NVIDIA パーソナル AI ルーター (PAIR)
NVIDIA PAIR ベータ版では、AI アプリとエージェントのワークフローを 1 つのローカル エンドポイントに接続し、NVIDIA DGX Spark™、RTX™ 搭載 Windows システム、macOS デバイス間で推論をルーティングします。これにより、プロンプト、ファイル、エージェント コンテキストを非公開の状態に維持しながら、ローカル コンピューティング パフォーマンスを最大化できます。
特長
NVIDIA PAIR にできること
パーソナル AI クラスター ローカルの処理性能を強化
ネットワーク上に存在している RTX、DGX™、Mac システムを、わずか数分で統合します。NVIDIA PAIR は、互換性のあるローカル マシンを検出し、特別なケーブルやラック、複雑なクラスター設定を必要とせずに、単一のパーソナル AI 推論クラスターとして機能させることができます。
エージェント ワークロードのルーティング 思考のスペースを広げる
タスクが山積みになっても、ローカルの AI ワークフローを止めることなく動かし続けます。NVIDIA PAIR は、利用可能なローカル ノード間で AI 推論リクエストをルーティングし、ノードのオペレーティング システムに関係なく、負荷の高い AI ワークフローがアイドル状態の演算リソースを活用できるようにします。
Ollama と LM Studio のサポート 使い慣れたツールを活用
Windows、Linux、macOS 上で、NVIDIA PAIR を使い慣れたローカル推論バックエンドと併せて使用できます。リリース時から、NVIDIA PAIR は Ollama と LM Studio に対応しており、アプリに一貫性のある単一のエンドポイントを提供しながら、利用可能なローカル演算リソースへのリクエストをインテリジェントにプロキシ処理します。
プライベートなローカル推論 データをローカルに保持
データをネットワーク内に留めたまま、AI ワークフローをローカルに実行できます。NVIDIA PAIR はプライベートなローカル推論向けに構築されているため、プロンプト、ファイル、エージェント コンテキストをクラウドに送信することなく、使用できます。
NVIDIA PAIR の利用方法
NVIDIA PAIR は特別なケーブルやラックなしで動作します。セットアップも簡単です。
NVIDIA PAIR をダウンロード
情報
プラットフォーム
Windows 11、DGX OS、Ubuntu 14.04、macOS Tahoe
言語
英語
検証済み構成
GPU
すべての GeForce RTX GPU (20 シリーズ以降)、DGX Spark/GB10、Mac M4 以降
RAM
8 GB RAM 以上
ディスク容量
推奨: 20 GB 以上
インターネット
操作には不要です。
モデルのダウンロードには必要です。
PAIR についてよく寄せられる質問
NVIDIA パーソナル AI ルーター (PAIR) は、NVIDIA RTX™ GPU および DGX Spark システムを搭載した、互換性のある macOS、Windows、Linux システムを接続してパーソナル ホーム AI クラスターを構築するソフトウェアです。PAIR は、プロンプト、ファイル、エージェント コンテキストをユーザーのホーム ネットワーク上に保持しながら、ローカル AI 推論ワークロードを利用可能なデバイス間に分散します。
パーソナル ホーム AI クラスターは、同じローカル ネットワーク上の互換性のある複数デバイスを接続し、利用可能なコンピューティング リソースを共有することで、ローカルでの AI 推論を可能にします。PAIR により、Mac、NVIDIA RTX システム、DGX Spark システムは、ローカル AI アプリケーションとエージェントの処理能力を拡張できます。これらのデバイスは、並列タスクを処理する独立したシステムとして機能し続けます。PAIR は、これらを 1 つの仮想 GPU に統合するものではありません。
PAIR をダウンロードし、対応システムにインストールします。同じローカル ネットワーク上のデバイスをペアリングし、クラスターに追加します。接続されると、対応アプリケーションとエージェントは PAIR ローカル エンドポイントを介して推論リクエストを送信できます。
NVIDIA PAIR を利用するには、互換性のある macOS、Windows、または Linux システムと、対応しているハードウェアが必要です。要件には、特定のオペレーティング システムのバージョン、NVIDIA RTX GPU、GPU メモリ、システム メモリ、プロセッサ、ストレージ、ローカル ネットワーク接続などが含まれる場合があります。最新の詳細については、NVIDIA PAIR ランディング ページのシステム要件セクションをご覧ください。
PAIR はプライベートなローカル推論向けに設計されています。プロンプト、ファイル、エージェント コンテキストはクラウド推論サービスに送信されるのではなく、ユーザーのローカル ネットワーク上に残ります。
PAIR サポート リソース
