ユースケース
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
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。
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
背景と課題
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。
ご提案構成内容
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GPU学習におけるデータの前処理、ローディング、分散学習時の同期処理を、強力なマルチコア性能により高速化します。プラットフォーム全体でのECC対応により、長期間の連続稼働においてもメモリ起因のビットエラーを抑え、学習ジョブの安定性を飛躍的に向上。GPUの演算能力を最大限に引き出すための、極めて堅牢な計算基盤を提供します。
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Blackwellアーキテクチャによる96GB GDDR7 ECC VRAMを搭載したGPUを4基搭載。合計384GBに及ぶ圧倒的なVRAMリソースにより、モデル並列やデータ並列を用いた大規模バッチ学習を可能にします。第5世代TensorコアによるFP8/FP4演算の高速化は、創薬AIや高解像度画像解析の学習時間を大幅に短縮。プロフェッショナル向けの高効率な排熱設計を採用し、4基の高密度構成においても、安定したスループットを維持します。
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512GBの大容量ECC DDR5により、大規模データセットのインメモリ処理に対応。ECCメモリによりビットエラーを検出・訂正し、長時間学習時のデータ破損リスクを低減します。
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データローディング時のストレージボトルネックを考慮し、高速NVMe SSDを組み合わせた構成を採用。大規模データセットの読み込みや前処理を効率化します。
このような方へ
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生命科学・創薬の研究者（構造予測・分子生成）
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AI開発エンジニア・計算生物学者
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GPU演算基盤の運用担当者
おすすめ製品
THIRDWAVE Workstation X6632
| OS | Windows 11 Pro for Workstation |
|---|---|
| CPU | Intel Xeon w9-3595X |
| グラフィック | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB ×4枚 |
| メモリ | 512GB (DDR5-5600 ECC RDIMM/64GB ×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。
