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。
ノードとは、NVIDIA PAIR とペアリングし、ローカル AI クラスターで利用可能になった互換性のあるシステムのことです。ノードには、対応している Mac、NVIDIA RTX PC またはワークステーション、DGX Spark システムを含めることができます。
はい。NVIDIA PAIR は、対応する macOS システムと、同じローカル ネットワーク上の互換性のある NVIDIA RTX PC、ワークステーション、DGX Spark システムをペアリングできます。これにより、Mac ユーザーはローカルの AI 推論ワークロードを利用可能な NVIDIA コンピューティング リソースにルーティングできるようになります。
はい。PAIR は、同じローカル ネットワーク上に存在する互換性のある NVIDIA RTX および DGX Spark システムを検出し、それらを 1 つのパーソナル AI 推論クラスターとして動作できるように支援します。ワークロードは、単一のマシンに依存するのではなく、複数のデバイスに分散して利用可能なコンピューティング リソースを活用できます。
はい。NVIDIA PAIR は、互換性のある macOS、Windows、Linux システムに対応しています。対応しているハードウェア、オペレーティング システムのバージョン、デバイス構成は異なる場合があるため、インストール前に最新のシステム要件を確認してください。
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。
はい。NVIDIA RTX PC、ワークステーション、DGX Spark システムと並行して、対応している Mac をノードとして追加できます。PAIR は、ローカル AI ワークフローのためにデバイス間のペアリングを調整し、プロンプト、ファイル、エージェント コンテキストをローカル ネットワーク内に保持します。
PAIR は、推論リクエストをローカル クラスター内の利用可能なデバイスにルーティングします。あるデバイスがビジー状態になったり、利用可能な処理能力の限界に達した場合、PAIR はリクエストを他の互換性のあるノードに振り分けることで、要求の厳しい AI やエージェントのワークフローにおけるボトルネックの軽減に役立ちます。
はい。PAIR は、ローカルの AI アプリケーション、エージェント、および複数またはシーケンシャルな推論リクエストを生成するマルチ エージェント ワークフローに対応しています。PAIR は、ペアリングされたシステム間でリクエストをルーティングすることで、要求の厳しいタスクに割り当てるローカルなコンピューティング リソースを増やすのに役立ちます。
はい。PAIR は、ローカル推論バックエンドとして Ollama と LM Studio をサポートしています。アプリケーションはローカルのエンドポイントを使用できる一方で、PAIR は推論リクエストをパーソナル AI クラスター内の利用可能なコンピューティング リソースにプロキシします。
アプリケーションやエージェントに大きな変更は不要です。PAIR は、単一のローカル エンドポイントを提供し、対応する Ollama と LM Studio のリクエストをプロキシ処理するため、デバイスごとにアプリケーションを設定する手間が軽減されます。
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。
いいえ。PAIR は、すでにローカル ネットワークに接続されている互換性のあるデバイスを使用します。特別なケーブル、サーバー ラック、従来のデータ センター クラスター ハードウェアは不要です。
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 の公式 Web サイトから NVIDIA PAIR をダウンロードできます。また、この Web サイトでは、最新のシステム要件、インストール ガイダンス、その他の FAQ も提供しています。
PAIR は、デバイスのペアリング、ノードの検出、エンドポイントへのアクセス、バックエンドへのプロキシ、ワークロードのルーティング機能を備えた再利用可能なローカル推論ルーティング レイヤーを提供します。通常、カスタム スクリプトでは、開発者がワークフローごとにデバイスの可用性、エンドポイント、ポート、アプリケーションの設定を管理する必要があります。