家NVIDIA、PAIRをオープンソース化し、MacとRTX搭載PCを単一のAIクラスターに統合
NVIDIAは、AIリクエストを利用可能なコンピュータに振り分けるローカルネットワークスケジューラとして機能する「Personal AI Router（PAIR）」ソフトウェアを、オープンソースのベータ版としてリリースしました。
デバイスの自動検出とリクエストの割り当て：OllamaおよびLM Studioへの直接的なメリット
M4+搭載Mac、NVIDIA RTX搭載PC、DGX Sparkなどの互換ハードウェア上で、PAIRはOllamaやLM StudioといったローカルAIツール向けの統一されたインターフェースを提供します。これにより、ユーザーは自宅やオフィスのネットワーク内にあるアイドル状態のデバイスに、複数の独立したAIタスクを分散させることができます。
ローカルリクエストスケジューラとして設計されたPAIRは、接続されたコンピュータを自動的に検出し、利用可能なリソースにタスクを割り当てます。モデルはターゲットデバイス上でOllamaやLM Studioを介して引き続き実行されるため、ユーザーは各マシンを個別に設定する必要がありません。 デバイスが使用中の場合、PAIRはリクエストを他のペアリングされたノードにリダイレクトします。例えば、複数のドキュメントを処理するAIエージェントは、独立したタスクを異なるコンピュータに割り当てることができます。NVIDIAは、これにより並行するワークロードが分散されるものであり、演算能力を統合して個々のAI応答を高速化するものではないと明言しています。
性能テスト：タスクの分割により処理時間が18分から8分48秒に短縮
NVIDIAのデモでは、Hermes上でOllamaとQwen 3.6 35B A3BモデルをHermesで併用し、5つのAIサブエージェント間でタスクを分割することで、DGX SparkとRTX 5090を追加した後、1台のRTX Spark搭載ノートPCにおける平均完了時間が18分から8分48秒に短縮されたことが示された。
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