AI 研究・
シミュレーション

AIモデルの精度や検証効率は、学習データの品質と適切な前処理に大きく左右されます。場合によってはテラバイト規模に及ぶテキスト、画像、センサーデータを扱うため、クレンジング、アノテーション、特徴抽出、正規化などの前処理に時間を要すると、検証と改善を繰り返せる回数が減り、研究・開発のスピードにも影響します。

また、GPUメモリの不足によるバッチサイズの縮小や処理の分割、CPU側の前処理がボトルネックとなることによるGPU稼働効率の低下など、ハードウェア構成が解析効率を左右する場合があります。長時間の計算処理では、必要に応じてECC対応メモリを選択するなど、信頼性への配慮も重要です。

サードウェーブでは、データ解析・前処理に適したハードウェア構成をご提案します。大規模な研究データの並列処理から、シミュレーション結果の解析、数値解析結果の可視化まで、データ容量や用途に応じて、メモリ容量やストレージ構成などをカスタマイズできます。用途や運用環境に応じた個別構成についてもご相談いただけます。