OCTOLI Cloud Service

AI基盤を築き、企業の知能化を次の段階へ

GPUクラウドサービスと専有GPUサーバーレンタルサービス。検証・推論から大規模学習、運用設計まで、ワークロードに合わせた構成を一体でご案内します。

SERVICE MODES

処理内容と利用期間から、提供方式を具体化

必要なGPU、メモリ、接続方法、データの取り扱い、保守範囲を整理し、クラウド利用と専有構成のどちらが適するかを設計します。

ON DEMANDスポット・短期

GPUクラウドサービス

実行時間に応じて利用する、検証・推論・一時的な計算能力の増強向けのGPU環境。

利用単位
実行時間に応じて
適する用途
検証・推論・短期処理
確認事項
GPU候補・想定処理時間・開始時期
  • AIモデルの検証・ファインチューニング
  • 生成AI・RAG・推論処理の実行
  • スポットでの計算能力増強

RESERVED継続・長期

専有GPUサーバーレンタルサービス

月・年単位で構成を確保する、継続開発・大規模処理・専有利用向けのGPU基盤。

契約期間
月・年単位
適する用途
継続運用・大規模学習
確認事項
GPU構成・利用期間・保守運用範囲
  • 大規模モデルの学習環境
  • 継続的なAIサービス基盤
  • 構成選定から保守・運用までの設計

GPU COMPUTE LINEUP

目的と規模から選ぶ、GPUラインナップ

大規模LLMの学習・推論から研究開発、画像・映像処理まで。モデル規模、必要メモリ、処理時間、利用期間を確認し、用途に合うGPU環境をご案内します。

1 GPUGPU 1基あたりの仕様

NVIDIA H10080GB HBM3

NVIDIA H200141GB HBM3e

検証・推論からAI／HPCまで

8 GPU NODEHGX 8GPU構成の合計値

NVIDIA B2001.44TB HBM3e

NVIDIA B3002.30TB HBM3e

大規模学習・高負荷処理

72 GPU RACKラックスケール構成

NVIDIA GB200 NVL7272 Blackwell GPU / 13.4TB HBM3e

分散AI・大規模推論基盤

全5機種の詳しい仕様を見る
  1. 8GPU NODE

    NVIDIA B300

    大容量メモリと高いメモリ帯域を備え、次世代の大規模AI処理を支える8GPUシステム。

    • 高度な推論処理の大規模運用
    • 大規模LLM・基盤モデルの学習
    • 科学技術計算・デジタルツイン
    参考構成
    HGX B300（8GPU）
    GPUメモリ
    2.30TB HBM3e
    メモリ帯域
    最大64TB/s
    ネットワーク
    最大800Gb/s / GPU
    掲載単位
    8GPUノード合計
  2. RACK SCALE

    NVIDIA GB200 NVL72

    72基のBlackwell GPUを1つのNVLinkドメインで接続する、液冷ラックスケール基盤。

    • 兆パラメータ級LLMのリアルタイム推論
    • 多数GPUを連携させるモデル学習
    • 分散AI・HPC基盤
    システム構成
    36 Grace CPU + 72 Blackwell GPU
    GPUメモリ
    13.4TB HBM3e
    メモリ帯域
    576TB/s
    NVLink帯域
    130TB/s
    掲載単位
    72GPUラックスケール
  3. 8GPU NODE

    NVIDIA B200

    生成AI、深層学習、HPCの高負荷ワークロードに対応する8GPUシステム。

    • 画像・音声認識の大規模AI推論
    • 大規模データセットの深層学習
    • 科学・産業シミュレーション
    参考構成
    HGX B200（8GPU）
    GPUメモリ
    1.44TB HBM3e
    メモリ帯域
    最大64TB/s
    NVLink帯域
    合計14.4TB/s
    掲載単位
    8GPUノード合計
  4. PER GPU

    NVIDIA H200

    大容量・高帯域のHBM3eを備え、LLMやデータ集約型処理に適したGPU。

    • 大規模LLMの学習・推論
    • 画像・映像・音声・テキスト生成
    • 創薬・気象予測などのHPC
    GPU形式
    H200 SXM
    GPUメモリ
    141GB HBM3e
    メモリ帯域
    4.8TB/s
    サーバー構成
    4GPU / 8GPU
    掲載単位
    GPU 1基あたり
  5. PER GPU

    NVIDIA H100

    AI学習・推論からデータ分析、HPCまで、幅広い用途で利用されるGPU。

    • 企業・研究機関でのAIモデル開発
    • 生成AI・データ分析・科学技術計算
    • 製造・自動車・ライフサイエンス
    GPU形式
    H100 SXM
    GPUメモリ
    80GB HBM3
    メモリ帯域
    3.35TB/s
    NVLink帯域
    900GB/s
    掲載単位
    GPU 1基あたり

※ 仕様値はNVIDIA公式情報を基にした参考値です。機種・フォームファクタ・提供構成により異なる場合があります。

HGX B300・B200・H200仕様 GB200 NVL72仕様 H200・H100仕様

※ 料金・提供条件は個別にご案内します。

構成について相談する

INFRASTRUCTURE COMPARISON

単純な性能順ではなく、処理規模と運用条件で選ぶ

必要なGPUメモリ、並列化の規模、学習・推論の別、利用期間を起点に候補を整理します。最終構成はモデルやデータ、接続・運用条件を確認して具体化します。

調達方法ごとに、設計と運用の持ち方が変わる。

GPUそのものだけでなく、専有性、周辺インフラ、導入・運用支援までを検討軸にします。

横にスクロールして比較できます。

OCTOLIと一般的なGPU基盤調達方法の比較
検討軸個別設計・相談OCTOLI標準サービス中心大手パブリッククラウドGPU提供に特化一般的なGPUクラウド自社設備として導入オンプレミス調達
利用形態クラウド／専有を個別設計従量型を中心に選択肢が多い標準構成中心設備を自社保有
構成の柔軟性要件に応じて構成を整理提供インスタンスから選択提供プランから選択自社で設計・調達
周辺インフラネットワーク・冷却・電力も相談クラウド側で標準提供サービス範囲による自社で準備・運用
導入・運用支援設計から運用範囲まで個別確認標準サポート／パートナー活用提供条件により異なる自社または保守会社で対応
国内要件設置・接続条件を個別確認国内リージョン等から選択拠点・運用条件による自社環境に合わせて設計

※ 一般的な傾向を整理したもので、実際の機能・支援範囲・提供条件は各サービスや案件により異なります。

AI IMPLEMENTATION SUPPORT

計算資源の提供だけで終わらない、AI導入の実装支援

課題とデータの整理からPoC、GPU環境の設計、モデルやRAGの実装・連携、運用まで。必要な工程と責任範囲を案件ごとに整理します。

  1. 01
    課題・要件整理目的、データ、精度、処理量を確認
  2. 02
    PoC・技術検証モデルとGPU候補を小さく検証
  3. 03
    環境・構成設計計算、ネットワーク、データを設計
  4. 04
    実装・システム連携モデル、RAG、既存環境を接続
  5. 05
    運用・最適化監視、更新、利用状況を見直し

想定される活用領域

以下は導入実績を示すものではなく、GPU・AI基盤の活用を検討できる代表的な領域です。

製造・材料開発

外観検査、生成設計、材料探索、工程データ解析

自動車・モビリティ

認識モデル、走行データ処理、シミュレーション

医療・ライフサイエンス

医用画像解析、創薬探索、研究データ処理

研究機関・HPC

科学技術計算、大規模解析、AI研究環境

画像・映像・コンテンツ

生成、認識、編集支援、レンダリング

企業内生成AI・RAG

社内検索、ナレッジ活用、業務支援AI

INTEGRATED TECHNICAL SCOPE

GPUを動かすための5つの技術レイヤー

サーバー単体ではなく、データを運び、冷却し、実行環境を整え、運用するところまで。必要な範囲を切り分けてご案内します。

5領域を横断支援

  1. Compute

    GPUサーバー、CPU、メモリ、ストレージ構成

  2. Fabric

    高速ネットワーク、光モジュール、ケーブル

  3. Facility

    電力、液冷、ラック、国内データセンター要件

  4. Platform

    学習、推論、RAG、クラウド・オンプレミス連携

  5. Operations

    監視、ログ、バックアップ、障害・保守連携

対応範囲は構成・設置環境・運用体制により異なります。必要なレイヤーと分担を要件確認後に整理します。

IMPLEMENTATION FLOW

要件整理から運用まで、4つの工程で具体化

GPUクラウドと専有GPUサーバーレンタルのどちらも、ワークロードと運用条件を確認しながら提供方法を組み立てます。

  1. 01

    要件整理

    利用目的、処理内容、データ規模、利用期間、開始希望時期を確認します。

  2. 02

    構成設計

    GPU候補、メモリ、接続、データの取り扱い、保守・運用範囲を整理します。

  3. 03

    構築・検証

    確定した条件に基づき環境を準備し、接続・実行・監視の確認を進めます。

  4. 04

    運用最適化

    利用状況や処理負荷を確認し、監視、更新、増設などの運用を見直します。

ご案内条件

見積・契約条件は構成設計後に個別にご案内します。工程や期間は要件・構成により異なります。

FAQ

よくある確認事項

条件が固まっていない場合も、判断に必要な情報を順に整理します。

GPUクラウドと専有レンタルは、どのように選びますか？

短期検証やスポット処理ではクラウド、継続開発や専有構成ではレンタルが主な候補です。処理時間、利用期間、データの取り扱い、必要な保守範囲を確認して選定します。

GPU構成が決まっていなくても相談できますか？

可能です。モデル、データ規模、学習・推論の別、目標時間、並列化の要否を確認し、必要なメモリやGPU数の候補を整理します。

料金・提供条件はどのように決まりますか？

GPU機種、構成、利用期間、接続・運用条件などを確認したうえで個別にご案内します。公開ページでは固定料金を掲載していません。

最低利用期間や開始時期は決まっていますか？

最低利用期間は提供方式・構成によって異なります。ご希望の開始時期とあわせて確認します。

機密データや閉域環境にも対応できますか？

データの機密区分、接続方法、認証、ログ、保管場所などを確認し、必要な構成と対応可能な範囲を整理します。

導入後の監視・保守も相談できますか？

監視、ログ、バックアップ、障害切り分け、メーカー保証連携など、必要な運用範囲を確認して分担をご案内します。

個別の要件を相談する

CONTACT

GPU・AI基盤の要件をご相談ください

機種や構成が未確定でも構いません。処理内容、利用期間、開始希望時期など、現時点で分かる範囲をお知らせください。

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