2025年3月19日 Proxmox Server Solutionsは、同社のオープンソース仮想化プラットフォーム「Proxmox Virtual Environment（Proxmox VE）」が、NVIDIA vGPUに対応したことを発表しました。NVIDIA vGPUバージョン18以降をサポートし、仮想環境下でもGPUリソースを効率的に活用できるようになります。
これにより、グラフィックス処理負荷の高い業務やAI・機械学習開発など、GPUを必要とする多くのワークロードで、パフォーマンスと拡張性が大幅に向上します。
Proxmox VEは、仮想マシン（VM）とコンテナを統合的に管理できる、オープンソースの仮想化プラットフォームです。直感的なWebインターフェースを備え、仮想化・ネットワーク・ストレージ・バックアップ・ライブマイグレーション・レプリケーション・ファイアウォールなど、エンタープライズ向けの機能をオールインワンで提供します。
高可用性クラスタの構築や、ソフトウェア定義ストレージ（SDS）との統合、災害復旧対策にも対応し、柔軟かつ拡張性の高い設計で、将来の成長にも対応可能なインフラを実現します。
Proxmox VEは近年、VMware ESXiなどの他のHypervisorに代わる有力なオープンソース仮想化ソリューションとして注目されています。近年弊社にも多くのエンタープライズのお客様からご相談があり、本格導入が進んでおります。
vGPU対応は、Proxmoxが企業向け機能を強化するうえで欠かせない要素です。AI、機械学習、3D可視化といった分野では、GPUによる高速処理が前提となっており、vGPUの統合によって、仮想環境でもこれらの処理を効率的に実行できるようになります。
DNEG（世界的な映像制作スタジオ）のシステム部門責任者 Daire Byrne 氏は、次のように述べています：
「Proxmox VEへのNVIDIA vGPUの導入は非常にスムーズでした。高負荷なワークロードにも対応できるパフォーマンスの確認が容易で、GPUの利用効率も高まりました。動的なリソース調整により、最適なユーザー体験が実現できます。」
Proxmox VE上でNVIDIA vGPUを活用することで、1つのGPUを複数の仮想マシンで共有でき、ハードウェアの利用効率を最大化しながらコスト削減が可能になります。
AIのトレーニングやグラフィックスレンダリングなどのGPU負荷の高い処理を同時並行で実行することも可能となり、全体的な業務効率が大幅に向上します。また、動的なリソース割り当てにより、負荷変動時でも安定したパフォーマンスを維持できます。
NVIDIA vGPUは以下の3エディションで提供されています：
導入もシンプルで、パフォーマンス検証やGPUリソースの可視化・管理も容易です。
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アクシスはProxmox ソリューションの導入と運用において10年以上の経験を持ち、数多くの企業に導入支援を行ってきました。以下に、アクシスのサポートサービスの詳細を紹介します。
企業のニーズに合わせた仮想環境の設計とカスタマイズを提供します。Proxmox ソリューションの深い知識・経験を活用して、最適な構成を提案し、効率的な運用を実現します。
導入から運用までお客様のご要望に合わせたサポートを行い、Proxmox ソリューションの導入に関する技術的な障壁を低減します。また、有償サポートによる継続的な技術支援で、プロダクション環境の安定稼働を支援することも可能です。
