究極のコンパクト AIスーパーコンピュータ「MSI EdgeXpert」
ローカル環境のAI開発に革命を起こす小型AIスパコン
※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。
製品紹介
MSI EdgeXpertは、机上に置けるほどのコンパクトなサイズでありながら、データセンター級のAI開発環境をローカルで実現できる非常に強力なデバイスです。
NVIDIA DGX™ Sparkプラットフォームをベースにしており、ローカル環境での本格的なAI開発や推論に特化しています。
★MSI EdgeXpertの概要
MSI EdgeXpertは、MSI社が提供する超小型の「パーソナルAIスーパーコンピューター（エッジAIデバイス）」です。NVIDIA DGX™ Sparkプラットフォームをベースにしており、ローカル環境での本格的なAI開発や推論に特化しています。
■革新的なアーキテクチャ:
最新の「NVIDIA® Grace Blackwell アーキテクチャ」を採用し、Blackwell GPUと20コアのArm CPUを搭載しています。
■圧倒的なAI演算性能:
わずか1.2リットル・約1.2kgの手のひらサイズの筐体でありながら、最大1,000 AI TOPS（FP4）の処理能力を発揮します。単体で最大2,000億パラメータの大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行可能で、2台を連携させることで最大4,050億パラメータまでスケールアップできます。
■超高速データ転送:
NVLink-C2Cテクノロジーにより、CPUとGPU間でPCIe 5.0の最大5倍となる広帯域通信を実現し、データ処理のボトルネックを排除しています。 最適化された環境: 128GBの統合メモリ（LPDDR5x）を搭載し、OSにはAI開発に最適化された「NVIDIA DGX™ OS」がプリインストールされているため、すぐに開発を始められるフルスタック環境が整っています。
PetaFLOPの圧倒的な演算能力で、大規模かつ複雑なAI ワークロードも軽々とこなせます
■NVIDIA Blackwell GPU& Arm 20 core CPU
GPU と CPU が連携し、128GB の共有メモリを柔軟に割り当てながら処理を最適化
■NVLink®-C2C Technology
PCIe 5.0の5倍に相当するインターフェース帯域幅CPUとGPUをシームレスにつなぐ高速接続
■PetaFLOP (FP4) AI 性能
・頂点のAI演算能力
巨大AIモデルに1 PetaFLOPのFP4 AI演算性能を注入
・AIワークロード向けに専用最適化
FP4精度により 最小限のメモリ使用量で、ローカルAI環境でも最大のスループットを実現
・モデル展開を加速
トレーニングサイクルを大幅に短縮リアルタイム推論もサポート
■大容量メモリ 統合メモリ 128GB LPDDR5x
極限の高速性能を実現し、CPU と GPU 間でデータをシームレスに共有。
大規模 AI モデルの運用もスムーズにサポートします。
■設備端での大型モデル実行
ローカル環境で大型 AI モデルの微調整や実行が可能になり、クラウド依存から完全に解放されます
■高効率なマルチモーダル処理
高解像度画像や動画、生成系 AI ワークロードもスムーズに処理できます
■統合メモリアーキテクチャ
CPU と GPU がメモリを共有することで、データ転送を大幅に削減し、遅延を抑えて高速レスポンスを実現します。
■NVIDIA® ConnectX-7 高速ネットワーク
超高速接続で、AI インフラの拡張をパワフルに支援します
■拡張可能なマルチシステムクラスタ
ConnectX-7 を使って 2 台のEdgeXpert を接続することで、最大 4,050 億パラメータ に対応する大規模 AI トレーニングが可能です。
■超低遅延ネットワーク
最大 200 Gb/sの帯域幅を提供し、高速同期とリアルタイム AI パフォーマンス を実現します。
■ConnectX-7
ConnectX-7 によって2 台の EdgeXpert 間で最大 256 GB の統合メモリを共有可能。高度なAI 開発や大規模モデル運用を強力にサポート
200 Gb/s ネットワークスイッチ に接続し、Ethernet または Mellanox InfiniBand を使った 複数台の連携運用 も可能です。
NVIDIA DGX™ Sparkプラットフォームをベースにしており、ローカル環境での本格的なAI開発や推論に特化しています。
★MSI EdgeXpertの概要
MSI EdgeXpertは、MSI社が提供する超小型の「パーソナルAIスーパーコンピューター（エッジAIデバイス）」です。NVIDIA DGX™ Sparkプラットフォームをベースにしており、ローカル環境での本格的なAI開発や推論に特化しています。
■革新的なアーキテクチャ:
最新の「NVIDIA® Grace Blackwell アーキテクチャ」を採用し、Blackwell GPUと20コアのArm CPUを搭載しています。
■圧倒的なAI演算性能:
わずか1.2リットル・約1.2kgの手のひらサイズの筐体でありながら、最大1,000 AI TOPS（FP4）の処理能力を発揮します。単体で最大2,000億パラメータの大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行可能で、2台を連携させることで最大4,050億パラメータまでスケールアップできます。
■超高速データ転送:
NVLink-C2Cテクノロジーにより、CPUとGPU間でPCIe 5.0の最大5倍となる広帯域通信を実現し、データ処理のボトルネックを排除しています。 最適化された環境: 128GBの統合メモリ（LPDDR5x）を搭載し、OSにはAI開発に最適化された「NVIDIA DGX™ OS」がプリインストールされているため、すぐに開発を始められるフルスタック環境が整っています。
PetaFLOPの圧倒的な演算能力で、大規模かつ複雑なAI ワークロードも軽々とこなせます
■NVIDIA Blackwell GPU& Arm 20 core CPU
GPU と CPU が連携し、128GB の共有メモリを柔軟に割り当てながら処理を最適化
■NVLink®-C2C Technology
PCIe 5.0の5倍に相当するインターフェース帯域幅CPUとGPUをシームレスにつなぐ高速接続
■PetaFLOP (FP4) AI 性能
・頂点のAI演算能力
巨大AIモデルに1 PetaFLOPのFP4 AI演算性能を注入
・AIワークロード向けに専用最適化
FP4精度により 最小限のメモリ使用量で、ローカルAI環境でも最大のスループットを実現
・モデル展開を加速
トレーニングサイクルを大幅に短縮リアルタイム推論もサポート
■大容量メモリ 統合メモリ 128GB LPDDR5x
極限の高速性能を実現し、CPU と GPU 間でデータをシームレスに共有。
大規模 AI モデルの運用もスムーズにサポートします。
■設備端での大型モデル実行
ローカル環境で大型 AI モデルの微調整や実行が可能になり、クラウド依存から完全に解放されます
■高効率なマルチモーダル処理
高解像度画像や動画、生成系 AI ワークロードもスムーズに処理できます
■統合メモリアーキテクチャ
CPU と GPU がメモリを共有することで、データ転送を大幅に削減し、遅延を抑えて高速レスポンスを実現します。
■NVIDIA® ConnectX-7 高速ネットワーク
超高速接続で、AI インフラの拡張をパワフルに支援します
■拡張可能なマルチシステムクラスタ
ConnectX-7 を使って 2 台のEdgeXpert を接続することで、最大 4,050 億パラメータ に対応する大規模 AI トレーニングが可能です。
■超低遅延ネットワーク
最大 200 Gb/sの帯域幅を提供し、高速同期とリアルタイム AI パフォーマンス を実現します。
■ConnectX-7
ConnectX-7 によって2 台の EdgeXpert 間で最大 256 GB の統合メモリを共有可能。高度なAI 開発や大規模モデル運用を強力にサポート
200 Gb/s ネットワークスイッチ に接続し、Ethernet または Mellanox InfiniBand を使った 複数台の連携運用 も可能です。
仕様・スペック
■EdgeXpert スペック
Specification Details
Architecture NVIDIA® Grace Blackwell
GPU NVIDIA® Blackwell Architecture
CPU Arm 20 core, 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725
CUDA Cores Blackwell Generation
Tensor Cores 5th Generation
Tensor Core Supported Data Formats TF32, FP16, BF16, INT8, FP8, FP6, FP4
RT Cores 4th Generation
Tensor Performance 1 petaFLOP AI performance (FP4, Sparse)
System Memory 128 GB LPDDR5x, unified system memory
Memory Interface 256-bit
Memory Bandwidth 273 GB/s
Storage 1 or 4 TB NVME.M2 with self-encryption
USB 4x USB 3.2 Type C (up to 20Gb/s)
Ethernet 1x RJ-45 connector 10 GbE
NIC ConnectX-7 Smart NIC
Wi-Fi WiFi 7
Bluetooth BT 5.4
Audio-output HDMI multichannel audio output
System Weight 1.2 kg
Display Connectors 1 x HDMI 2.1, 4x DP1.4a via USB-C
NVENC | NVDEC 1x | 1x
OS NVIDIA® DGX™ OS
System Dimensions 151 mm L x 151 mm W x 52 mm H (1.2L)
Specification Details
Architecture NVIDIA® Grace Blackwell
GPU NVIDIA® Blackwell Architecture
CPU Arm 20 core, 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725
CUDA Cores Blackwell Generation
Tensor Cores 5th Generation
Tensor Core Supported Data Formats TF32, FP16, BF16, INT8, FP8, FP6, FP4
RT Cores 4th Generation
Tensor Performance 1 petaFLOP AI performance (FP4, Sparse)
System Memory 128 GB LPDDR5x, unified system memory
Memory Interface 256-bit
Memory Bandwidth 273 GB/s
Storage 1 or 4 TB NVME.M2 with self-encryption
USB 4x USB 3.2 Type C (up to 20Gb/s)
Ethernet 1x RJ-45 connector 10 GbE
NIC ConnectX-7 Smart NIC
Wi-Fi WiFi 7
Bluetooth BT 5.4
Audio-output HDMI multichannel audio output
System Weight 1.2 kg
Display Connectors 1 x HDMI 2.1, 4x DP1.4a via USB-C
NVENC | NVDEC 1x | 1x
OS NVIDIA® DGX™ OS
System Dimensions 151 mm L x 151 mm W x 52 mm H (1.2L)
用途・実績例
■主な使用用途
クラウドに依存せず、大容量メモリと強力な演算能力をローカルで活用できるため、以下のような幅広いシーンで導入されています。
企業のオンプレミスAI開発（エンタープライズ）
外部に出せない自社の機密データや個人情報を保護したまま、社内専用の生成AIの構築や大規模言語モデルのファインチューニング（微調整）を安全に行います。
教育機関および研究室（エデュケーション）
クラウドサーバーの従量課金や利用時間を気にすることなく、学生や研究者がプロトタイピング、実験、AI演習を心ゆくまで行うためのプラットフォームとして活用されます。
エッジAIデバイスとしての現場実装
リアルタイム処理や「ゼロレイテンシ（遅延なし）」が求められる工場のロボティクス制御、映像解析、自動検品など、通信遅延が許されないエッジ（現場）環境での推論サーバーとして機能します。
フィンテック領域での分析
極めて高度なセキュリティが求められる金融データを用いて、リスク評価、不正検出、高頻度取引シミュレーションなどを安全なローカル環境で実行します。
フリーランス・独立系AI開発者
自宅や小規模オフィスにおいて、省スペースかつ静音・省電力で本格的なAI開発環境を構築します。
■導入によるメリット（事例から見る強み）
EdgeXpertの導入事例や活用モデルでは、主に「セキュリティ」「コスト」「拡張性」の3点が強力なメリットとして挙げられます。
機密データの完全な保護（ゼロトラスト環境の構築）
クラウドにデータをアップロードする際の情報漏洩リスクを完全に排除できます。ローカルにデータを保存・処理するため、製造業の機密データや医療データなどを扱う開発において強力な武器となります。
クラウド費用の劇的な削減
大規模なモデルをクラウド上で学習・推論させると、高額なGPUインスタンスの維持費やデータ転送コストが毎月発生します。EdgeXpertを導入することで、これらのランニングコストを気にせず、開発者の試行錯誤を妨げないシームレスな環境を構築できます。
クラウドへのシームレスな移行（スケールアップ）
EdgeXpert上で開発・検証したモデルやコードは、NVIDIAの共通ソフトウェアスタックを使用しているため、最小限のコード変更でデータセンターやNVIDIA DGX™ Cloudなどのより大規模なインフラへスムーズに展開できます。初期のテストベッドとして非常に優秀です。
クラウドに依存せず、大容量メモリと強力な演算能力をローカルで活用できるため、以下のような幅広いシーンで導入されています。
企業のオンプレミスAI開発（エンタープライズ）
外部に出せない自社の機密データや個人情報を保護したまま、社内専用の生成AIの構築や大規模言語モデルのファインチューニング（微調整）を安全に行います。
教育機関および研究室（エデュケーション）
クラウドサーバーの従量課金や利用時間を気にすることなく、学生や研究者がプロトタイピング、実験、AI演習を心ゆくまで行うためのプラットフォームとして活用されます。
エッジAIデバイスとしての現場実装
リアルタイム処理や「ゼロレイテンシ（遅延なし）」が求められる工場のロボティクス制御、映像解析、自動検品など、通信遅延が許されないエッジ（現場）環境での推論サーバーとして機能します。
フィンテック領域での分析
極めて高度なセキュリティが求められる金融データを用いて、リスク評価、不正検出、高頻度取引シミュレーションなどを安全なローカル環境で実行します。
フリーランス・独立系AI開発者
自宅や小規模オフィスにおいて、省スペースかつ静音・省電力で本格的なAI開発環境を構築します。
■導入によるメリット（事例から見る強み）
EdgeXpertの導入事例や活用モデルでは、主に「セキュリティ」「コスト」「拡張性」の3点が強力なメリットとして挙げられます。
機密データの完全な保護（ゼロトラスト環境の構築）
クラウドにデータをアップロードする際の情報漏洩リスクを完全に排除できます。ローカルにデータを保存・処理するため、製造業の機密データや医療データなどを扱う開発において強力な武器となります。
クラウド費用の劇的な削減
大規模なモデルをクラウド上で学習・推論させると、高額なGPUインスタンスの維持費やデータ転送コストが毎月発生します。EdgeXpertを導入することで、これらのランニングコストを気にせず、開発者の試行錯誤を妨げないシームレスな環境を構築できます。
クラウドへのシームレスな移行（スケールアップ）
EdgeXpert上で開発・検証したモデルやコードは、NVIDIAの共通ソフトウェアスタックを使用しているため、最小限のコード変更でデータセンターやNVIDIA DGX™ Cloudなどのより大規模なインフラへスムーズに展開できます。初期のテストベッドとして非常に優秀です。
