NVIDIAは、個人用AIルーター（PAIR）ソフトウェアをオープンソースのベータ版として公開しました。このソフトウェアは、ローカルネットワーク内でローカルAIの要求に応じて利用可能なコンピュータを選択するためのもので、作業場の空いている席にタスクを割り当てるディスパッチャーのような役割を果たします。

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デバイスの自動検出とリクエストの割り当て、OllamaとLM Studioが恩恵を受ける

互換性のあるデバイスでは、PAIRはM4以上でのMac、NVIDIA RTX PCおよびDGX Sparkで動作し、OllamaやLM StudioなどのローカルAIツールに統一されたリクエストエントリーポイントを提供します。ユーザーは自宅またはオフィスのローカルネットワーク内で、複数の独立したAIリクエストを空きデバイスにスケジュールできます。

NVIDIAはPAIRをローカルネットワーク内のローカルAIリクエストのディスパッチャーとして位置づけており、すでに接続されたコンピュータを自動的に検出し、それぞれのリクエストを利用可能なデバイスに割り当てます。モデルは依然としてターゲットデバイス上のOllamaまたはLM Studioによって実行されるため、ユーザーは各AIアプリケーションごとに各マシンを個別に設定する必要はありません。あるデバイスが忙しかったり使用不可だったりすると、PAIRは新しいリクエストを他のペアリング済みデバイスに転送します。例えば、AIエージェントが複数の文書を同時にレビューする際には、それぞれの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はこのメカニズムが並列負荷分散を目的としていることを強調しており、単一のAIレスポンスがより多くのコンピュータに接続されることで自動的に速くなるとは限らないと述べています。

実測：タスク分割により18分から8分48秒に短縮

NVIDIAのデモでは、HermesでOllamaとQwen 3.6 35B A3Bモデルを使用し、タスクを5つのAIサブエージェントに分割した場合、RTX SparkノートPCの単機平均完了時間は18分でした。DGX SparkとRTX 5090を追加した後、平均時間は8分48秒に短縮されました。