安さの常識を変える

AIスパコンクラウド

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NVIDIA H200で

AIモデル開発を倍速に

USE CASE

AIモデル開発に欠かせない
NVIDIA H200

AIスパコンクラウドは、NVIDIA H200を搭載したGPUインスタンスを低コストで提供するクラウドサービスです。

NVIDIA HGX H200は、1128GBの大容量GPUメモリを備え、LLMやマルチモーダルAIの開発に最適です。

インターネット環境があれば、GPUインスタンスに簡単に接続でき、複雑な設定も不要です。

大規模言語モデル（LLM）

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 LLM開発に使われるBF16演算性能において、H200は従来のA100と比べて3倍の性能を備えます。H200を8枚搭載したインスタンスを利用できます。

マルチモーダルAI

ai-spacon

画像、音声、およびテキストデータを扱うマルチモーダルAIの開発には、大規模な計算能力のあるHGX H200が最適です。

シミュレーション

ai-spacon

流体解析、ゲノム解析、電磁界解析等のシミュレーションに使われるFP64演算性能において、H200は従来のA100の3倍のパフォーマンスを発揮します。

PLAN

AIスパコンクラウドの料金プラン

特徴 HGX H200 x1ノード
月額費用（税込み） お問い合わせ
GPU／ノード NVIDIA H200(SXM) x8枚
GPUメモリ／ノード 総計1128GB
GPUメモリ帯域幅 4.8TB/秒
GPU間通信  NVLink・NVSwitch

vCPU／ノード

112コア
システムメモリ／ノード 2TB
ストレージ／ノード 30TB
演算性能／ノード
（FP16 Tensorコア）		 15.8PFLOPS
ノード数 1ノード
ノード間通信 -
OS Ubuntu OS
リージョン 日本
  • 演算性能はスパース機能有効時の値になります。
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RELIABLE

安心して使える国産GPUクラウド

POINT
01

技術サポートが無料

運営元のハイレゾは、累計2,000件以上の利用実績があります。GPUのプロフェッショナルによる技術サポートが無料で受けられます。基本的なレクチャーから、環境構築に関するアドバイスまで幅広く対応しています。
 

reliable
reason4
POINT
02

総合的なセキュリティ対策

ハイレゾはISMS認証（ISO27001）およびISMSクラウドサービスセキュリティ認証（ISO27017）、Pマークを取得済みで、総合的なセキュリティ対策を実施しています。通信経路はSSH接続によって暗号化することで安全に保護しています。物理サーバを専有する形でインスタンスを提供しているため、他のユーザーからの影響を受けません。

POINT
03

NVIDIAのクラウドパートナー

ハイレゾはNVIDIAのクラウドパートナー「NVIDIA Partner Network Cloud Partner」に認定されています。

NPN Partner Award 2022においては「Best CSP Partner Of the Year」を受賞しています。

reason5
EXPERIENCE

2,000件を超える利用実績

GPUSOROBANは、累計2,000件を超えるご利用実績があります。IT業界、製造業、建設業、大学研究機関まで幅広くご利用いただいています。画像生成やLLMなどの機械学習や、流体解析や電磁界解析などのシミュレーションの用途で使われています。
  • 自動車業界

  • SIer

  • AIベンチャー

  • 電機メーカー

  • 光学機器メーカー

  • 食品メーカー

  • 製薬会社

  • ゼネコン/サブコン

  • 学術研究機関

千寿製薬様

- 導入目的

薬効薬理の研究にAIを用いた解析・予測

- コメント
薬効薬理の基礎研究において、AIを用いたデータの解析や予測をしてます。眼底年齢評価モデル「JOIR」やタンパク質の構造を予測する「AlphaFold」などのAIを活用しています。GPUSOROBANの高速コンピューティングを使用し、計算リソース不足の課題を解決しました。
詳細ページ

アドバンスソフト様

- 導入目的

NeuralMDを用いた分子動力学シミュレーションにおけるH200 GPUクラウド性能検証

- コメント
NeuralMDを用いた分子動力学シミュレーションにおいて、NVIDIA H200 GPUクラウド環境での性能検証を実施しました。H200×8GPU構成により、最大9万8,000原子規模の大規模解析を実行し、計算速度およびスケーラビリティの向上を確認しています。
　高価なGPUをオンプレミスで保有することなく、必要なタイミングで柔軟に計算リソースを確保できる点から、GPUSOROBANを活用しました。
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株式会社SCC様

- 導入目的

現場のPMを支援する独自の社内LLM（大規模言語モデル）」の研究開発

- コメント
自身も長年PMとして現場を牽引してきた開発担当者に、独自データを活用した「頼れるベテランPMシステム」の開発背景と、アジャイルな試行錯誤が求められるAI開発において、ハイエンドGPUクラウド「GPUSOROBAN」がどのように課題を解決し、開発を加速させたのか、その全貌を伺いました。
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長瀬産業株式会社様

- 導入目的

リモートワークステーション × ミキシング・コンシェルジュ™

- コメント
ミキシング・コンシェルジュ™では計算負荷が高く、業務用PCでは処理時間が課題となるケースがあります。高性能GPU環境を新たに用意するにはコストや導入面でのハードルがあるため、リモートワークステーションを活用し、初期投資を抑えながら計算環境を柔軟に確保しています。
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エネルギア・コミュニケーションズ様

- 導入目的

画像AIモデルのトレーニング

- コメント
GPUSOROBANは画像データを対象としたトレーニングのため利用させていただきました。画像はデータ量が大きく学習時間と実行メモリが課題となっておりましたが、GPUSOROBANを利用することで課題は解消し快適に利用することができました。

スカイマティクス様

- 導入目的

自治体向け農業管理DXソリューション「いろはMapper」における作物判定AI推論およびオルソ画像生成

- コメント
作物判定AI推論およびオルソ画像生成の用途で利用しました。GeForce2080Ti搭載のローカルPCと比較して、GPUSOROBANは約2倍高速にAI推論を実行できました。元々GPU端末の維持コストに課題を抱えていましたが、GPUSOROBANを使用することで端末の維持コストを4割程度削減することができました。

合同会社TYS様

- 導入目的

TensorFlowとOptunaを使ったLSTMモデルのハイパーパラメータの最適化

- コメント
TensorFlow2.8とOptunaを使い、1200ケースのLSTMモデルのハイパーパラメータのチューニング計算を行いました。
利用前はGPUマシンを新たに購入する場合と、GPUクラウド利用する場合のコストを比較検討していました。
その中でも十分に安価なGPUSOROBANを利用しました。今後、GPU計算を行う際はGPUSOROBANの利用を検討しています。

NTTPCコミュニケーションズ様

- 導入目的

NVIDIA A100 GPUの「MIG分割」による性能差検証

- コメント
今までいくつもレンタルサーバーを使ってきましたが、このサーバーほど安定しているサーバーはありませんでした。ストレスや不具合もなく、快適に使えていますので、すごく重宝しています。

電マーク様

- 導入目的

ヒヨコの雌雄鑑別AIの運用テスト

- コメント
GPUサーバーと複数クライアント装置との接続負荷試験に使用させていただき、低価格のレンタルで試せたことは大変よかったです。試験では物理USBドングルをGPUサーバに接続する必要があったのですが、物理キーの接続も対応していただき、サポートの連絡対応もスムーズでした。国内で対応ができることは、管理者としても安心です。

全国高校AIアスリート選手権

- 導入目的

画像判定のAIモデル作成

- コメント
全国高校AIアスリート選手権大会「シンギュラリティバトルクエスト2021」において、画像判定のAIモデルを作成する競技でGPUSOROBANを利用しました。高速かつ安定したGPUクラウドサービスを使うことで、競技を円滑に進めることができました。日本の次世代を担うAI人材の発掘と育成に寄与していただいた事に感謝しております。

東北大学様

- 導入目的

より精緻な地震の断層を推定するための手法開発

- コメント
私たちは地震の断層を観測データから推定する手法の高度化を行っています。膨大な計算量をこなすためにNVIDIA A100グラフィックボードの導入を検討しましたが、コストが高いことに加え、手持ちのマザーボードが合わなかったり陳腐化するかもしれない等の懸念もありました。GPUSOROBANは月単位で最新モデルを必要なだけ使え、また国内サービスのため為替の影響を受けない料金体系であることが選択の理由となりました。

京都大学様

- 導入目的

量子コンピュータのシミュレーションと結果の解析

- コメント
我々のチームは、量子コンピュータのシミュレーションとその解析に、GPUSOROBANを使用しています。特に、量子コンピュータのシミュレーションに必要な行列積の計算や、量子回路の解析に必要な大規模対称行列の対角化や特異値分解を、GPUインスタンスを使って行っています。

早稲田大学様

- 導入目的

膨大な量の音響データ学習

- コメント
短時間で膨大な音響データを学習するためにGPUSOROBANを利用しました。物理マシンを用意するには時間、設置スペースの点で問題があり、期間内に実験を終えることが困難な状況でしたが、GPUSOROBANを使うことで必要な時に必要な数のGPUを確保することができました。また他社と比較しても圧倒的に安く利用できました。

立命館大学様

- 導入目的

岩石試料の形状分析における大容量の三次元画像処理

- コメント
計算機を導入するほど頻繁に画像処理を行わないため、計算機のレンタルサービスを検討していました。業界大手の同業サービスでは十分な能力の計算機が割り当てられず困っていましたが、GPUSOROBANでは満足のいく計算機に即日接続することができました。また私たちのデータは国内での取り扱いが望ましいため、安心して利用できました。
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FAQ

よくあるお問い合わせ

どのようにインスタンスに接続しますか？

ブラウザからマウス操作でインスタンスに接続できます。
ローカル環境～プロキシサーバ間をHTTPS接続し、
プロキシサーバ～インスタンス間をSSH接続する方式になっております。

インスタンスでdockerは使用できますか？

Dockerをプリインストールして提供可能です。
他にもUbuntu OS、CUDA、NVIDIAドライバ等のバージョンを指定してプリインストールが可能です。

NVIDIAドライバのバージョンは変更可能ですか？

変更可能です。

インスタンスからインターネットに出られますか？

インスタンスからインターネットに出ることができます。

複数ユーザーが１つのインスタンスに接続できますか？

複数ユーザーは1つのインスタンスに対して接続可能です。

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