QE + ML-IAP (Allegro) + LAMMPS 用サーバー一覧

QE × ML-IAP (Kokkos + Allegro) × LAMMPS 対応 GPU サーバー

H200 NVL 世代の AI-MD を
“回せる3D” まで一気通貫。

このページでは、Quantum ESPRESSO で DFT データを生成し、ML-IAP (Allegro) で学習、LAMMPS (Kokkos) で大規模 AI-MD を実行するための 推奨 GPU サーバー構成をご紹介します。
H200 NVL / H100 / RTX 系など、ご要望に応じてチューニング可能です。
次世代AI-MD:ML-IAP (Allegro) + LAMMPS (Kokkos) で GPU スケーリング最適化

LLZO/Li界面での実測ワークフローは 研究ノート Ep0-R〜Ep3-R で詳しく解説しています。

LLZO 96原子 3×3×3スーパーセルのLiイオン分布 可視化サンプル
実測例:LLZO 96原子 3×3×3スーパーセル内のLiイオン可視化(“回せる3D”の一部)

このサーバー構成が特に向いている用途

  • 固体電解質(LLZO / LGPS など)の Li 拡散経路・デンドライト成長シミュレーション
  • DFTベースの MLポテンシャル(ML-IAP, Allegro, NequIP, MACE 等)の学習・推論
  • 大規模 MD(LAMMPS + Kokkos)を用いた材料設計・パラメータサーチ
  • H200 NVL / H100 クラスの GPU スケーリング評価・ベンチマーク取得

サーバー構成の考え方(標準パターン)

  • 4 GPU 構成:PoC・単一プロジェクト向け(H200 NVL / H100 / RTX系)。1件のAI-MD案件を安定して回す用途。
  • 8 GPU 構成:大規模スケーリング・複数案件並列実行向け。ML-IAP (Allegro) の強スケーリング評価にも対応。
  • CPU / メモリ:QEのMPI並列とLAMMPSのドメイン分割に合わせたコア数・メモリ容量をご提案します。
  • ストレージ:DFT出力+学習データ+MDトラジェクトリを想定し、NVMe SSD+大容量HDDを組み合わせた構成が標準です。

詳細な仕様は、このページ下部の サーバー一覧 から個別モデルをご確認ください。カスタマイズも承ります。

導入までの流れ(目安)

  1. ヒアリング(用途・予算・既存環境・想定コード:QE / Allegro / LAMMPS 等)
  2. 構成案・お見積りのご提示(複数パターン比較も可)
  3. ご発注・組み立て・動作検証(QE / LAMMPS の簡易テストを含む)
  4. 納品・初期セットアップご支援(SSH・ジョブスケジューラ等の基本設定)
  5. 必要に応じて Founding 5 PoC やベンチマーク再現のお手伝い

※ 納期・内容は構成と時期により変動します。詳細はお問い合わせください。

注意事項

  • ご提案構成はご用途・ご予算に応じてカスタマイズいたします。
  • OSS(QE / LAMMPS / ML-IAP関連)のセットアップは、お客様のポリシーに合わせた形でご相談の上進めます。
  • 輸出管理・経済制裁の観点から、案件内容によりお受けできない場合があります。

よくある質問

Q. ML-IAP(Allegro) や NequIP などの環境構築もお願いできますか?
A. はい、PoCレベルの環境構築や再現用コンテナのご用意など、別途ご相談いただけます。

Q. Founding 5 無料PoCと組み合わせることはできますか?
A. はい、PoCで得られた条件・ワークフローを前提にしたサーバー構成のご提案も可能です。

Q. 既存クラスタとの連携(NFS / Slurm等)は相談できますか?
A. 既存環境の構成を伺いながら、連携・増設の前提でご提案いたします。

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