H200 NVL 8GPU¶
H200 NVL 8GPU を使った、大規模学習・高スループット運用向けの提案ページです。
“速い”だけでなく、止まらない運用・再現性・検収可能な納品物を重視します。
問い合わせ（見積）
8GPUが必要かどうかは、学習規模・データ量・反復回数・納期で決まります。
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8GPUが向いているケース¶
- 学習を頻繁に回し、反復の回数を増やしたい（研究開発サイクルを短縮）
- 1台で大きなモデル/大きなバッチを扱いたい
- 今後、多ノード化/拡張も視野に入れている
ここで提供する価値（運用まで含む）¶
- GPU環境の整合性設計（学習が不安定になる要因の先回り）
- QE/学習/推論/LAMMPSの検証（“動く状態”を受け渡す）
- 手順書（Runbook）と受け入れテスト（検収に耐える形）
スケール前提の設計ポイント（例）¶
- I/O（学習データ/軌道/ログ）の運用設計
- 監視・障害切り分け（初期運用に必要な最低限）
- 将来の拡張（多ノード）を見据えた構成選定（要件ベース）
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
4GPU / 8GPU の選び方（簡易ガイド）¶
| 観点 | 4GPUが合いやすい | 8GPUが合いやすい |
|---|---|---|
| 主目的 | 安定運用・開発反復を回す | 学習を高頻度に回し研究サイクル短縮 |
| 学習規模 | 試行錯誤中心（中規模） | スループット重視（大規模） |
| 運用 | シンプル優先 | 監視/切り分けも含めて高負荷運用 |
| 将来拡張 | まず単体で固めたい | 多ノード化も視野に入れる |
※最終判断は「反復回数・納期・データ量・並列要件」で決まります。迷ったら用途から提案します。
導入パターン¶
既存環境に導入（ハードは保有済み）¶
- 既存GPU環境の診断（性能劣化要因の切り分け）
- QE / 学習 / 推論 / LAMMPS連携を 受け入れテスト付きで整備
- Runbook（手順書）を作成し、引き継ぎまで実施
新規調達を含めた導入（要件整理＋構成提案）¶
- 用途・規模・設置条件から構成提案（I/O、ストレージ運用、将来拡張）
- 検収を意識した受け入れテストとドキュメントで納品
納品物（検収に耐える成果物）¶
- 受け入れテスト一式（再現用の最小ジョブ）
- Runbook（手順書：実行/運用/トラブルシュート）
- 必要に応じて：性能・安定性の確認メモ（数値は環境依存）
範囲外（例）¶
- 研究結果の保証（物性の正しさ等）
- 特定ベンダーに依存するハード故障対応（保守契約領域）
- 大規模なコード改変（別途要相談）
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