H200 NVL 4GPU¶
H200 NVL 4GPU を使って、QE/学習/推論/LAMMPS連携を 安定運用するための提案ページです。
“スペック表”よりも、研究ワークフローとして使える状態（検証・手順書・運用）を重視します。
問い合わせ（見積）
「何をどの規模で回したいか」が分かれば、4GPU/8GPUの適正も含めて提案できます。
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4GPUが向いているケース¶
- 学習/推論の反復を回しつつ、QEやMDも並行で回したい
- まずは 1台で完結する研究開発環境を作りたい
- 大規模分散よりも、安定稼働・再現性・運用容易性を優先したい
ここで提供する価値（ハード単体ではありません）¶
- GPU環境の整合性（ドライバ/ライブラリ/性能劣化の原因つぶし）
- QE/学習/推論/LAMMPSの “動く状態”の検証
- 研究所の調達・検収に合わせた 手順書・受け入れテストの納品
構成は要件で最適化します（例）¶
- CPU / メモリ：計算サイズとI/Oを見て最適化
- ストレージ：学習データ・軌道・ログの運用設計
- ネットワーク：将来の拡張（多ノード）を見据えて選定も可能
※研究用途は要件差が大きいため、まずは用途/規模から設計します。
導入フロー¶
- ヒアリング（目的・規模・制約）
- 見積書提出
- 構築・検証（必要に応じて性能確認）
- 納品・検収（後払い）
関連（技術記事）¶
→ QE on GPU
→ Training（NequIP / Allegro）
→ LAMMPS integration