ユースケース
データサイエンス・研究用 大規模前処理ワークステーション
AI 研究・シミュレーション
AIモデルの精度は、学習データの質と前処理の品質に大きく影響されます。テラバイト規模のテキスト・画像・センサーデータのクレンジング、特徴抽出、正規化——前処理パイプラインの遅さが実験のイテレーション回数を制限し、研究・開発のスピードに影響を与えます。GPUメモリ不足によるデータ分割の強制、遅いCPU前処理によるGPU稼働率の低下、ECC非対応環境でのメモリエラーリスク。サードウェーブのデータ解析・前処理向け構成は、大規模研究データの高速並列処理から中規模シミュレーション解析、数値解析結果の可視化まで、データサイエンスの現場が求める処理能力を、用途に応じて柔軟に選べる構成でご提供します。CTOによるメモリ・ストレージ構成のカスタマイズや、用途特化のフルオーダーメイドにも対応しています。
用途
- 研究データセットの高速前処理（大規模テキスト/画像/センサーデータのクレンジング、ノーマライズ、特徴抽出）
背景と課題
「大規模研究データの前処理が遅く、1回の実行に丸1日かかり実験回数が減ってしまう」「GPUメモリ不足でデータセットを分割せざるを得ず、精度低下やエラーが頻発する」「予算内で信頼性が高く拡張可能なオンプレミス機材を求めているが、CPU/GPUのバランスが悪い機種しか見つからない」——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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96コアの圧倒的な並列処理性能により、大規模データセットのクレンジング、統計解析、特徴抽出などの重い前処理工程を劇的に高速化します。8チャネルの広大なメモリ帯域と最新の並列演算機能により、データのシャッフルや正規化における計算待ち時間を最小化。研究のイテレーション回数を増やし、プロトタイプ開発のスピードを加速させます。
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Blackwellアーキテクチャの96GB GDDR7 ECC VRAMにより、大規模画像・センサーデータのGPUを活用したデータ処理および前処理の高速化の効率化に貢献します。TensorコアのFP8/INT8演算高速化と高効率設計により、長時間バッチ処理における熱負荷の軽減に貢献します。
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ECC Registered DIMMの採用により、数時間に及ぶ解析処理中のビットエラーを検出・補正し、研究データの長期的な信頼性を確保します。512GBの大容量構成を選択することで、巨大なデータセットをメモリ上に保持するインメモリ処理においても十分なメモリ容量を確保しています。DDR5-5600の高帯域幅が、CPUからGPUへのデータ転送効率を最大化します。
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膨大な生データのロードや、中間ファイルの頻繁な書き出しによるI/Oボトルネックを解消するため、物理的に独立した高速な最新世代NVMe SSDを作業領域に割り当てています。物理2ドライブ構成にすることで、大規模なデータアクセス中もOSの動作を安定させ、解析ジョブの異常終了リスクを低減。ストレージのボトルネックを解消し、快適なデータサイエンス環境を実現します。
このような方へ
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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）
おすすめ製品
THIRDWAVE Workstation N8632
| OS | Windows 11 Pro 64bit |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen Threadripper PRO 9995WX |
| グラフィック | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB ×1枚 |
| メモリ | 256GB (DDR5-5600 ECC RDIMM/64GB ×4) |
| ストレージ | 2TB SSD (M.2 PCIe 4.0 x4 NVMe) ×1 8TB 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。
