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LLM(大規模言語モデル)トレーニング用途の機種と推論用の機種をそれぞれご紹介！
LLM(大規模言語モデル)トレーニング用途であればコチラ！ APPLIED HPC Deep Type-AS4UX2S8GP-AU019 ■ CPU：Xeon Gold 6530 （32コア/64スレッド/2.1GHz/tb4.0GHz） ■ メモリ： 2,048GB （64GB×32） ■ ストレージ：1.92TB SSD + 7,68TB SSD ■ GPU：NVIDIA H100 94GB ■ OS： Ubuntu 22.04 LTS ■フレームワーク：TensorFlow / Pytorch / Chainer (DockerDesktop) ■ 光学ドライブ： なし ■ 電源： [4基] 3,000W/200V- 冗長化仕様（2+2） - 80 Plus Titanium 認証 ■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証 16,800,000円（税込）
オーストリア・ウィーン大学で開発された非経験的量子分子動力計算ソフトウェア『VASP』を快適に動作可能な機種です！
こちらは価格を優先したCPU計算仕様のおすすめモデルをご紹介しております。 「VASP」はGPGPUにも対応していますが、公式HPによると 倍精度演算（fp64）性能の高いGPUの利用が推奨されています。 代表的なGPUとしてH100が挙げられますが、GPU単体で高額であること、 GPGPU専用筐体の使用が必要なこと、冷却や騒音対策が求められるため 設置場所に限りがあることが度々問題として発生します。 そのため、比較的導入頂きやすいように安価なモデルを選定しております。
固体の電子構造計算プログラム『WIEN2k』を快適に動作させることができるワークステーションです！
WIEN2kは、フルポテンシャル化された(L)APW法に局在起動を拡張した 平面波および局所軌道［FP-APW+Io］基底関数セットを使用して、 密度汎関数理論のコーン・シャム方程式を解きます。 計算規模によってPCに必要なスペックは大きく変わります。 そのため、処理能力の高い高性能CPU Core i9-14900Kを搭載しています。
