GPU
コンピューティング・
AI解析

生命科学・創薬の研究開発において、タンパク質構造予測・分子生成・医療画像セグメンテーションといったGPU演算を要するワークロードは急速に増加しています。大規模モデルの学習ではVRAMの容量が実験の上限を決め、前処理の遅さがGPU稼働率を下げ、連続高負荷での熱・電源マージン不足がジョブ崩壊を招きます。クラウドGPU環境では機密性の高い研究データの取り扱いに制約が生じる場合もあります。サードウェーブのGPU演算向け構成は、ECC VRAM搭載のプロフェッショナルGPUを1〜4基まで用途に応じてスケールし、創薬AIモデルの大規模学習から推論・可視化を担うラボ端末まで対応します。CTOによるGPU増設・メモリ拡張のカスタマイズや、研究環境に特化したフルオーダーメイドのご相談も承ります。

ユースケース

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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