アプライド HPC・AIソリューション【公式】

先日はJapan IT Week 春 2026、 MSIブースへのご来場ありがとうございました！ 今回のテーマはAIの「物理実装」。 単なる理論に留まらず、 NVIDIA MGXサーバーやEdgeXpertなど、いかにAIを現場の「実力」に変えるか。 その具体的な熱量を詰め込んだ 開催レポートをブログに公開しました！ 当日ブースで注目を集めた エッジAIソリューションやデモの様子を 詳しく振り返っています。見逃した方も、もう一度深く知りたい方もぜひご覧ください。 🔗 続きはブログで mfrdx.applied-g.com/news/post-8452/

車の「脳」が異次元の進化へ。 NVIDIAの怪物チップ「DRIVE AGX Thor」が世界の自動車業界を塗り替えています。2,000 TOPSの圧倒的パワーで、 自動運転・生成AI・車内体験を 一つに統合。 2026年、世界中のトップメーカーによる量産がいよいよ始動。もはや車は「走るスーパーコンピュータ」へと変貌しました⚡ developer.nvidia.com/drive/agx アプライドでは「NVIDIA DRIVE AGX Thor開発者キット」をお取り扱い中。開発環境の構築はぜひ弊社へご相談ください！

【納品事例】 納品先：九州大学大学院 電磁界解析シミュレーション用途の ハイエンドワークステーションを 2台導入いただきました。 🔬用途／研究内容 ・電気機器内部の複雑な電磁現象を 可視化・分析 ・設計段階でのシミュレーション 精度向上 ・解析時間の大幅短縮に期待 💡今回のポイント 最新GPU「NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q」搭載により、 高負荷な電磁界解析を高速処理 💻構成 ・OS：Windows 11 Pro 64bit ・CPU：【2CPU】Xeon Gold 6530 2.10GHz ・メモリ：512GB ・GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 96GB 大規模シミュレーション環境の構築もお任せください。

🌟AIサーバーと一般サーバーの 核心的な違い🌟 AIサーバーと一般的なサーバーの違いは、一言でまとめると 「何を高速化するために設計されているか」の違いです。 AIサーバーは AIの学習・推論のための “行列計算専用マシン” 一般サーバーは Web・業務処理のための“汎用マシン”という位置づけになります。 構成の面でいうと 💡AIサーバーはGPU中心の処理で 大量の並列計算（行列演算）を 高速に処理するため、 NVIDIA H100/H200 などの GPUを複数搭載。 💡一般サーバーはCPU中心 Web、DB、業務アプリなどの 順次処理が中心。 GPUは通常不要。 AIサーバーの目的👇 ・生成AI（LLM、画像生成） ・機械学習の学習・推論 ・画像認識、音声解析、需要予測 → 大量データ × 高速並列計算 が前提 一般サーバーの目的👇 ・Webサーバー ・ファイルサーバー ・業務アプリケーション ・データベース → 安定稼働 × 冗長性 × 容量 が前提 ということで目的に 大きな違いがあるんですね💡 アプライドはどちらのサーバーも製造しているメーカー商社ですので お気軽にご相談ください！ 👇サーバーの導入事例はこちら👇 applied.ne.jp/hpc-casestudy/…

止まったら終わり。 【だから止めない。】 ⚡停電・瞬断・電圧変動といった 電源トラブルは、データ破損や機器障害 など、業務に大きな影響を与えます。 UPS（無停電電源装置）を導入することで、 ・停電時の安全なシャットダウン ・瞬断によるシステム停止の防止 ・電圧変動の吸収による機器保護 など、安定した運用環境を実現できます。 本特集では、 1500VA〜5000VAクラスまで 用途別にラインナップを整理し、 構成に応じた選定が可能です。 📌目安として ・1500VA：PC1台＋モニター （小規模環境） ・2200〜3000VA：ワークステーション／小型サーバー ・5000VAクラス：複数台構成／ 業務サーバー 🖥パソコン・ワークステーション・ サーバーまで、 そのまま導入できる構成を掲載しています。 ▼UPS特集ページ shop.applied-net.co.jp/html/page576.h…

📞 HPC製品購入前ダイヤル：092-481-8050 📩 メールフォーム：bto-pc.applied.ne.jp/contact

RTX5090 は1基で 600Wの電力が必要となり RTX5090を2基、搭載させようとすれば 1200W+その他パーツで 1500W⤴ 一般的には200V環境が 必須とみられがちですが… 100V環境で1500W以上を使う設計 実はできます。 家庭用100Vでは 1回路あたり約1500Wが目安ですが 弊社製品によっては 『100V電源を2基搭載したモデル』も存在します🧐 この場合 ①電源ユニットをそれぞれ 別回路（別分岐ブレーカー）に接続 ②消費電力を2基の電源ユニットへ分散 こうすることで 100V環境でも高負荷構成に 対応できるケースがあります。 例えば ・GPU複数枚搭載ワークステーション ・小規模HPC構成 などでも 設置環境に合わせた電源設計が行われます。 200Vの導入はできないけど 「100Vの2系統なら…」という方も ぜひお気軽にお問い合わせください。

ソフトバンクが国産AIの新会社設立、NECやホンダなど8社出資 nikkei.com/article/DGXZQO…

📣【導入事例紹介】 岡山大学 様 大学内大規模言語モデル構築用サーバとして 昨年度から継続して導入いただいております。 ・RTX PRO 6000 BlackWell Max-Q WorkstationEdition 他 複数台のサーバに大容量の VRAM搭載GPUを分散させることで GPU/マシンごとの負担を軽減。 ・大学内の生成データ、研究内容のバックアップが出来るネットワークストレージも併せて導入し、データの冗長性を確保 大学・研究機関様の運用、研究内容に 合わせて最適なシステムのご提案をさせていただきます。 （セキュリティのため、画像の一部を加工しております。）

BTOなのに、 すぐ届きます📦 名古屋生産工場で 即納モデルを量産中。 通常は受注生産で納期がかかるBTOですが、 最短2〜3営業日で出荷可能です。 研究用途や業務用で 「すぐ欲しい」というご相談も増えています。 セル生産方式により 組立から検証まで一貫対応し、 品質を担保しています。 ■構成例 ・Core Ultra 7 / 9 ・32GB〜64GBメモリ ・NVMe SSD 「すぐ使える」を前提に 構成を標準化。 スピードも、 中身も妥協しません。

AI for Scienceの公募が始まりましたね。 生命科学・材料科学・物理学から人文科学まで幅広い分野が対象です。 研究を加速させる計算リソースや 環境整備でお困りの際は、お気軽にご相談ください。

（✨注目製品✨：Xpert Station WS300 on DGX Station 実際の国内入荷はいつ？） 👇話題沸騰のNVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 搭載のNVIDIA-DGX-STATION MSI、Acer, GIGABYTEなどが NVIDIAの設計に基づいて製造し、 NVIDIAは直接リリースしない注目のモデル！各社が続々と発表しています。 さて、この注目の新製品ですが実際にどのタイミングで国内入荷が始まるのでしょうか？ NVIDIA社に聞いてみました♪♪♪ NVIDIAからの各社への部材供給は 平等にこの夏から、、、との事。 各社の製造スケジュールによって若干のズレは想定されるがおそらく【年末くらいでは？】とのコメント。 デスクサイドに設置可能な AIスーパーコンピュータとして早速検討に入っている顧客も多いと話題の新製品。 さて、今後はどのようなスケジュールになっていくのか？ 今後の情報を追いかけていきたいと思います。 msi.com/Landing/NVIDIA…

サーバーはどれくらい電気を 必要とするのか。 構成にもよりますが HPCやGPUサーバーでは 1台で数kWクラスになることもあります。 例えば👇 ・GPUを複数枚搭載 ・高性能CPU ・大容量メモリ こうした構成になると 一般的なPCとは 必要な電力も発熱量も 『桁』が変わってきます。 そのため設計時には👇 ①電源容量（何A必要か） ②コンセントの系統（どの回路から取るか） ③発熱（空調・排熱） まで含めて検討が必要になります。 HPC構成は「性能」だけでなく 電力と設置環境まで含めた 【全体設計】が重要です。 サーバーの導入に当たり、 200V環境を必要とする 構成が非常に増えております。 こうした全体設計についても お気軽にご相談ください。

「Japan IT Week 春」のMSIブース の様子です🔥 ▼注目製品はXpert Station WS300 on DGX Station（画像1枚目）です！ msi.com/Landing/NVIDIA…

📣【納品事例】北九州工業高等専門学校様 量子化学計算ソフト『Gaussian』向け ワークステーションを導入いただきました。 ■導入前の課題 ・データが膨大で解析に時間がかかりすぎる ・試行回数が減り研究の精度が低下 → 研究テーマそのものに制限がかかる ■納品構成 ・OS：Windows11Pro for Workstations ・CPU：【2基】インテル Xeon Gold ・メモリ：256GB ・SSD：960GB ■今回のポイント CPU Xeon Gold(24コア、48スレッド）を2基搭載。 Gaussianはマルチコア・マルチCPU環境で真価を発揮。 ■導入後の効果 これまで数週間かかっていた計算処理が、数日で可能に。 さらに、より深い研究が可能になりました。

NVIDIA最大級チップGB110の実物がMSIブースで展示中 pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2100…

AI外観検査のご相談はこちらより ai-visual-inspection.applied-g.jp

🏢 アプライド Solution AI外観検査 検証事例 製造業における外観検査の自動化に アルミ分包（医薬品/食品）検査でAI導入を検証した事例を紹介 🌟 検査課題 粉末、顆粒、錠剤などの アルミ分包の不良は どこに発生するか分からず、 素材が反射して撮像が難しい 🌟 検証項目 ピンホール、破れ、キズ、折れ、 異物、剥離、印字不良など 🌟 導入効果 光沢のアルミ素材や透明フィルム等でも、検出したい不良が撮像できるシステム構成を提案し、高精度な検査の自動化を実現 食品や医薬品などのパッケージ検査は 数量も多いので、自動化を検討している 企業様からたくさんの問い合せがあります サンプルを用いた簡易的なPoC検証は無償で承ります

@masu_tatsu RAIDとバックアップ、データは何重にも守っておきたいですよね…！ RAIDは「故障対策」バックアップは「戻すための保険」なので併用が安心です。 3-2-1ルールのご提案、実はかなり増えてきてます。企業向けにもニーズ感じてるので、しっかり形にしたいところです…！必要あればぜひご相談ください！

@applied_HPC_AI 今まで何回RAID崩壊が起きた（起こした）ことか… RAIDこわひ…ガクガク という話はさておき、アプライドさん複数大学とも取引あるので、そのグレードを企業向けにも転用し、3-2-1ルールによるバックアップ機構パッケージの販売とかも需要あったりしません…？とふと。

先日紹介した【RAID】 実は、RAIDを組んでいるから 『データが安心』とは限りません。 RAIDは 「ディスク故障への対策（冗長化）」 であって、 バックアップの代わりにはなりません⚠ 例えば👇 ・誤操作によるデータ削除 ・ソフトウェア障害 ・ランサムウェア被害 こうしたトラブルは、RAIDでは防げません。 （同じ内容が複製されるだけなのでデータの削除や暗号化もそのまま反映されます） そのため実運用では👇 ・別ストレージへのバックアップ ・世代管理（バージョン保持） ・オフライン／遠隔バックアップ といった対策が重要になります。 ストレージ設計は 「RAIDで守る」だけでなく 『バックアップで戻せる』こともポイントです。