Acer Veriton GN100 AIミニワークステーションは、当社が評価している複数のSparkベースのシステムのうちの1つで、いずれもNVIDIAのGB10 Grace Blackwellスーパーチップを搭載しています。他のシステムと同様に、GN100はデータセンタークラスのAIコンピューティングをコンパクトなデスクトップ型筐体に収めるように設計されており、開発者や研究者がクラウドインフラストラクチャに完全に依存するのではなく、ローカルでモデルを実行および改良できるようにします。
この構成では、GN100は20コアのArmベースGB10プロセッサと統合型Blackwellグラフィックスを組み合わせ、最大1ペタフロップスのFP4 AI性能を実現します。128GBのLPDDR5x統合メモリと4TBのPCIe Gen5 NVMe SSDを搭載し、大規模な言語モデル、生成型AIワークフロー、データ量の多い実験に必要なメモリ帯域幅とストレージスループットを提供します。
このグループの他のSparkシステムと同様に、GN100はローカルでのAI実行をサポートすると同時に、内蔵のNVIDIA ConnectX-7 SmartNICを介してシステム間の拡張も可能です。2台のユニットを接続することで、単一のアプライアンスでは対応できない大規模なワークロードモデルをサポートできます。
本システムにはNVIDIA DGX OSとAIソフトウェアスタック一式がプリインストールされているため、開発環境や研究環境にすぐに導入できます。
Acer Veriton GN100 AIの仕様
| 製品仕様 | Acer Veriton GN100 AI (GB10) |
|---|---|
| 寸法・重量 | |
| 高さ | で2 |
| 幅（Width） | で5.9 |
| 深さ | で5.9 |
| 重量 | 2.65ポンド |
| プロセッサ | |
| プロセッサの種類 | NVIDIA GB10（グレース・ブラックウェル・スーパーチップ）（20コア） |
| 統合グラフィックス | NVIDIA Blackwell GPU（統合型） |
| メモリ | |
| メモリタイプ | LPDDR5x（統合システムメモリ） |
| メモリ構成 | 128GB LPDDR5x、統合システムメモリ |
| メモリ帯域幅 | 273 GB/秒 (8533 MT/秒) |
| オペレーティングシステム | |
| サポートされるOS | NVIDIA DGX OS |
| 外部ポートとスロット | |
| ネットワークポート | RJ45ポート（10GbE）×1 NVIDIA ConnectX-7 NIC（200G × 2 QSFP） |
| USBポート | USB 3.2 Gen 2×2 Type-C (20Gbps) ×3 USB 3.2 Gen 2×2 Type-C（PD対応）×1 |
| ビデオポート | HDMI 2.1aポート×1 |
| 電源アダプタポート | USB Type-C（PD IN） |
| セキュリティスロット | ワン・ケンジントン・ロック |
| 無線 | |
| 無線LAN | WiFi 7 (AW-EM637、2×2) |
| Bluetooth | Bluetooth 5.4 |
| Storage | |
| ストレージオプション | 最大4TBのNVMe SSD（PCIe Gen5） |
| 電源アダプタ | |
| タイプ | 240W外部アダプター（USB Type-C） |
Acer Veriton GN100 AI ビルドとデザイン
Veriton GN100のフロント部分は、シャーシの幅いっぱいに広がる縦長のルーバーが特徴的です。グリルには水平のアクセントラインが走っており、これまで見てきた他のSparkベースのシステムとは一線を画す独特な外観となっています。
主要な入出力ポートはすべてシステムの背面に配置されています。Acerは、USB 3.2 Type-Cポートを4つ搭載しており、そのうち1つは電源供給に対応しています。また、ディスプレイ出力用のHDMI 2.1bポートも備えています。ネットワーク機能としては、RJ-45イーサネットポートとNVIDIA ConnectX-7 Smart NICを搭載し、高速な接続とシステム間の連携を実現しています。ワイヤレス接続は、Wi-Fi 7とBluetooth 5.1以降に対応しています。物理的なセキュリティ対策として、ケンジントンロック用のスロットも用意されています。
ここでは、シャーシ全体を覆う金属製のシールドと構造プレートが見えます。これらは補強フレームと放熱板の両方の役割を果たしています。左下には、アクセスしやすいM.2 2242 NVMe SSDスロットがあり、1本のネジで固定され、金属プレートの下に部分的に隠れています。
Acer製本体の下部にアクセスするには、周囲のネジを外して下部パネルをきれいに持ち上げます。内部はレイアウトがシンプルで整理されており、冷却装置、収納スペース、マザーボードの各コンポーネントがはっきりと見えます。底板自体もしっかりとした作りで、シャーシ全体の剛性を高めています。
これまで評価してきた他のSparkシステムと比較すると、Acerはここでやや異なるアプローチを採用している。Founders EditionやいくつかのOEM製品に見られるような、より洗練された塗装済み金属製底板ではなく、Acerは未加工の鋳造金属製底板を使用している。表面の仕上げはやや粗く、鋳造時の質感が目立つものの、厚みがあり構造的にもしっかりしている。機能的には、補強フレームおよび二次放熱板としての役割は同じだが、製造方法の選択は明らかに異なる設計思想とコスト哲学を反映している。
Acer Veriton GN100 AIの熱特性テスト
Acer Veriton GN100 AIの熱性能をテストするため、Founders Editionや、Dell、ASUS、GIBABYTEなどのOEM製品と比較しました。この点については、Spark Thermal Testingの論文でさらに詳しく解説しています。
スタック全体にわたって、ワークロードを3段階に分け、約1時間かけて使用率を徐々に上げていくことで、一定期間にわたって各コンポーネントを監視しました。これにより、デバイスが長時間使用された場合や、さまざまなワークロード段階における動作状況を把握することができました。監視対象としたのは、CPU、GPU、ネットワーク、NVMeの温度、および総消費電力です。
CPU温度
CPUの温度テスト中、Acerシステムは、負荷の高いプリフィル処理中に最高温度74.7℃に達しました。これは、比較対象グループで観測されたCPUの最高温度の中で最も低い値の一つであり、非常に保守的かつ効率的な熱対策が施されていることを示しています。
ワークロードがISL/OSL均等フェーズおよびデコード負荷の高いフェーズに移行しても、CPU温度は急激な上昇を起こさずに適切に制御されました。競合システムの一部に見られる80℃台後半まで上昇するのではなく、Acerはより低い動作温度帯を維持し、長時間の処理負荷下でも十分な冷却能力を発揮しました。
最低温度では、アイドル時または軽負荷時にCPUは37.8℃を記録しました。この基準値は、より広範な製品群と一致しており、Acerの冷却ソリューションが静止時と負荷時の両方で効果的であることを裏付けています。
総合的に見て、Acerはバースト時と持続時の両方において、グループ内で最も低いCPU温度プロファイルを実現した。
GPU温度
GPUの温度も同様に穏やかな推移を示しました。プリフィルヘビーアクセラレーション実行中、GPUの最高温度は69℃に達しましたが、これは競合するいくつかの実装におけるバースト動作時の温度よりも大幅に低い値です。
ワークロードがISL/OSL均等フェーズおよびデコード負荷の高いフェーズに進むにつれて、GPUは顕著な温度上昇を起こすことなく、制御された範囲内で安定しました。システムは持続的なデコード処理においても安定した動作を示し、動作上限値を大きく下回る状態を維持しました。
軽負荷時のGPUの最低温度は35℃で、これはスタック内で最も低いアイドル時の基準値の1つである。
総合的に見て、Acerはバースト負荷と持続負荷の両方において、最も優れたGPU実装の一つを示した。
NVMe温度
ストレージの温度は、テスト全体を通して仕様の範囲内に収まりました。NVMeドライブは、負荷の高いフェーズで最高56.8℃に達しましたが、一般的なスロットリングの閾値を十分に下回り、グループ全体の比較的穏やかなストレージ性能の結果と一致しました。
アイドル状態または軽負荷時において、NVMeの温度は36.8℃まで低下し、ストレージサブシステムが低負荷時には熱的に制約されていないことを示している。
全体として、AcerはNVMeの温度性能において競争力を維持し、低い持続温度と安定した基本動作を両立させている。
NIC温度
負荷の高い段階では、NICの温度は最高で61℃に達しました。これは比較対象グループで観測されたNICの最高温度の中でも低い値であり、シャーシ内のエアフローまたはコンポーネントの配置が効果的であることを示唆しています。
軽度の段階で記録されたNICの最低温度は39℃であり、これもまた強い基礎的な熱挙動を反映している。
テスト全体を通して、ネットワークコントローラは過剰なスケーリングを行うことなく、ワークロードの需要に比例して追従した。
GPUの消費電力
プリフィル負荷の高い移行時、GPUの消費電力は最大で69.18Wに達しました。これは、GB10シリーズの中で観測された最高消費電力値をわずかに下回る値です。
ピーク時の電力配分が低いことは、AcerのGPUの冷却性能の高さと直接的に相関しています。Acerは、電力上限に積極的に近づくのではなく、パフォーマンスと熱効率のバランスを取ることで、バースト時におけるコンポーネント温度を常に低く抑えているようです。
継続的なデコード処理中、消費電力はワークロードの需要に応じて安定し、予測可能な範囲内にとどまった。
熱特性の概要
CPU、GPU、NVMe、NICのモニタリングにおいて、Acer GB10は比較対象グループの中で最も低い総合的な温度プロファイルを示しました。CPUはバースト負荷の高い遷移時に74.7℃、GPUは69℃でピークに達しましたが、NVMeは57℃以下、NICは61℃でピークに達しました。GPUの消費電力は最大69.18Wで、比較対象グループで観測された最高値をわずかに下回りました。
全体として、Acerの実装は熱効率と持続的な安定性を最優先しており、負荷の高い作業負荷の移行時にも十分な余裕を確保しつつ、長時間の負荷下でも安定したパフォーマンスを実現している。
Acer Veriton GN100 パフォーマンス テスト
Acer Veriton GN100の評価のため、大規模言語モデル向けの最も広く採用されている高スループット推論およびサービスエンジンであるvLLMオンラインサービングベンチマークを使用して、Sparkユニットのテストを実施しました。vLLMオンラインサービングベンチマークは、実行中のvLLMサーバーに同時リクエストを送信することで、実際の運用ワークロードをシミュレートし、さまざまな負荷条件下で、総トークンスループット（1秒あたりのトークン数）、最初のトークンまでの時間、出力トークンあたりの時間などの主要な指標を測定します。
今回のテストは、高密度アーキテクチャからマイクロスケーリングデータタイプまで、幅広いモデルを対象としました。テストでは、ISL/OSLが均等な場合、プリフィル負荷が高い場合、デコード負荷が高い場合という3つのワークロードシナリオにおけるパフォーマンスを評価しました。これらのシナリオは、入力と出力の負荷がバランスよく保たれている場合から、計算負荷の高いプロンプト処理やメモリ帯域幅が制約となるトークン生成まで、実際のサービス提供における様々なパターンを表しています。
Acer Veriton GN100に加え、比較対象としてNVIDIA Founders Edition Sparkをベンチマークテストの対象とし、ASUS、Dell、GIGABYTEのOEMシステムも併せてテストしました。これにより、Acerのテスト結果をより広範な競合環境の中で位置づけ、様々なモデルやワークロードの種類において、Acerがどの点で優れているのか、他社と同等の性能を発揮しているのか、あるいは劣っているのかを把握することができました。
GPT-OSS-120B
ISL/OSLが等しい場合、Acerのスループットはバッチスイープ全体で69.65から713.18 tok/sまで変化します。スループットはバッチサイズが小さい場合は多少変動しますが、バッチ8以降からバッチ64までは安定して着実に増加します。
プレフィルヘビーは、303.61 tok/sから始まり、バッチサイズ64までに2,777.56 tok/sまで上昇します。スケーリングは全体を通して強力かつ漸進的で、特にバッチ8までは急激な成長が見られ、より大きなバッチサイズでも引き続き向上します。
Decode Heavyの処理速度は38.38～292.41 tok/sの範囲で、バッチサイズ全体にわたって段階的かつ一貫したスケーリングを示します。バッチサイズが小さい場合は多少のばらつきが見られますが、その後スループットは安定し、バッチ16以降は着実に増加します。
GPT-OSS-20B
ISL/OSLが等しい場合、Acerは91.91から1,565.62 tok/sまでスケーリングし、バッチ全体にわたって強力かつ安定した性能向上を実現しています。スループットはバッチ1からバッチ4にかけて約2倍になり、その後バッチ32と64でも上昇を続けます。
プレフィルヘビーは1,637.72 tok/sで始まり、バッチサイズが64に増加するにつれて4,317.73 tok/sまで上昇します。成長はバッチ2までは力強く、中盤では緩やかになり、その後バッチ32と64で再び加速します。
Decode Heavy の速度は 50.55 ～ 674.26 tok/s の範囲で、バッチスイープ全体にわたって段階的かつ一貫したスケーリングが行われます。
Qwen3 コーダー 30B A3B FB8
ISL/OSLが等しい場合、Acerは104.64から1,273.47 tok/sまでスケーリングし、バッチ全体にわたって安定した一貫した成長を示します。スループットはバッチ16まで各ステップでほぼ倍増し、その後バッチ32と64でも上昇し続けます。
プレフィルヘビーは429.86 tok/sで始まり、バッチサイズ64までに2,034.76 tok/sまで増加します。スケーリングはバッチ8までは強力ですが、バッチ32と64でワークロードがプラトーに近づくにつれて緩やかになります。
Decode Heavy の速度は 55.94 ～ 478.59 tok/s の範囲で、バッチスイープ全体にわたって段階的かつ一貫したスケーリングが行われます。
Qwen3 コーダー 30B A3B ベース
Equal ISL/OSLでは、Acerは60.71～681.18 tok/sのスループットを示し、あらゆるバッチサイズにおいてFP8バリアントよりも大幅に低いスループットを実現しています。スイープ全体を通して成長は安定していますが、バッチサイズが大きくなるにつれてFP8との差は拡大します。
プレフィルヘビーの処理速度は、260.11 tok/s から始まり、バッチサイズ 64 で 1,610.56 tok/s まで上昇します。スケーリングはスイープ全体を通して一貫していますが、スループットはどのバッチサイズにおいても FP8 の性能を大きく下回っています。
Decode Heavyの速度は33.31～342.79 tok/sの範囲で、全範囲を通してFP8バージョンよりも低い出力となっています。成長は緩やかで、すべてのバッチサイズで一貫しています。
ラマ3.1 8B命令FP4
ISL/OSLが等しい場合、Acerは77.15から2,834.70 tok/sまでスケーリングし、すべてのバッチサイズにおいてFP8バリアントよりも明確なスループットの優位性を発揮します。スケーリングはバッチ32までスムーズかつ線形であり、バッチ64でも引き続き大幅な向上が見られます。
プレフィルヘビーは、321.54 tok/sから始まり、バッチ32で2,539.85 tok/sまで上昇した後、バッチ64で2,516.13 tok/sでわずかに横ばいになります。FP4モデルは、中規模および大規模バッチサイズにおいて、FP8モデルよりも高いスループットを維持します。
Decode Heavyの処理速度は41.21～585.63 tok/sで、すべてのバッチサイズにおいてFP8バージョンよりも明らかに高い出力を実現しています。この成長率は、処理範囲全体にわたって一貫しています。
ラマ3.1 8B命令FP8
ISL/OSLが等しい場合、Acerはバッチスイープ全体を通して55.93から2,262.73 tok/sまでスケーリングし、各ステップで安定した一貫した向上を示します。スループットはバッチ1からバッチ8にかけてほぼ倍増し、バッチ32と64でも飽和の兆候なく上昇し続けます。
プレフィルヘビーは、237.62 tok/sから始まり、バッチサイズ64で2,376.88 tok/sまで増加します。スケーリングは全体を通して強力かつ漸進的で、スループットはバッチ全体にわたって一貫して増加します。
Decode Heavy の速度は 30.39 ～ 538.18 tok/s の範囲で、バッチスイープ全体を通して一貫して増加しています。
GPUダイレクトストレージ
Sparkで実施したテストの一つに、MagnumIO GPU Direct Storage（GDS）テストがあります。GDSはNVIDIAが開発した機能で、NVMeドライブやその他の高速ストレージデバイスに保存されたデータへのアクセス時に、GPUがCPUをバイパスできるようにします。GDSは、CPUとシステムメモリを経由する代わりに、GPUとストレージデバイス間の直接通信を可能にするため、レイテンシが大幅に削減され、データスループットが向上します。
AcerはVeriton GN100 AIに4TBのSamsung PM9E1 Gen5 SSDを採用しており、これは現在までに市場で確認された中で最速の2242 M.2ドライブです。
GPUダイレクトストレージの仕組み
従来、GPUがNVMeドライブに保存されたデータを処理する場合、データはまずCPUとシステムメモリを経由してからGPUに到達する必要がありました。このプロセスでは、CPUが中間者として機能し、レイテンシの増加や貴重なシステムリソースの消費につながるため、ボトルネックが発生していました。GPUダイレクトストレージは、GPUがPCIeバスを介してストレージデバイスから直接データにアクセスできるようにすることで、この非効率性を解消します。この直接的な経路により、データ転送のオーバーヘッドが削減され、より高速で効率的なデータ転送が可能になります。
AI ワークロード、特にディープラーニングを伴うワークロードは、非常にデータ集約的です。大規模なニューラル ネットワークのトレーニングにはテラバイト単位のデータ処理が必要であり、データ転送の遅延は GPU を十分に活用できず、トレーニング時間が長くなる可能性があります。GPU ダイレクト ストレージは、データが可能な限り迅速に GPU に配信され、アイドル時間を最小限に抑え、計算効率を最大化することで、この課題に対処します。
さらに、GDS は、ビデオ処理、自然言語処理、リアルタイム推論など、大規模なデータセットのストリーミングを伴うワークロードに特に役立ちます。CPU への依存度を下げることで、GDS はデータの移動を高速化し、CPU リソースを他のタスクに解放して、システム全体のパフォーマンスをさらに向上させます。
GDSIO読み取りスループット 16k
GDSIO読み取りスループット16Kを見ると、Acerは1スレッドで0.07 GiB/sから始まり、2スレッド（0.13 GiB/s）、4スレッド（0.26 GiB/s）、8スレッド（0.57 GiB/s）と直線的に増加します。スループットは16スレッド（1.16 GiB/s）、32スレッド（2.16 GiB/s）、64スレッド（4.34 GiB/s）と上昇し続けます。128スレッドではスループットは6.91 GiB/sに達し、これは今回の調査で観測された最高値です。明確な飽和点が見られないことから、このプラットフォームは小さなI/Oサイズでもスケーリングを続けることがわかります。
GDSIO読み取り平均レイテンシ 16K
GDSIO読み取り平均レイテンシ（16K）を見ると、Acerは1スレッドで約0.22msから始まり、2スレッドで0.23ms、4スレッドで0.24ms、8スレッドで0.22msと、非常に安定した状態を保っています。16スレッド（0.21ms）、32スレッド（0.23ms）、64スレッド（0.22ms）でもレイテンシはほぼ一定で、128スレッドでわずかに上昇して0.28msになります。このほぼ一定のレイテンシプロファイルは、すべてのスレッド数において、スループットに見られる継続的なスケーリング挙動を反映しています。
GSDIO書き込みスループット16K
GDSIO 書き込みスループット 16K を見ると、Acer は 1 スレッドで 0.07 GiB/s から始まり、2 スレッド (0.14 GiB/s)、4 スレッド (0.28 GiB/s)、8 スレッド (0.55 GiB/s) とスケーリングします。16 スレッド (1.13 GiB/s)、32 スレッド (2.81 GiB/s)、64 スレッド (5.23 GiB/s) で成長が加速します。128 スレッドでは、スループットは 6.60 GiB/s に達し、スイープのピークとなります。ここでも、明確な飽和は見られず、小さなブロックサイズでスケーリングが継続していることがわかります。
GDSIO書き込み平均レイテンシ 16K
GDSIO書き込み平均レイテンシ（16K）を見ると、Acerは1スレッドで約0.22msから始まり、2スレッド（0.21ms）、4スレッド（0.22ms）、8スレッド（0.22ms）で安定した状態を維持しています。32スレッドではレイテンシがわずかに0.17msまで低下し、64スレッドでは0.19msまで緩やかに上昇します。128スレッドではレイテンシが0.30msまで上昇しますが、1Mの結果と比較すると依然として比較的低く、このより小さなI/Oサイズでのスケーリング動作が継続していることを示しています。
GDSIO読み取りスループット 1M
GDSIO 読み取りスループット 1M を見ると、Acer は 1 スレッドで 2.64 GiB/s から始まり、2 スレッドで 5.10 GiB/s、4 スレッドで 9.80 GiB/s にスケールアップします。8 スレッドでスループットは 11.23 GiB/s に達し、その後プラットフォームは実質的に飽和します。16 スレッド (11.22 GiB/s)、32 スレッド (11.21 GiB/s)、64 スレッド (11.15 GiB/s) ではパフォーマンスは安定しており、安定したプラトーを示しています。128 スレッドではスループットは 11.19 GiB/s で安定しており、全範囲で飽和の上限が確認されます。
GDSIO読み取り平均レイテンシ 1M
GDSIO読み取り平均レイテンシ（1M）を見ると、Acerは1スレッドで約0.37msから始まり、2スレッド（0.38ms）と4スレッド（0.40ms）でもほぼ同じ値を維持しています。レイテンシは同時実行数とともに増加し、8スレッドで0.70ms、16スレッドで1.39ms、32スレッドで2.79msに上昇します。この上昇傾向は64スレッド（5.60ms）でも続き、同時実行数のピークレベルに対応する128スレッドで11.17msに達しますが、スループットはほぼ維持されています。
GDSIO書き込みスループット 1M
GDSIO 書き込みスループット 1M を見ると、Acer は 1 スレッドで 2.79 GiB/s から始まり、2 スレッドで 5.84 GiB/s、4 スレッドで 10.72 GiB/s まで大幅にスケールアップします。8 スレッドではスループットが 12.20 GiB/s に達し、プラットフォームは実質的に飽和状態になります。16 スレッド (12.25 GiB/s)、32 スレッド (12.24 GiB/s)、64 スレッド (12.23 GiB/s) ではパフォーマンスは安定しており、プラトーを示しています。128 スレッドではスループットが 8.94 GiB/s まで著しく低下し、最高同時実行レベルで競合またはリソース枯渇が発生していることを示唆しています。
GDSIO書き込み平均レイテンシ 1M
GDSIO書き込み平均レイテンシ（1M）を見ると、Acerは1スレッドで約0.35msから始まり、2スレッド（0.33ms）および4スレッド（0.36ms）でも低いままです。同時実行数が増えるにつれてレイテンシは上昇し、8スレッドで0.64ms、16スレッドで1.28ms、32スレッドで2.55msに達します。上昇傾向は64スレッド（5.11ms）でも続き、128スレッドで13.98msまで急激に上昇し、最大同時実行数で観測されたスループットの低下と一致しています。
結論
Acer Veriton GN100は、今回のSpark比較テストにおいて、最も優れた総合的な温度プロファイルを示しました。バースト負荷の高いプリフィル遷移や持続的なデコードワークロード中、CPUとGPUのピーク温度は、他のテスト対象機種よりも常に低く抑えられました。負荷がかかった状態でも80℃台後半で動作するのではなく、長時間の動作においてもより制御された動作範囲内に留まり、効果的なエアフロー設計とバランスの取れた電力調整が実現されていることが示されました。
ストレージ性能もまた、明確な強みの一つでした。4TBのSamsung PM9E1 Gen5 SSDを搭載したGN100は、グループ内で最も優れた小ブロックGPUダイレクトストレージのスケーリング性能を実現しました。16Kブロックサイズでは、スレッド数に関わらず読み書きレイテンシは驚くほど安定しており、スループットはチャートの最高値までスムーズにスケーリングしました。1万回の転送では、プラットフォームはすぐに飽和状態に達し、中程度の同時実行数では競争力のある性能を維持しましたが、スレッド数が最大になると性能は低下しました。
vLLM推論テストでは、共通のGB10基盤を考慮すれば予想通り、パフォーマンスはより広範なSparkエコシステムとほぼ同等の水準を維持した。違いが見られたのは、生の計算出力ではなく、負荷時の熱特性とストレージの挙動であった。
Spark製品群全体を通して、アーキテクチャの一貫性により推論性能はほぼ均一に保たれています。今回のGN100の特徴は、持続的な動作温度の低さに加え、強力なGen5 NVMe性能を備えている点です。これにより、これまでテストしてきた中でも特に熱効率が高く、ストレージ性能に優れた実装の一つとなっています。
製品ページ – Acer Veritron GN 100 AI
ランキング： Acer Veriton GN100は、ローカルAI向けベストデスクトップランキングにおいて、GB10実装部門でトップの座を獲得しました。
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