NVIDIAは2026年6月16日(現地時間)、業界ベンチマーク「MLPerf Training 6.0」において、同社のブラックウェル (Blackwell) プラットフォームが全カテゴリーで首位を獲得したと発表した。ブラックウェルは全てのベンチマークで最短のトレーニング時間を達成し、NVIDIA Blackwell NVL72システムを用いた8,192基のGPUによる最大規模のトレーニングを実行。同プラットフォームは、スイート内の全7ベンチマークに提出された唯一のプラットフォームとなった。
NVIDIAはMLPerf Training 6.0で、DeepSeek-V3 671BとGPT-OSS-20Bの2つの新たな混合エキスパート (MoE) 事前学習ワークロードを含む全7ベンチマークにおいて、最短のトレーニング時間を記録した。
同社はNVIDIA GB200 NVL72とGB300 NVL72ラックスケールシステムの両方で結果を提出し、GB300 NVL72はGB200 NVL72と比較して最大1.6倍高速なトレーニング性能を示した。
大規模トレーニング向けには、NVIDIA Quantum InfiniBandとNVIDIA Spectrum-X Ethernetの2つのネットワークプラットフォームが提供され、データセンターの柔軟性を高めている。最も大規模なMoEモデルであるDeepSeek-V3 671Bでは、NVIDIAはGB200 NVL72システムを使用し、8,192基のGPUにスケールした結果を提出。これはMLPerf Trainingにおけるブラックウェルベースの提出としては過去最大規模となる。また、Llama 3.1 405BではNVIDIA GB200 NVL72システムで5,120基のGPUによる結果が提出された。
NVIDIAのエコシステムパートナーも広範に参加しており、ASUSTeK、Microsoft Azure、Cisco、CoreWeave、Dell Technologies、Fujitsu、Giga Computing、Google Cloud、Hewlett Packard Enterprise、Inventec、Krai、Lambda、Nebius、Netweb Technologies India Ltd.、Quanta Cloud Computing、Scitix、Supermicro、TTAを含む19の組織が結果を提出した。CoreWeaveはDeepSeek-V3 671Bで最短トレーニング時間を達成し、Microsoft AzureはLlama 3.1 405Bで8,192基のGPUを使い最短のトレーニング時間を記録した。CohereはGB200 NVL72で、自身のNorth agentic AI platformのトレーニングを3倍高速化することを達成。また、Nebiusはブラックウェルおよびブラックウェル ウルトラインフラストラクチャを自社のAIクラウドで運用し、Higgsfieldがモデルトレーニング時間を30%削減することを可能にしたと報告した。
参考: NVIDIA Blog (AI) — 2026年6月17日 00:00 (JST)