ユースケース
70B〜30BクラスLLMの開発用ワークステーション
AI 学習・検証
大規模言語モデル（LLM）や生成AIの実用化が加速するなか、AI開発の主戦場はクラウドからオンプレミスへと広がりつつあります。機密データの保護、月額コストの抑制、実験の再現性確保——これらはクラウドAPIだけでは解決しにくい課題です。一方、ローカル環境での学習にはVRAMの容量不足、CPU前処理のボトルネック、長時間連続稼働への耐久性という別の壁が立ちはだかります。サードウェーブは、数百億パラメータの大規模学習から7B〜13Bクラスのファインチューニングまで、目的とコストに応じた最適なAI学習・検証環境を国内生産ワークステーションでご提供します。掲載構成はCTOによるGPU増設・メモリ拡張などのカスタマイズに対応しており、研究・開発の規模に合わせたフルオーダーメイドのご相談も承ります。
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
背景と課題
「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。
ご提案構成内容
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高いベースクロックとAVX-512により、データローディング・前処理（トークナイゼーション、画像前処理、パッチ分割）と分散同期処理を効率化。AMD Ryzen Threadripper PRO プラットフォームならではの豊富なPCIeレーンを活かし、将来的なGPU増設や高速ストレージの追加にも対応できる高い拡張性を保持。CPU側のデータ処理ボトルネックの軽減に貢献します。
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Blackwellアーキテクチャによる96GB GDDR7 ECC VRAMを搭載。第5世代TensorコアによるFP8/FP4低精度演算高速化で学習・推論処理の効率化に寄与します。高効率設計により、研究室の長時間連続稼働に対応し、シングルGPUながら96GBの大容量VRAMにより、7B〜30Bクラスのモデルのロードに必要なVRAM容量を確保しやすく、モデル分割の必要性を低減します。
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ECC Registered DIMM採用でビットエラー耐性を確保し、研究データの長期信頼性を維持。7B〜30Bクラス向けの中規模データセットのインメモリ処理に対応した容量を確保しており、DDR5-5600の高帯域幅によりCPU側でのデータ前処理とメモリアクセスを高速化します。
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学習データの高速なロードと、大容量なモデル重みの保存を両立するため、物理的に独立した高速NVMe SSDを作業領域に割り当てています。システムドライブとデータ領域を物理的に分離することで、チェックポイントの書き出し負荷によるOSのレスポンス低下を回避。ストレージのボトルネックを解消し、ストレスのない研究・開発サイクルを提供します。
このような方へ
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70B〜30BクラスLLM・生成AI研究者
おすすめ製品
THIRDWAVE Workstation N8632
| OS | Windows 11 Pro 64bit |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX |
| グラフィック | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB ×1枚 |
| メモリ | 128GB (DDR5-5600 ECC RDIMM/16GB ×8) |
| ストレージ | 2TB SSD (M.2 PCIe 4.0 x4 NVMe) ×1 4TB SSD (M.2 PCIe 4.0 x4 NVMe) ×1 |
| 保証 | 3年間のオンサイト保守(Bronze_9:00-17:30) |
※掲載スペックは一部構成を変更したモデルです。構成内容は変更となる場合があります。
