H200 NVL 1GPU / 4GPU / 8GPU の選び方（QE×Allegro×LAMMPS）¶
結論：「1本を最速にする」より、研究では「条件本数を増やす」ほうが効くケースが多いです。
ただし、学習や納期制約が強いと 8GPU が必要になるケースもあります。
価格帯（目安）¶
- 1GPU：~1,000万円
- 4GPU：~3,000万円
- 8GPU：~5,000万円
※構成・為替・納期で変動
早見表（まずはここ）¶
| 目的 | 1GPU がハマる | 4GPU がハマる（主力） | 8GPU がハマる（高額だが刺さる） |
|---|---|---|---|
| QE（DFT/SCF） | 単発・小〜中規模。まず GPU QE を始めたい | 条件/構造/温度など 並列に回したい。計算待ちを減らす | 大規模・短納期・同時に多数案件。チームで回す |
| Allegro 学習 | まずは試作・小規模。学習反復を “回し始める” | 通常の学習反復を現実的な時間で回す。再学習を短サイクル化 | データが大きい／反復を最短化したい／同時に複数モデル |
| LAMMPS 推論MD | 1条件を回す（単発） | 4条件を同時に回す（レプリカ/温度/欠陥/seed） ←売りやすい | 条件本数がとにかく多い、納期がキツい |
推奨（現実的な売れ筋）¶
- 主力は 4GPU + ソフトウェアバンドル
→ 4レプリカ並列（温度/欠陥/seed）に直結して説明しやすい - 1GPU は「入口商品」として強い
→ 代理店経由でエンドリストが薄い場合でも、広告で “まず1台” を取りやすい - 8GPU は「納期と学習」で刺さる
→ 案件が合えば一撃が大きい（が、母数は少ない）
相談時に聞きたい 7項目（これだけで切り分け可能）¶
- 系（LLZO/界面/欠陥など）
- 原子数のレンジ（例：10k/50k/200k）
- 条件本数（温度、欠陥、電場、圧力など）
- 期限（いつまでに “結果” が必要か）
- 学習が必要か（Allegro再学習の有無）
- オンプレ/閉域/NDA の要否
- 既存環境（GPU/CPU/ストレージ/ネットワーク）
相談・見積（最短1分）
この条件、4GPUで足りるか / 8GPUが必要かだけでも整理できます（NDA/閉域/学内規程もOK）。
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※ 研究記事の文脈を崩さない“要件整理”の相談として扱います