導入設計パック（上限100万円・全額クレジット）
いきなり高額導入が不安なら、まず 設計・検収・Runbook を固めるところから始められます。
→ 導入設計パック（全額クレジット）
まず5分：なぜ QE + NequIP/Allegro + LAMMPS なのか
AIMD（DFT）は精度が高いが重い／古典MDは速いがポテンシャルが不安──
このギャップを埋めて、「大規模・長時間・多条件で統計が取れる」材料シミュレーションへつなげる全体像です。
→ 解説を読む（5分で全体像）
Solutions¶
まずは H200 NVL 1GPU + Runbook で「回る状態（再現・検収・運用）」を作り、必要に応じて 1→4→8 にスケールします。 同一筐体で最大8GPUまで増設でき、NVLinkは 4GPU（4-way）単位です。
主導線：1GPU + Runbook → 必要なら 4/8GPU へ
まずは H200 NVL 1GPU + Runbook で「回る状態（Runbook/検収）」を固めるのが最短です。
同じ筐体で 最大8GPUまで増設でき、NVLink は 4GPU単位（4-way） で接続します。
4GPU/8GPUのページは「増設時の判断と設計ポイント」をまとめたガイドです。
研究用途で QE + NequIP + Allegro + LAMMPS を「再現可能に回る状態」で導入するための支援メニューです。
ハード単体売りではなく、研究ワークフローとして“使える状態”で納品します。
まずはここから（見積のために必要な情報）
目的と規模（原子数/サンプル数/NEB有無/GPU有無）が分かれば、最短で見積が作れます。
→ お問い合わせ
メニュー¶
- まず5分：なぜ QE + NequIP/Allegro + LAMMPS なのか
- Founding 5（ワークフロー導入パッケージ）
- H200 NVL 4GPU（開発〜中規模学習/推論の最適解）
- H200 NVL 8GPU（大規模学習/高スループット運用）
典型的な導入ゴール（成果物ベース）¶
- 同じ入力で同じ結果が再現できる（バージョン固定・実行手順・検証テスト付き）
- GPU環境での QE実行 / 学習 / 推論 / LAMMPS連携 が一通り動く
- 研究所の運用に合わせた 引き継ぎ（Runbook / 手順書 / 受け入れテスト） がある
調達フロー（大企業研究所 / 国研 / 大学向け）¶
- ヒアリング → 見積書提出 → 発注 → 構築/検証 → 納品 → 検収 → 請求（後払い）
関連（技術記事）¶
Researchノート（現行サイト）を起点に、導入の具体イメージを確認できます：
→ Research（ジャンル別目次）