Supermicro（スーパーマイクロ）、Armと協業しエンタープライズ向けエージェント型AIに最適化された次世代ラックスケールソリューションを提供
・エージェント型AIワークロードにおいて最大の効率を発揮するArm AGI CPU搭載のラックスケールソリューション
・限られた電力環境下でもエージェント型AIの計算性能密度を大幅に向上
・SupermicroのDCBBSとグローバル製造体制により、大規模AIインフラの導入期間（Time-to-Online）を大幅に短縮
カリフォルニア州サンノゼと台北, 2026年6月3日/PRNewswire/ -- Super Micro Computer, Inc.（NASDAQ: SMCI）は、AI、エンタープライズ、ストレージ、5G/エッジ向けのトータルITソリューションプロバイダーです。AIインフラ向けのData Center Building Block Solutions®（DCBBS）を展開する同社は、新たにArm® AGI CPUを搭載したエージェントAI最適化ソリューションを発表しました。
Supermicro's New Rack Scale AI Solutions
近年のエージェント型AIにより、計算需要が急速に拡大しており、企業データセンターでは電力容量や設置スペースといった制約の中で、最大限のコンピューティング性能を実現できる新しいラックスケールインフラが求められています。本ソリューションは、エージェント型AIの急速な普及を支えるために設計されており、高性能・高効率・高密度を実現するとともに、SupermicroのDCBBSにより導入期間を短縮し、ラックスケール展開における投資対効果の向上に貢献します。
同社社長兼最高経営責任者（CEO）であるチャールズ・リアン（Charles Liang）は次のように述べています。
「Supermicroは、高性能かつ高効率なラックスケールソリューションの提供において業界をリードし続けています。当社のDCBBSは、あらゆる規模のデータセンターに対応する包括的なソリューションを提供します。これに、高密度かつ高効率な処理性能を実現する新しいArm AGI CPUアーキテクチャを組み合わせることで、企業はエージェント型AIインフラへの投資において大幅なTCO削減を実現できます。」
SupermicroのArmサーバー製品ラインアップの詳細はこちらをご覧ください。
Arm クラウドAIビジネスユニット エグゼクティブ・バイスプレジデントであるモハメド・アワド（Mohamed Awad）氏は次のように述べています。
「エージェント型AIの進展により、インフラ要件には処理性能に加え、効率性や拡張性、大規模環境における運用性能が重要になっています。Arm AGI CPUとSupermicroのラックスケールソリューションを組み合わせることで、高いAI処理能力と高密度なシステム構成を実現し、大規模データセンターにおける投資対効果の向上に貢献します。」
本ソリューションは、空冷デュアルソケット2Uコンピュート最適化サーバー、5U GPU最適化ラックマウントサーバー、およびエージェント型AI向けに特別設計されたラックスケールの液冷マルチノードソリューションで構成されています。 Supermicroの実績あるモジュール型高密度アーキテクチャと、高い電力効率を実現するArm Neoverse® CSS V3ベースのCPUを組み合わせることで、性能対電力効率を最大化しながらエネルギー消費を大幅に削減し、最新データセンターにおけるAI導入を加速します。
Armの試算によると、Arm AGI CPUを搭載したSupermicroのソリューションは、従来のアーキテクチャと比較してラック当たり2倍以上の性能を実現し、AIデータセンター容量1GW当たり最大100億米ドルの設備投資（CAPEX）が削減できるとされています。Supermicroが強みとする高密度設計と優れた電力効率により、データセンターの限られたスペースと電力をより有効に活用できます。
Arm AGI CPUは、性能を追求して設計された高密度136コアのマイクロアーキテクチャを採用しています。従来のシステムに由来するオーバーヘッドを最小限に抑え、クロックサイクル当たりの処理効率を高めることで、持続的かつ性能制限のない処理を実現します。コア当たり6GB/sのメモリ帯域幅とレイテンシを最適化したメモリアクセスによってリニアなスケーリングを可能にするとともに、拡張されたメモリ容量と柔軟なI/O構成により、分散インフラ全体で数千単位の並列タスクをオーケストレーションするための、電力効率に優れたスケーラブルなエージェント型AI基盤を提供します。
単一の空冷ラックに6,000以上のコアを実装できるため、企業は大量のエージェント型AIタスク向けに多数の専用システムを効率的に展開できます。
SupermicroのArm搭載サーバー製品群は、以下の5モデルで構成されます。
2U Hyper サーバー - エージェント型AI、クラウド、およびメモリ集約型ワークロード向け
https://www.supermicro.com/en/products/system/hyper/2u/ars-222h-nr
・Arm AGI CPUを2基搭載（CPU当たり最大136コア）
・最大6TB DDR5-8800 MT/s RDIMM
・最大2基のGPUを搭載可能
5U GPU サーバー - AI学習および推論向け高密度GPU構成https://www.supermicro.com/en/products/system/gpu/5u/ars-522gp-nr
・Arm AGI CPUを2基搭載（CPU当たり最大136コア）
・最大6TB DDR5-8800 MT/s RDIMM
・最大8基のダブルワイドGPUを搭載可能
2U4N 液冷サーバー - OCP ORV3環境向け
https://www.supermicro.com/en/products/system/hyper/2-ou/ars-242tp-qnr-lcc
・ノード当たりArm AGI CPUを2基搭載（CPU当たり最大136コア）
・2OUに4ノードを実装し、ORV3ラック当たり最大20,672コアを実現可能
・ノード当たり最大6TB DDR5-8800 MT/s RDIMM
2U Hyper-E サーバー - フロントI/Oを採用したエッジ向けシングルソケットアーキテクチャ
https://www.supermicro.com/en/products/system/hyper/2u/ars-212he-fnr
・Arm AGI CPUを1基搭載（最大136コア）
・最大3TB DDR5-8800 MT/s RDIMM
・最大2基のGPUを搭載可能
OCP ORWラック向け1U 4Nシステム- 圧倒的なコンピューティング密度を実現
・ORW 48Uラック
・ラック当たり336基のArm AGI CPU
・ラック当たり168台のサーバー、45,696コア
Supermicroは、包括的なAIインフラソリューションの提供を通じて、世界中の企業や組織が拡張性と効率性に優れ、環境にも配慮したAIデータセンターを構築できるよう支援を続けていきます。今回発表した最新のラックスケールソリューションは、Computex期間中に、Taipei Nangang Exhibition Center Hall 14階、小間番号N0602のSupermicroブースで展示されます。
Super Micro computer, Inc.について
Supermicro（NASDAQ: SMCI）は、アプリケーションに最適化したハードウェアとトータルITソリューションのグローバルリーダーです。米国カリフォルニア州サンノゼで設立し、本社を置くSupermicroは、エンタープライズ、クラウド、AI、HPC、IoT/Edgeを含むITインフラストラクチャ市場に、いち早くイノベーションを提供することに取り組んでいます。当社は、サーバー、AI、ストレージ、IoT、ネットワークスイッチ、ソフトウェア、保守サービスを提供する、トータルITソリューションのメーカーです。Supermicroのマザーボード、電源、シャーシに至る設計の専門知識は、自社開発および生産の向上を可能にし、世界中のお客様に、クラウドからエッジまでの次世代のイノベーションを提供しています。当社の製品は、生産規模と効率のため、グローバルな運用を活用して米国、アジア、オランダにおいて、設計および製造しており、TCOの改善、環境への影響を減らすグリーンコンピューティングを目指した最適化を促進しています。数々の受賞歴をもたらしている当社独自のServer Building Block Solutions®は、様々なフォームファクター、プロセッサー、メモリー、GPUなどのアクセラレーター、ストレージ、ネットワーク、電源、冷却方式（空冷や液冷）の組み合わせの中から、お客様に合った最適な構成を構築することが可能であり、アプリケーションとワークロードの最適化を実現します。
写真 - https://mma.prnasia.com/media2/2991186/Super_Micro_Computer_New_Rack_Scale_AI_Solutions.jpg?p=medium600
ロゴ - https://mma.prnasia.com/media2/1443241/Supermicro_Logo.jpg?p=medium600
（日本語リリース：クライアント提供）
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