研究・開発次世代の日本支える
最新技術開発や先端研究領域

ワークロード別の定義とハードウェア特性

高度数値解析・並列演算

定義

膨大なコア数と広いメモリ帯域を必要とし、主にCPUで計算を完遂させる
主なワークロード

格子状の数値流体力学（CFD）

多変量統計解析・数理最適化

大規模な行列演算・構造解析

コンパイル・ソフトウェアビルド
ハードウェア選定の特性

マルチコアとメモリ容量が最優先。計算精度を担保するECCメモリと、データ全体をメモリ上に展開できる広大な領域を確保。
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GPUコンピューティング・AI解析

定義

GPUの演算コア（CUDA/Tensor）を最大限に活用し、高速な並列処理を行う
主なワークロード

深層学習（LLM/画像認識）の学習・推論

AI創薬・材料探索シミュレーション

生成AI（画像・動画・音声）モデルの学習

金融工学・リスク解析などGPGPU数値演算
ハードウェア選定の特性

GPUの並列数とVRAMが最優先。最新のBlackwell世代GPUを複数基搭載し、24時間フルロードに耐えうる安定性を重視。
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検証・シミュレーション・可視化

定義

コストパフォーマンスと最新世代の描画・演算機能を両立し、試作や検証を行う
主なワークロード

プロトタイプアルゴリズムの検証

3Dシミュレーションの可視化

小〜中規模のデータセット解析

研究用アプリケーションのUI開発
ハードウェア選定の特性

最新アーキテクチャへの適応性。最新世代のNVIDIA GeForce RTXを採用し、最新の描画技術や演算機能をリーズナブルに導入。
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ワークロード別おすすめPCスペック表

	① 高度数値解析（CPUメイン）	② GPU演算（RTX PROメイン）	③ 検証・可視化（GeForce RTXメイン）
ターゲット	計算化学・材料科学の研究者（DFT/MD/高スループットスクリーニングを日常的に行う方） GPU加速計算ソフトウェアの導入を検討している計算化学エンジニア・研究者機械学習ポテンシャルやAI駆動の分子設計ツールをローカル環境で試したい研究者・開発者分子設計・創薬の計算担当者 CAE/CFD解析エンジニア（CPU並列ソルバー運用）研究室の計算基盤担当者・情報システム担当者機密性の高いデータをオンプレミスで処理したい大学・公的研究機関・企業研究所の担当者	生命科学・創薬の研究者（構造予測・分子生成） AI開発エンジニア・計算生物学者 GPU演算基盤の運用担当者	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 X6632	THIRDWAVE Workstation X6632	THIRDWAVE BL-C9K58A-01B
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
CPU	インテル® Xeon® w9-3595X	インテル® Xeon® w9-3595X	インテル® Core™ Ultra 9 285K
GPU (VRAM)	NVIDIA RTX PRO™ 4000 Blackwell 24GB	NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB ×4	NVIDIA® GeForce RTX™ 5080 16GB
システムメモリ	512GB DDR5 ECC RDIMM	512GB DDR5 ECC RDIMM	128GB DDR5 DIMM
ストレージ	8TB NVMe SSD	8TB NVMe SSD	1TB NVMe SSD＋4TB 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^※	80PLUS GOLD認証 1000W

※ 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「計算待ち」は、短くできる。

研究工程で繰り返される計算待ちは、CPU並列性能・メモリ帯域・I/O設計が研究スピードを左右する要因となります。

Case01

材料特性・分子設計｜大規模DFT・GPU補助演算対応ハイスループット計算ワークステーション
用途
- 大規模DFT計算・高スループット条件振りバッチ（Gaussian、VASP、Quantum ESPRESSO、ORCA）
- 複雑系分子・大きめ分子の多条件一括解析（基底関数・汎関数・溶媒条件の大量スイープ）
- GPU加速対応ソフトウェアによる計算高速化（GPU-accelerated VASP、TeraChem、GROMACS GPU版）
- 機械学習ポテンシャルの軽〜中規模トレーニング（MACE、NequIP、DeePMD等）
- 材料特性予測・分子設計の夜間連続バッチ運用
- 分子構造・計算結果の高品質可視化（VESTA、VMD、PyMOL、OVITO）
課題

大きめの分子系や複雑な反応系のDFT計算で、条件を大量に振ろうとするとCPUコア数とメモリ帯域のボトルネックで一夜に処理できるジョブ数が限られていませんか。
GPU加速対応の計算ソフトウェア（VASP、TeraChem等）を使いたいのに、搭載GPUの性能やVRAM容量が不足してGPU演算モードを有効にできず、CPUのみでの計算に甘んじているとお困りではありませんか。
機械学習ポテンシャルや生成AIを活用した分子設計ツールの導入を検討しているが、ローカル環境での学習・推論基盤が整っていないという課題を抱えていませんか。
スクラッチ領域のI/O速度が追いつかず、中間ファイルの書き出しがボトルネックとなってジョブが詰まり、翌朝になっても処理が終わっていないとお困りではないでしょうか。
長時間バッチ中のメモリエラーやシステム不安定が計算結果の信頼性を損ない、やり直しが発生していませんか。
クラウドHPCでは機密性の高い研究データを扱いにくく、オンプレミスで十分な計算能力を確保したいとお考えではありませんか。

サードウェーブからのご提案
Case02

材料特性・分子設計｜研究室標準DFT演算ワークステーション
用途
- 日常的なGaussian計算・標準DFT演算の安定実行
- 複数テーマの並行処理・研究室共用マシンとしての安定稼働
- 材料特性・分子設計の中規模解析
課題

研究室の主力解析マシンとして日常的にDFT計算を回したいのに、CPUのコア数やメモリ容量が不足してジョブキューが詰まっていませんか。メモリ設定やスレッド数の調整が難しく、計算が失敗しやすい環境に頭を悩ませていませんか。性能とコストのバランスが取れた、研究室の標準機として長期間安心して使える構成をお求めではないでしょうか。

サードウェーブからのご提案
Case03

材料特性・分子設計｜小規模系解析・教育・予備検討向けワークステーション
用途
- 小規模分子系の当たり付け・計算条件の妥当性確認
- 入力構造の検証・手法選定のための予備計算
- 教育機関・研究室新人向けの計算化学入門環境
課題

小さめの分子や手法の当たり付けに使う計算マシンが必要なのに、現在の環境では待ち時間が長く、アイデアをすぐに試せない状況ではありませんか。導入コストを抑えつつ、計算化学の基本的な体験を崩さない最低限の性能を確保したいとお考えではないでしょうか。将来的に解析規模が拡大したときにも、拡張しやすい構成を選びたい方にもおすすめです。

サードウェーブからのご提案

Case01

生命科学・創薬｜大規模GPU学習・マルチGPU並列演算専用ワークステーション
用途
- 創薬AIモデル（構造予測・分子生成・画像セグメンテーション）の大規模学習
- マルチGPU並列学習・24時間安定稼働
- 大規模データパイプライン処理
課題

創薬モデルや画像セグメンテーションの学習でVRAMが不足し、バッチサイズを小さくせざるを得ず学習時間が長引いていませんか。複数GPUを使った並列学習を試みても、電源・冷却マージンの不足や熱問題で24時間安定稼働が難しい状況ではないでしょうか。前処理・データロードがストレージI/Oのボトルネックで詰まり、GPU稼働率が上がらないとお困りではありませんか。

サードウェーブからのご提案
Case02

生命科学・創薬｜推論＋中規模学習・実務PoC向けワークステーション
用途
- 中規模創薬モデルの学習・推論（PoC〜本番手前フェーズ）
- デュアルGPU構成での効率的なモデル開発
- 再現性の確保・モデル切り替えの柔軟な運用
課題

実務のPoC段階から本番移行前のモデル開発で、シングルGPUではVRAMが不足してバッチサイズが制限され、学習効率が上がらないとお困りではありませんか。モデルの切り替えや再現性確保のための環境管理に手間がかかっていませんか。前処理からロード、学習、推論まで一台でスムーズに回したいとお考えではないでしょうか。

サードウェーブからのご提案
Case03

生命科学・創薬｜推論・前処理・可視化対応ラボ端末ワークステーション
用途
- 創薬モデルの推論・前処理・可視化（ラボ端末として）
- 小規模データの解析・可視化
- 研究室内での汎用AI解析端末
課題

ラボ内で解析担当者が日常的に使えるマシンを台数揃えたいのに、一台あたりのコストが高すぎて導入が進まないとお困りではありませんか。推論・前処理・可視化を一台でこなせる「ちょうど良い」性能のマシンが見つからないとお悩みではないでしょうか。ストレージI/Oが詰まって結果確認に時間がかかり、実験のリズムが崩れていませんか。

サードウェーブからのご提案

Case01

地理・画像データ解析｜大容量点群・衛星画像重可視化専用ワークステーション
用途
- 数億〜数十億点規模の大容量点群データの高速可視化・解析
- 衛星・航空画像の大規模処理とシミュレーション結果の3D都市可視化
- 複数ツール同時利用下での高速試行・インタラクティブ検証
課題

数億点を超える点群データや3D都市モデルを可視化しようとすると、GPUメモリ不足でフレームレートが著しく低下し、インタラクティブな確認作業がままならないとお困りではありませんか。衛星・航空画像の大規模処理でNVMeキャッシュが詰まり、再計算のたびに長い待ち時間が発生していませんか。複数のツールを同時起動すると応答性が低下し、検証のリズムが崩れていませんか。

サードウェーブからのご提案
Case02

地理・画像データ解析｜実務標準解析・地理＋画像処理向けワークステーション
用途
- 地理データ・画像データの標準的な解析と軽いシミュレーション
- 解析結果の確認・再計算・検証サイクルを快適にこなす日常業務
- 複数解析ツールを並行利用しながら快適に作業できる環境
課題

地理データと画像データを組み合わせた標準的な解析で、GPUメモリが不足して処理が中断されたり、再計算のたびに長い待ち時間が発生していませんか。複数のツールを同時利用すると応答性が低下し、確認作業が滞っていませんか。データを回しながら検証できる快適さを保ちつつ、再計算の時間を短縮できる構成をお求めではないでしょうか。

サードウェーブからのご提案
Case03

地理・画像データ解析｜現地確認・教育・軽解析向けエントリーワークステーション
用途
- 現地での点群データ確認・簡易表示・レポート作成
- 教育機関・研究室新人向けの地理・画像解析入門環境
- 軽い解析・簡易モデル生成・データ確認
課題

現地作業や教育用途で使えるコストを抑えた解析環境を揃えたいのに、適切な構成を見つけるのが難しいとお困りではありませんか。簡易な点群確認や軽いシミュレーションには対応しつつ、必要に応じて将来拡張できる構成をお求めではないでしょうか。持ち回りやすさとコスト効率を両立した、実用的なエントリー環境をご検討の方にもおすすめです。

サードウェーブからのご提案