研究開発現場で、こんな課題はありませんか？
用途特性によって、必要な計算環境は大きく異なります。
まずは「困っている現象」から整理すると、最短で最適構成に辿り着けます。
研究開発部門のための計算環境設計
「CPUを上げる」「GPUを増やす」だけでは解決しないケースがあります。
用途に応じて“詰まりどころ”を整理し、CPU／GPU／メモリ／I/Oのバランスから最適構成を設計します。
研究用途ごとに計算環境の設計ポイントは異なります。
研究用途によって、計算処理のボトルネックは大きく異なります。用途別に設計の考え方を整理しました。
CAE解析・シミュレーション
流体解析や構造解析などのCAEでは、 CPU性能とメモリ帯域が解析速度に大きく影響します。
モデル規模に応じたCPU選定
並列処理を活かすメモリ設計
入出力待ちを抑えるストレージ構成
CPUとメモリ帯域が鍵になる領域
・高クロックCPU
・大容量メモリ
・並列計算効率
使用ソフト例：ANSYS / Abaqus / COMSOL
推奨環境：科学技術計算 / HPCワークステーション
AI開発・ローカルLLM
Alモデルの学習やローカルLLMの実行では、 GPU性能とGPUメモリ容量が処理能力に直結します。
モデル規模に応じたCPU選定
学習・推論が安定する構成パランス
データ供給を止めない1/0最適化
GPU性能とVRAM容量が鍵になる領域
・GPUメモリ容量
・GPU枚数
・高速ストレージ
使用ソフト例：PyTorch / TensorFlow / Llama
推奨環境：AI開発ワークステーション / AIサーバー
フィジカルAI・デジタルツイン
ロポティクスやデジタルツィンでは、 シミュレーションとAl処理を組み合わせた計算環境が必要になります。
同時実行を前提にした役割分担設計
メモリ／I/Oの余裕を見込んだ構成
ワークフロー全体を止めない設計
CPU • GPU •I/Oの同時設計が必要な領域
・GPU計算性能
・高速ストレージ
・大容量データ処理
使用ソフト例：NVIDIA Isaac Sim / NVIDIA Omniverse / ROS
推奨環境：GPUシミュレーション環境
マテリアルズ・インフォマティクス (MI)
材料研究や化学シミュレーションでは、 大規模デー夕処理と計算効率が重要になります。
長時間負荷を前提とした熱・電源設計
将来拡張を見据えた筐体・部材選定
研究用途として成立する運用設計
研究を止めないための基盤設計
・高性能CPU
・大容量メモリ
・高速ストレージ
使用ソフト例：Materials Studio / Gaussian / VGSTUDIO MAX
推奨環境：材料研究計算環境
