ユースケース
工場検知向けAI推論・運用ワークステーション
AI 推論・運用
開発・検証フェーズを終えたAIモデルを実サービスや社内業務に安定して組み込む段階では、学習時とは異なる要件が求められます。低レイテンシでの同時リクエスト処理、24時間365日の連続稼働への耐久性、そして社内データを外部に出さないセキュアな推論環境——クラウドAPIではコストと機密性の両面で限界が生じます。サードウェーブのAI推論・運用向け構成は、Webサービスでの大規模同時推論から工場ラインのリアルタイム検知、社内チャットボット・文書要約ツールの日常運用まで、用途と規模に応じた推論基盤を構築できます。掲載モデルはCTOによるGPU構成・メモリ容量のカスタマイズに対応しており、運用環境や予算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
- 製造ラインの品質検査・異常監視運用
背景と課題
「工場ラインでカメラ画像のリアルタイム欠陥検知をしたいが、VRAM不足でバッチ処理が制限されレスポンスが遅い」「評価機としてモデルを検証したいが、CPU前処理速度が遅く1日のテスト回数が少ない」「中小工場で予算を抑えつつ、安定したエッジ推論環境を構築したい」——そのようなお悩みにお応えします。
ご提案構成内容
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工場内の複数カメラやセンサーから届くデータのリアルタイム前処理（画像リサイズ、正規化、入力バッチ形成）を、高い並列処理性能により高速化します。AMD Ryzen Threadripper PRO プラットフォームが提供する圧倒的なI/O帯域により、長期間の安定運用を前提とした高信頼なエッジ推論環境の構築に貢献。将来的なカメラ増設時にも、CPU側の処理遅延（ボトルネック）を最小限に抑えます。
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Blackwellアーキテクチャの96GB GDDR7 ECC VRAMにより、中規模検知モデルの推論を低レイテンシで実行。TensorコアのFP8/INT8演算高速化により、欠陥検知モデルの推論処理の効率化に貢献します。ワークステーション向け設計により、長時間連続稼働を想定した工場現場での運用環境に適した構成です。
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ECC Registered DIMMの採用により、工場ログや解析データのインメモリ処理におけるビットエラーを検出・補正。システムの不意なダウンを防ぎ、十分なメモリ容量を確保することで、大規模な画像バッチの保持や推論結果の高速なバッファリングを実現し、安定した推論サイクルの継続に貢献します。
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OSの動作と、推論結果や異常検知時の画像ログ保存を物理的に分離するため、高速な最新世代NVMe SSDを2基搭載する物理2ドライブ構成を採用しています。書き込み負荷によるシステムレスポンスの低下を回避し、異常発生時の確実なデータ記録と、スムーズな運用確認環境を両立。ストレージのボトルネックを解消し、ミッションクリティカルな製造現場のDXを支えます。
このような方へ
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工場AIエンジニア（検知システム構築・運用担当）
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 | 1TB SSD (M.2 PCIe 4.0 x4 NVMe) ×1 2TB 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。
