GPU・LLM推論インフラ設計構築支援
GPU 選定・推論最適化・分散処理・クラウドとオンプレの使い分け
GPU 環境の見積もりが妥当か分からない。RTX 5090 と CUDA・ドライバの組み合わせで環境構築が止まっている。クラウド GPU とオンプレミス、どちらにすべきか判断がつかない。LLM を動かす基盤の相談は、機種選びから環境トラブルまで幅があります。
私たちは自社で GPU クラスターを運用し、GPU マシンの製作から自社 GPU データセンターの構築・運用まで手がけてきました。GPU 選定と構成設計、推論エンジンの比較、分散処理、クラウドとオンプレのコスト最適化、研究用ワークステーションの調達、CUDA と PyTorch と GPU 世代の互換性対応まで、運用経験にもとづく判断材料を技術顧問として提供します。
LLMインフラ・基盤技術
GPU環境・インフラ設計のアドバイザリー
GPU環境の選定・設計を、運用経験に基づきアドバイス。
クラウドGPU vs オンプレミス、GPU機種の選定、推論エンジンの比較など、 LLMインフラに関する技術的な意思決定をサポートします。 自社でGPUクラスターを運用している経験を活かし、実践的なアドバイスをご提供します。
技術領域
GPUインフラ設計
- GPU選定（H100/A100/L40S等）
- サーバー構成設計
- ネットワーク設計（NVLink/InfiniBand）
- ストレージ設計
推論最適化
- 量子化（GPTQ/AWQ/GGUF）
- vLLM/TGI活用
- バッチ処理最適化
- KVキャッシュ管理
分散処理
- テンソル並列/パイプライン並列
- マルチGPU推論
- マルチノードクラスター
- 負荷分散設計
クラウド/オンプレ
- AWS/GCP/Azure GPU活用
- オンプレGPUサーバー構築
- ハイブリッド構成
- コスト最適化
研究用GPUワークステーション調達
- RTX系/プロ向けGPUの選定
- 自作 vs ベンダー調達の比較
- 研究・PoC向けの構成設計
- 電源・冷却・拡張性・予算最適化
GPU環境構築・互換性対応
- CUDA / cuDNN / ドライバ構成
- PyTorch × CUDA × GPU世代の互換性
- 最新GPU（RTX 50 / Blackwell sm_120）対応
- 環境トラブルの切り分け・解決
こんなご相談に対応
- GPU環境の構成・見積もりについてアドバイスがほしい
- 最新GPU（RTX 5090等）やCUDA・ドライバ周りの環境構築・トラブルで止まっている
- クラウドGPU vs オンプレミス、どちらが適切か判断したい
- ベンダーからのGPUサーバー提案を技術評価してほしい
- 推論エンジン（vLLM/TGI等）の比較情報がほしい
- 研究・PoC 用の GPU ワークステーションを選定・調達したい
- GPUインフラのコスト試算・比較資料を作成したい
アドバイザリー実績例
技術顧問・アドバイザーとして、GPU環境に関する意思決定を支援してきました。
コンサルティング会社
- GPUサーバー構成の見積もり・比較資料作成
- 予算と要件に応じた最適構成のアドバイス
スタートアップ
- GPUサーバー選定に関する技術アドバイス
- 推論性能とコストの比較検討支援
システムベンダー
- ローカルLLM環境の設計レビュー
- 推論エンジン選定のアドバイス
ご提供する価値
運用経験に基づくアドバイス
NVIDIA H100/A100を搭載した自社GPUクラスターの運用経験から、実践的なアドバイスが可能です。
ベンダー中立の立場
特定ベンダーに依存しない立場から、お客様にとって最適な選択肢を公平に評価します。
コスト比較の支援
クラウドGPU、オンプレGPU、推論APIのTCO（総所有コスト）比較資料の作成を支援します。
関連リソース
Qualiteg Blogで公開しているLLM推論基盤プロビジョニング講座をご覧ください。
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LLM推論基盤プロビジョニング講座 第4回：推論エンジンの選定
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LLM推論基盤プロビジョニング講座 第3回：使用モデルの推論時消費メモリ見積もり
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LLM推論基盤プロビジョニング講座 第2回：LLMサービスのリクエスト数を見積もる
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よくあるご質問
クラウド GPU とオンプレミス、どちらが適切か判断したいです。
利用パターンとコストで比較します。AWS/GCP/Azure の GPU 活用、オンプレ GPU サーバー構築、両方を組み合わせるハイブリッド構成のそれぞれについて、TCO 比較と貴社の要件に合う構成をご提示します。ベンダーからの GPU サーバー提案の技術評価もお受けします。
最新 GPU で PyTorch の環境構築が止まっています。切り分けを手伝ってもらえますか。
はい。CUDA、cuDNN、ドライバの構成、PyTorch と CUDA と GPU 世代の互換性、RTX 50 / Blackwell（sm_120）への対応まで、環境トラブルの切り分けと解決を支援します。TensorRT 10 と Blackwell への移行手順は当社ブログでも実測つきで公開しています。
推論を速く、安く動かしたいです。何から手をつけますか。
GPTQ/AWQ/GGUF などの量子化、vLLM や TGI の活用、バッチ処理の最適化、KV キャッシュ管理の順に効果を確かめます。必要ならテンソル並列やパイプライン並列によるマルチ GPU・マルチノード推論と負荷分散の設計まで対応します。
研究・PoC 用の GPU ワークステーションを選びたいです。
RTX 系とプロ向け GPU の選定、自作とベンダー調達の比較、電源・冷却・拡張性と予算の最適化まで、研究や PoC の目的に合わせて構成を設計します。LLM の学習・推論に必要な GPU 構成とコストの試算も出します。