NVIDIA、ISC 2026で「Vera Rubin」を発表——1ラックでAI性能7エクサフロップス超、科学計算の新時代へ

ドイツ・ハンブルクで開催されたISC High Performance 2026において、NVIDIAは科学技術計算（HPC）に特化したアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォーム「Vera Rubin」を発表しました。

本プラットフォームは、NVIDIA Rubin GPUとVera CPUをNVLink-C2Cで接続し、フルスタックのシステムとして従来の物理シミュレーションとAIワークロードの両方を単一アーキテクチャ上で実行できるよう設計されています。

驚異のパフォーマンス
Vera Rubinの1ラックは、最大144基のGPUを使用して、AI性能7エクサフロップス超、倍精度（FP64）演算で5ペタフロップスを達成。これは世界最速クラスのスーパーコンピュータ（TOP500）に匹敵する数値です。搭載されるVera CPUは88コアで、前世代のNVIDIA CPUと比較して性能効率（性能/ワット）が2倍に向上しています。

圧倒的なスケーラビリティ
Supermicroが提供する「DCBBS Blueprint for HPC」では、Vera Rubin NVL4構成を採用。1スケーラブルユニットあたり最大1,152基のRubin GPUと576基のVera CPUを収容可能で、消費電力3.2MW、ラックあたり362kWの冷却能力を持つDLC-2直接液冷システムに対応します。

欧州での大規模展開
NVIDIAは欧州23カ国で過去最多となる35基のAI HPCスーパーコンピュータが開発中であると発表しました。これらのシステムは300万人以上の研究者にリソースを提供する見込みです。主な導入機関は以下の通りです。

• バルセロナスーパーコンピューティングセンター（スペイン）：EuroHPC AI Factory
• BavariaAI（ドイツ）：Blue Swanシステム
• IT4Innovations（チェコ共和国）
• HLRS（シュトゥットガルト高性能コンピューティングセンター）（ドイツ）：HammerHAIシステム
• NAISS（スウェーデン）：Mimer EuroHPC AI Factory
• CINECA（イタリア）
• Fraunhofer FOKUS（ドイツ）
• ユーリッヒ・スーパーコンピューティングセンター（ドイツ）

これらのシステムは、AIファクトリー（専用AIデータセンター）から気候・エネルギー研究、さらには量子-GPUハイブリッドコンピューティングまで、幅広い用途に活用される予定です。

産業界との連携
NVIDIAはハードウェアだけでなく、エコシステム全体の強化にも力を注いでいます。

• Supermicro：Vera Rubin NVL4プラットフォーム向けに、世界初のエンドツーエンドDCBBS Blueprintを提供。液体冷却ラックから統合までワンストップで対応。
• Corning（コーニング）：複数年にわたる戦略的提携を発表。米国内（ノースカロライナ州、テキサス州）に3つの新工場を建設し、AIインフラ向け光接続ソリューションの米国生産能力を10倍に拡大。
• 産業用ソフトウェア大手（Cadence、Dassault Systèmes、PTC、Siemens、Synopsys）：NVIDIA CUDA-X、Omniverse、GPUアクセラレーションツールを製造業のワークフローに導入。
• Siemens（シーメンス）：設計からエンジニアリング、製造、サプライチェーンまでをカバーする、AIアクセラレーテッド産業用オペレーティングシステムの構築に向け提携を拡大。

科学シミュレーションとAIの融合
Vera Rubinの最大の革新点は、HPCとAIの統合プラットフォームであることです。気候モデリング、数値流体力学（CFD）、エネルギー探査といった従来の科学計算と、AIモデルのトレーニング・推論を同一のインフラで実行できます。

• PhysicsNeMo：NVIDIAのAI物理学フレームワーク。Vera Rubin上で動作し、気候・気象モデリング、CFD、熱解析をサポート。機械学習サロゲート（代理モデル）を用いてマルチスケールモデルを高速化し、従来のソルバーがAIのトレーニングデータを生成することで、計算科学に新たな道を開きます。
• 気候モデリング：従来の倍精度ソルバーにAIによるエミュレーションとデータ同化を組み合わせ、これまでにない精度と速度での気候シミュレーションを実現。
• 数値流体力学（CFD）：ニューラルネットワークによるサロゲートが反復ソルバーのループを高速化しつつ、検証には倍精度の正確性を維持。航空機設計やエネルギー開発の効率を飛躍的に向上させます。
• エネルギー探査：地震波イメージングや貯留層シミュレーションにおいて、AIが有望なシナリオを提案し、従来のソルバーがそれを検証するという協調的なワークフローが可能になります。

NVIDIAは、この融合の意義について「最も変革的な科学は、物理ベースのシミュレーションとAIの交差点に存在する——機械学習サロゲートがマルチスケールモデルを加速し、生成AIが高忠実度検証のための候補分子や材料を提案し、従来のソルバーがAIを可能にするトレーニングデータを生成する」と述べています。