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AI・機械学習 AIの実装速度を、
ハードウェアで加速させる

ワークロード別の定義とハードウェア特性

  • AI 学習・検証

    モデル学習 / 画像認識 / 強化学習 / 精度検証

    定義

    未学習のモデルに大量のデータを読み込ませ、重み（パラメータ）を更新・最適化する工程

    主なワークロード

    • 大規模言語モデル(LLM)のファインチューニング
    • 画像認識モデルの学習
    • 分散学習

    ハードウェア選定の特性

    GPU性能が最優先。大容量VRAM（複数GPU構成）、高速なNVMeストレージ、大容量メモリが必須。

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  • AI 推論・運用

    ローカルLLM / リアルタイム検知 / 業務AI

    定義

    学習済みモデルを用いて、未知のデータに対して予測や分類を実行し、実サービスに組み込む工程

    主なワークロード

    • リアルタイム画像解析
    • チャットボットの応答生成
    • エッジデバイスでの検知
    • 予兆検知

    ハードウェア選定の特性

    低遅延と安定性。学習ほどの大容量VRAMは不要だが、スループット重視。
    省電力・静音性・24時間稼働の信頼性。

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  • AI 研究・シミュレーション

    数値シミュレーション / デジタルツイン / AI解析 / 科学計算

    定義

    AIを含む数値計算や解析処理を通じて、物理現象・システム挙動・複雑な関係性をモデル化・再現・検証する工程

    主なワークロード

    • 物理・数値シミュレーション結果の解析
    • デジタルツイン環境の構築・検証
    • シミュレーションデータを用いたAI予測・最適化
    • 科学計算・研究データの大規模解析

    ハードウェア選定の特性

    CPU並列性能とメモリ帯域が最重要。多CORE CPUによる高い並列処理能力、大容量メモリと高速なメモリ帯域、大規模データを扱うための高速NVMeストレージが必須。加えて、解析や補助的なAI処理に対応する。

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ワークロード別 おすすめPCスペック表

① AI 学習・検証
（プロフェッショナル機）		 ② AI推論・運用
（実運用・評価機）		 ③ データ解析・前処理
（データサイエンス機）
ターゲット ・LLM・生成AI研究者
・マルチモーダルモデル開発エンジニア		 ・AIサービスエンジニア（推論基盤構築・運用担当） ・データサイエンティスト・研究者（ビッグデータ解析・前処理担当）
モデル名 THIRDWAVE Workstation N8632 THIRDWAVE Workstation N8632 THIRDWAVE Workstation N8632
OS Windows 11 Pro for Workstation / Ubuntu 24.04 Desktop LTS 代行インストール※ Windows 11 Pro for Workstation / Ubuntu 24.04 Desktop LTS 代行インストール※ Windows 11 Pro for Workstation / Ubuntu 24.04 Desktop LTS 代行インストール※
CPU AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 9995WX AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 9995WX AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 9995WX
GPU (VRAM) NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB ×4 NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB ×２～4 NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB
システムメモリ 512GB DDR5 ECC RDIMM 512GB DDR5 ECC RDIMM 256〜512GB DDR5 ECC RDIMM
ストレージ 2TB NVMe SSD＋ 8TB NVMe SSD 2TB NVMe SSD＋ 8TB NVMe SSD 2TB NVMe SSD＋ 8TB NVMe SSD
電源ユニット Cybenetics Platinum認証 1300W
Cybenetics Platinum認証 1200W※ 		Cybenetics Platinum認証 1300W
Cybenetics Platinum認証 1200W※ 		Cybenetics Platinum認証 1300W
Cybenetics Platinum認証 1200W※

※ Ubuntu OS 代行インストールについて、OSインストールや起動などの基本的な動作確認のみを実施しています。すべての用途や動作を保証するものではありません。
また不具合対応、ならびに操作方法に関するお問い合わせ対応は行っておりませんので予めご了承ください。

※ 修理対応時の再インストールは行っておりません。

「X6632/N8632共通」

※ 24.04において、サスペンド機能が正常に動作しないことを確認しております。 ※ 本製品は電源2基構成となります。

「N8632のみ」

※ 24.04において、通常OS上からは認識されないIPMIポートがUSB Ethernetデバイスとして検出されます。
接続は出来ませんのでご注意ください。（定期的に接続不可のメッセージが表示されますので、自動接続設定を解除ください。）

工程と課題の対応関係

その待ち時間は解消できる

AI開発の各フェーズで直面するハードウェア・ボトルネック。
サードウェーブは技術的根拠に基づいた解決策を提供します。

  • Case01

    大規模言語モデル（LLM）および生成AI開発用ワークステーション

    用途

    • 大規模言語モデルのファインチューニング（数十億〜数百億パラメータモデル）

    課題

    LLMのフルパラメータファインチューニングや高度な画像生成モデルにおいて、数兆スケールの大規模トレーニングをシングルノードで実現したいのに、VRAM不足とCPU・メモリのボトルネックで処理が中断しているとお困りではありませんか。研究機関特有の長時間連続実験でエラー耐性と安定性が不足し、イテレーション速度が遅いために論文投稿やプロトタイプ開発のスピードが競争力に直結していませんか。

    サードウェーブからのご提案

  • Case02

    70B〜30BクラスLLMの開発用ワークステーション

    用途

    • 70B〜30Bクラス言語モデルのファインチューニング・継続学習

    課題

    「30BクラスのLLMをLoRAで微調整したいが、VRAM不足でモデルがメモリに収まらず、強制量子化で精度が落ちてしまう」「画像生成モデルのトレーニングでCPU前処理が遅く、全体のイテレーションが数日単位になってしまう」「研究室の予算内で安定したローカルマシンが欲しいが、拡張性と信頼性が両立しない」——そのようなお悩みを解決します。

    サードウェーブからのご提案

  • Case03

    小規模LLMファインチューニング用ワークステーション

    用途

    • 小規模言語モデル（7B〜13Bクラス）のファインチューニング
    • 自社業務データを使った小規模LLMのカスタマイズ

    課題

    「クラウドサービスでは入力データの機密性が心配で、本格的なカスタマイズができない」「安価なPCではVRAM不足により7Bクラスのモデルすら安定して扱えず、実験が止まってしまう」「社内または部門単位でAIを活用したいが、月額コストを抑えつつ信頼できるローカル環境を構築したい」——そのようなお悩みにお応えします。

    サードウェーブからのご提案

GPUラインアップ

NVIDIA RTX PRO™ シリーズを下記ラインアップにてご用意しております。※2026年2月現在

CPUラインアップ

関連製品カタログ

導入事例

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THIRDWAVE PRO TECH

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国内生産により短納期を実現

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