ユースケース
解析データ処理用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
- 数値解析結果の可視化およびデータ探索（時系列データ分析、分布解析、研究データ可視化）
背景と課題
「シミュレーション結果のデータ整理や可視化処理に時間がかかる」「GPUを活用した可視化処理を行いたいが、既存PCでは性能が不足している」「研究用途として導入しやすい価格帯で、解析処理に適したワークステーションを検討したい」——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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研究データの解析スクリプト実行、データ加工処理、統計分析などCPU中心の処理の効率化に貢献し、研究者の作業待ち時間の短縮をサポートします。
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Blackwell世代のプロフェッショナルGPUにより、解析結果の3D可視化やボリュームデータ表示などのGPU処理の効率化に貢献します。RTX PROシリーズのワークステーション向けドライバにより、研究用可視化ソフトウェアとの安定した動作環境を提供します。
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DDR5-5600の高帯域メモリを採用し、統計解析や時系列データの処理において十分なメモリ容量を確保しています。高速なデータ転送帯域により、大規模なスプレッドシートやデータベースからの読み込みもスムーズです。なお、本構成は可視化・探索的データ解析に最適化されていますが、より大規模なデータセットの前処理や機械学習を本格的に行う場合は、128GBへのカスタマイズ拡張も柔軟に対応可能です。
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大容量の解析データやシミュレーション結果の読み込みを円滑に行うため、エントリー構成においても物理2ドライブ構成を採用しています。システムとデータを物理的に分離することで、重いデータアクセス中もOSの応答性を損なわず、快適な解析環境を維持。ストレージ起因のボトルネックを解消し、スムーズ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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シミュレーション解析担当エンジニア
おすすめ製品
THIRDWAVE ZL-C7K4BQ-07B
| OS | Windows 11 Pro 64bit |
|---|---|
| CPU | インテル Core Ultra 7 270K Plus |
| グラフィック | NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 24GB |
| メモリ | 64GB(DDR5-5600/32GB ×2) |
| ストレージ | 1TB SSD (M.2 NVMe Gen4 DDRキャッシュ TLC)×2 |
| 保証 | ピックアップ保証１年 |
※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。
