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。
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）
- ヒアリング（用途・予算・既存環境・想定コード：QE / Allegro / LAMMPS 等）
- 構成案・お見積りのご提示（複数パターン比較も可）
- ご発注・組み立て・動作検証（QE / LAMMPS の簡易テストを含む）
- 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）
- 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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