソリューション全体像
HPEは、AIを単なる「モデル開発」ではなく、ビジネス成果につなげるためのエンドツーエンドのプラットフォームとして捉えています。
AIファクトリー／ソブリンAI
– AIファクトリー
企業が自社内でAIアプリケーションを継続的に開発・運用できるようにするための、統合AI基盤コンセプト。
データ取り込み、学習、推論、監視、セキュリティ、MLOpsまでをカバー。
– ソブリンAIファクトリー
データ主権やコンプライアンスを重視する国・公共・金融など向けに、国内拠点に閉じたAIクラウド／インフラを提供する考え方。
「クラウドのような利便性」と「オンプレ並みの制御」を両立することを目指しています。
HPE GreenLakeによる「AI as a Service」
HPE GreenLakeを利用すると、AIインフラを従量課金型／サブスクリプション型で利用でき、初期投資を抑えつつスモールスタートが可能になります。
– 小さく始めて、ユースケースが当たればすぐ拡張
– オンプレ／コロケーション／クラウドなど、環境の柔軟な選択
– モニタリング・コスト管理・セキュリティを一元管理
といった特徴があり、生成AIやフィジカルAIのような負荷変動の大きいワークロードとも相性が良いモデルです。
具体的な活用イメージ・事例
HPEは国内外で多数のAI案件を手がけており、その一部は事例として公開されています。
– 自動車メーカーによる先進運転支援システム向けAI開発
– 医療機関による画像診断・病気予兆検知のAI活用
– 製造業でのシミュレーション時間50％削減、品質向上
– ITサービス企業による「GenAI as a Service」立ち上げ支援
NVIDIAとの協業により、これらの事例は今後さらに「生成AI」「マルチモーダルAI」「フィジカルAI」へと拡張されていくことが期待されています。
こんな企業におすすめ
HPEとNVIDIAの協業ソリューションは、次のような課題を持つ企業に特にマッチします。
– 生成AI・フィジカルAIをPoCから本番運用へブレイクスルーさせたい
– セキュリティ・コンプライアンスを重視しつつ、自社データで差別化されたAIを作りたい
– GPUインフラの設計・運用に不安があり、信頼できるパートナーに任せたい
– AI人材不足の中で、ユースケース検討～導入～運用まで伴走してほしい
まとめ：HPE×NVIDIAで「現場で使えるAI」へ
HPEとNVIDIAの協業は、GPUサーバーの販売にとどまらず、
– 統合されたAIインフラ
– エンタープライズ級のセキュリティとガバナンス
– グローバルな事例に基づくユースケース支援
をワンストップで提供する取り組みです。
生成AIやフィジカルAIを、検証段階から「現場で使える仕組み」へと進化させたい企業にとって、HPEは心強いパートナーと言えるでしょう。
詳細はHPE公式ページもあわせて参照ください。
コメント