NVIDIA 「PysicsNeMo」 動作用ワークステーション
物理法則を、光速で学習せよ。PhysicsNeMo 最適化ワークステーション。
※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。
製品紹介
NVIDIA PhysicsNeMoは、物理法則（偏微分方程式など）の知識とデータ駆動型のAIを融合させた「物理インフォームド機械学習（Physics-ML / SciML）」モデルを構築、学習、ファインチューニング、および推論するためのオープンソースのディープラーニング・フレームワークです。
1. 主要な機能とテクノロジー
グラフニューラルネットワーク（GNN）のネイティブサポート:
流体解析や構造解析で用いられる複雑な3D形状（メッシュやポイントクラウド）をグラフ構造としてそのままAIに学習させることができます。「MeshGraphNet」などのアーキテクチャを利用し、複雑なジオメトリを持つシステムの挙動を高精度に予測します。
物理法則の組み込み（PINNs と physicsnemo.sym）:
純粋なデータ駆動のAIとは異なり、質量保存則やナビエ・ストークス方程式といった物理法則を損失関数（制約）としてAIに学習させます。Pythonの数式処理ライブラリ「SymPy」を用いて方程式を定義し、自動微分によって物理的残差を計算するモジュールを備えています。
ニューラルオペレーターの提供:
解像度に依存せず、一度学習すれば異なるメッシュサイズにも適用可能な「フーリエ・ニューラル・オペレーター（FNO）」などの高度なアーキテクチャを提供します。
PyTorchとのシームレスな統合とGPU最適化:
PyTorchエコシステム上に構築されており、NVIDIA GPUを利用した大規模な並列・分散学習（分散コンピューティング）に高度に最適化されています。
1. 主要な機能とテクノロジー
グラフニューラルネットワーク（GNN）のネイティブサポート:
流体解析や構造解析で用いられる複雑な3D形状（メッシュやポイントクラウド）をグラフ構造としてそのままAIに学習させることができます。「MeshGraphNet」などのアーキテクチャを利用し、複雑なジオメトリを持つシステムの挙動を高精度に予測します。
物理法則の組み込み（PINNs と physicsnemo.sym）:
純粋なデータ駆動のAIとは異なり、質量保存則やナビエ・ストークス方程式といった物理法則を損失関数（制約）としてAIに学習させます。Pythonの数式処理ライブラリ「SymPy」を用いて方程式を定義し、自動微分によって物理的残差を計算するモジュールを備えています。
ニューラルオペレーターの提供:
解像度に依存せず、一度学習すれば異なるメッシュサイズにも適用可能な「フーリエ・ニューラル・オペレーター（FNO）」などの高度なアーキテクチャを提供します。
PyTorchとのシームレスな統合とGPU最適化:
PyTorchエコシステム上に構築されており、NVIDIA GPUを利用した大規模な並列・分散学習（分散コンピューティング）に高度に最適化されています。
仕様・スペック
NVIDIA PhysicsNeMo を快適に動作させるためのアプライドおすすめのワークステーションをご提案します。
❶NVIDIA PysicsNeMo 動作用 Ryzen9/PRO4500BWモデル
基本仕様
■CPU：AMD Ryzen 9 9950X3D 4.3-5.7GHz
16コア/32スレッド
■チップセット：AMD X870
■メモリ：128GB（32GB×4）DDR5-5600
■OS：Ubuntu 24.04 LTS
■SSD：SSD 2TB M.2 NVMe
■GPU：NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GBGDDR7
■電源：850W (80PLUS GOLD認証)
■標準保証：ハードウェア1年間 （センドバック）
❷NVDIA PysicsNeMo 動作用 Threadripper/PRO6000BWモデル
基本仕様
■CPU：AMD Threadripper 9970X 4.0GHz-5.4GHz
32コア/64スレッド/128MB L3 Cache
■チップセット：AMD TRX50
■メモリ：256GB（64GB×4）DDR5-5600 ECC
RDIMM
■OS：Ubuntu 24.04 LTS
■SSD：SSD 4TB M.2 NVMe
■GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
96GB-GDDR7
■電源：1200W (80PLUS Plutinum認証)
■標準保証：ハードウェア3年間 （センドバック）
※本製品に「NVIDIA PysicsNeMo」開発環境等は含まれておりません。
❶NVIDIA PysicsNeMo 動作用 Ryzen9/PRO4500BWモデル
基本仕様
■CPU：AMD Ryzen 9 9950X3D 4.3-5.7GHz
16コア/32スレッド
■チップセット：AMD X870
■メモリ：128GB（32GB×4）DDR5-5600
■OS：Ubuntu 24.04 LTS
■SSD：SSD 2TB M.2 NVMe
■GPU：NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GBGDDR7
■電源：850W (80PLUS GOLD認証)
■標準保証：ハードウェア1年間 （センドバック）
❷NVDIA PysicsNeMo 動作用 Threadripper/PRO6000BWモデル
基本仕様
■CPU：AMD Threadripper 9970X 4.0GHz-5.4GHz
32コア/64スレッド/128MB L3 Cache
■チップセット：AMD TRX50
■メモリ：256GB（64GB×4）DDR5-5600 ECC
RDIMM
■OS：Ubuntu 24.04 LTS
■SSD：SSD 4TB M.2 NVMe
■GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
96GB-GDDR7
■電源：1200W (80PLUS Plutinum認証)
■標準保証：ハードウェア3年間 （センドバック）
※本製品に「NVIDIA PysicsNeMo」開発環境等は含まれておりません。
用途・実績例
主な用途（アプリケーション）
従来のCAE（コンピュータ支援エンジニアリング）による物理シミュレーションを、AI（サロゲートモデル）によって劇的に高速化する「AI4Science」領域で活用されています。
計算流体力学（CFD）: 自動車や航空機の空力シミュレーションのリアルタイム予測。
熱力学・構造力学: 半導体設計における熱解析や、部品の変形予測。
気象・環境モデル: 地球規模の気候デジタルツインにおける高精度な気象予測。
従来のCAE（コンピュータ支援エンジニアリング）による物理シミュレーションを、AI（サロゲートモデル）によって劇的に高速化する「AI4Science」領域で活用されています。
計算流体力学（CFD）: 自動車や航空機の空力シミュレーションのリアルタイム予測。
熱力学・構造力学: 半導体設計における熱解析や、部品の変形予測。
気象・環境モデル: 地球規模の気候デジタルツインにおける高精度な気象予測。
