試作中心から仮想検証中心へ
実機試験だけでは開発スピードに限界があります。 仮想環境での大量検証を前倒しで回せる体制が、開発全体のリードタイムを短縮します。
Overview
研究開発のスピード差は、計算基盤の差になっている
モビリティ業界では、ソフトウェア化・電動化・知能化が同時進行しています。
その結果、開発現場ではCAE、AI学習、走行ログ再生、仮想試験の計算量が急増し、
HPC基盤の設計そのものが競争力の一部になっています。
AIと物理シミュレーションの融合
認識AIの学習だけでなく、電池、熱、流体、構造などのマルチフィジックス解析も 同じ開発サイクルの中で高速化が求められています。
部門横断の共通基盤が必要
AI、CAE、ソフトウェア検証を個別最適で運用すると、データ移動や再計算が増えます。 共通HPC基盤が全体最適の鍵になります。
Pain Points
こんな課題はありませんか？
モビリティR&Dの現場では、単純なCPU性能不足だけでなく、 GPU待ち、ストレージI/O、部門ごとの環境分断といった複合的なボトルネックが発生しています。
シミュレーションが終わらず開発が止まる
- CAE解析やシナリオ検証が長時間化し、次工程へ進めない
- 解析条件を簡略化して判断せざるを得ず、品質リスクが残る
GPU待ち・ジョブ待ちが常態化している
- AI学習、画像処理、ログ再生が同時に走り、計算資源が不足する
- 運用最適化が不十分で、実効稼働率が上がらない
走行ログの前処理とデータ転送が重い
- PB級データのロードと前処理に時間を要し、検証開始までが長い
- ストレージ性能やネットワーク帯域が全体の足を引っ張る
AI・CAE・ソフト検証環境が分断されている
- 部門ごとに別インフラを持ち、データや運用が分散している
- 再計算やデータ移動が増え、開発全体の効率が落ちる
Before / After
HPC導入で変わる開発現場
HPCは単なる高速計算装置ではありません。
検証回数、設計探索深さ、部門連携の密度を変え、研究開発の進め方そのものを変えます。
Before 01 After 01
解析待ちから、並列検証の設計探索へ
Before
大規模解析が完了するまで次工程に進められず、試行回数も限られるため、設計判断が後ろ倒しになりやすい。
After
複数ケースを同時に回せるため、短期間で比較検討が進み、設計の探索幅と意思決定速度が大きく向上する。
Before 02 After 02
分断された環境から、共通HPC基盤へ
Before
AI、CAE、ソフト検証が別環境で運用され、データ受け渡しや再実行の手間が増え、開発効率が頭打ちになる。
After
共通ストレージ、ジョブ管理、GPU運用を統合し、部門横断で計算資源を活かせる体制に変わる。
Before 03 After 03
実車試験依存から、デジタルツインへ
Before
危険シナリオや稀少ケースの再現が難しく、試験回数と時間の制約から十分な検証がしにくい。
After
仮想環境で大量ケースを短時間に評価でき、実機試験の前段階で多くのリスクを潰せる。
Software Defined Vehicle
SDV開発は大規模ソフトウェア工学へ
ゾーンECU化により車両は分散コンピューティングシステムへ進化。
CI/CD、自動テスト、OTA検証環境など、ソフトウェア開発基盤の整備が不可欠です。
数千万行規模のコード品質保証には、仮想HIL環境と大規模シミュレーションが必要になります。
センサーフュージョン検証は
ペタバイト級データ処理へ
LiDAR・Radar・Cameraログ再生とAI推論評価にはGPU並列処理が不可欠。 実車走行ログの再演算、アノテーション生成、異常検知学習は高速ストレージと分散計算基盤が前提になります。
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自動運転ODD拡張は
シナリオ爆発問題との戦いへ
交通流生成、気象条件、突発イベントを組み合わせた数億ケース検証が必要。 生成AIと物理シミュレーションを統合した大規模デジタルツインが実装競争の核心です。
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電池開発は
マルチフィジックス計算競争へ
熱・応力・電気化学反応を統合したセルレベル解析は数千万メッシュ規模へ拡大。 GPUアクセラレーションとスケーラブルなHPCクラスタ設計が研究開発期間を大幅に短縮します。
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Architecture Selection
GPU構成比較：開発用途別の最適アーキテクチャ
すべてを同じ構成で賄うのではなく、用途ごとに最適な設計を選ぶことが重要です。
個人利用、チーム共有、本番級検証では、必要な構成が大きく異なります。
01
GPUワークステーション
個人開発・試作向け
単体解析、PoC、小規模AI学習、部品レベル検証に適した構成です。導入しやすく、設計初期の試行錯誤を高速化できます。
02
GPUサーバ
チーム開発・共有基盤
複数ユーザーでの共有を前提に、AI学習、CFD、画像認識、ログ解析を効率化します。
運用最適化により、実効稼働率を高めやすい構成です。
03
GPUクラスタ
大規模検証・本番運用向け
大規模ログ再生、都市スケールシミュレーション、数億ケース評価など、大量並列処理を必要とする開発に対応するスケールアウト構成です。
Contact / Consultation
モビリティR&Dに
最適なHPC基盤を
開発現場視点で
設計しませんか
CAE、AI学習、ログ再生、デジタルツイン運用をどのように統合するか。。。GPU密度、ストレージI/O、ネットワーク帯域、ジョブ運用まで含めて、 貴社の研究開発ワークフローに合わせたHPC構成をご提案します。