ユースケース
生命科学・創薬｜推論＋中規模学習・実務PoC向け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
- 中規模創薬モデルの学習・推論（PoC〜本番手前フェーズ）
- デュアルGPU構成での効率的なモデル開発
- 再現性の確保・モデル切り替えの柔軟な運用
背景と課題
実務のPoC段階から本番移行前のモデル開発で、シングルGPUではVRAMが不足してバッチサイズが制限され、学習効率が上がらないとお困りではありませんか。モデルの切り替えや再現性確保のための環境管理に手間がかかっていませんか。前処理からロード、学習、推論まで一台でスムーズに回したいとお考えではないでしょうか。
ご提案構成内容
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データの前処理、ローディング、モデルの切り替えに伴う各種処理を、優れたマルチコア性能により高速に実行します。プラットフォーム全体でのECC対応により、長期間の連続稼働時におけるメモリ起因のビットエラーを抑え、安定した開発・運用環境を維持。PoCフェーズにおける予期せぬシステムダウンを防ぎ、研究・開発の継続性を支えます。
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Blackwellアーキテクチャによる96GB GDDR7 ECC VRAMを2基搭載。合計192GBの広大なビデオメモリ領域により、中規模な創薬モデルや高精細な画像解析モデルの並列学習・推論に余裕を持って対応します。省電力・低発熱設計に最適化されたモデルの採用により、デュアルGPU構成時の熱マネジメントを安定化。第5世代Tensorコアによる演算加速が、実用化フェーズへの移行スピードを劇的に高めます。
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中規模データセットのインメモリ処理や複数モデルの同時管理に対応した容量を確保しています。2基のGPUへの円滑なデータ供給を支え、システム全体のパフォーマンスを最大化します。
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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軽減し、GPU稼働率を高い水準で維持し、ストレスのない開発サイクルに貢献します。
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 N6632
| OS | Windows 11 Pro 64bit |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen Threadripper 9960X |
| グラフィック | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB×2 |
| 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 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。
