GPUが最高のパフォーマンスを発揮する環境を
水冷GPUソリューション
お客さま敷地内にオンプレミスAI基盤
をワンストップで導入
コンテナ型DC・水冷GPUサーバー・
監視運用を統合した
「水冷GPUコンテナDC-PKG」
提供開始
構成・料金を見る
※プレスリリースに記載の「アクセラレーテッド コンピューティングサーバー」とは、
GPUサーバーを中心とした高速計算基盤を指します。
最新情報
課題解決
高性能GPUサーバーのリソース最大化を目指した水冷GPUの導入
生成AIの需要増加につれてAI基盤の規模も拡大し、GPUサーバーの性能向上によって発熱量が過去4年間で2倍に増加。従来の空冷方式ではこの大量の熱を十分に処理できず、GPUサーバーの性能が制約を受けています。安定した稼働と性能最大化の実現には、水冷GPUの導入が最適な選択肢となります。しかし、水冷GPUの導入にはメーカーごとのサーバー取り扱いや稼働環境、運用ノウハウ不足などの課題が多く導入が困難です。
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水冷対応データセンターの確保
水冷対応だけでなく、水冷特有の高密度設計に対応可能な十分な電力容量を備えたデータセンターの確保が必要となる。
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水冷ならではの専門性が必要
CDU（冷水分配装置）などの関連設備や水冷特有の設計・運用に関して空冷とは異なる専門的な知見が求められる。
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GPUサーバーの選定・調達
GPUサーバーと水冷設備の組み合わせに関しては、技術的な制約が多く、サーバーの選定や調達において多くの課題が存在する。
水冷設備を備えたデータセンターとGPUのフルスタックエンジニアリングの経験を活かし、効率的な冷却で性能を最大化する水冷GPUソリューションを提供します。
水冷GPUソリューションの特長
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水冷システム搭載のデータセンターラインアップ
短期立ち上げと柔軟性に優れたコンテナ型データセンターと、長期・大規模運用に適した堅牢な建屋型の高電力データセンター（MCDR）をラインアップし、用途・導入条件に対応した冷却環境を実現します。
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豊富な実績と高度なエンジニアリング
水冷GPUサーバーに関する多様な検証・導入実績をもとに、専門性の高いエンジニアがインフラ設計・構築を担当。水冷GPUサーバーの性能を引き出すシステムを構築し、お客さまのビジネスを強力にサポートします。
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安定したGPUサーバー調達力と最適なサーバー供給
2017年から培ってきた豊富なノウハウを活かし、複数メーカーのGPUサーバーや関連機器を幅広く取り扱っています。お客さまのニーズに合わせて、最適な製品選定と組み合わせを提案します。
水冷は今後の標準に
水冷は、水の高い冷却性能を活用して高発熱GPUを効率的に冷やす技術です。現在は導入コストや対応データセンターの制約から空冷と併用されていますが、業界全体は水冷への移行が進みつつあります。
特に次世代GPUプラットフォームでは、ラック単位で数百kW規模の電力消費が想定されており、水冷を前提とした設計が採用されています。今後のAI基盤では、水冷は単なる選択肢ではなく、高性能なAI環境を実現するための標準的なインフラ技術になっていくと考えられます。
水冷方式について
冷却には複数の方式があり、設置環境や発熱量、運用方針に応じて最適な方式を選定する必要があります。代表的な2つの水冷方式について紹介します。
| リキッドtoエアー（Liquid-to-Air） | リキッドtoリキッド（Liquid to Liquid） | |
|---|---|---|
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| 仕組み | 冷却液でGPUサーバーの熱を吸収し、CDU内でInRow空調の冷気と熱交換して冷却。冷却液を再循環。 | 冷却液でGPUの熱を吸収し、別の冷却水系へ移す。 |
| 冷却インフラ | 基本的に不要（既存の空冷インフラとの親和性が高い） | 必要（冷却塔（クーリングタワー）、チラーなど） |
| 適した規模感 | 小～中規模（コンテナDC、エッジ環境、サーバー数台単位など） | 大規模・高密度（ハイパースケールDC、AI学習用GPUクラスタなど） |
| メリット | ・設置が容易 ・既存空冷環境に組み込みやすい ・メンテナンス性が高い |
・冷却効率が高い ・空調電力を大幅に削減可能 ・高発熱GPUでも安定 ・高密度実装が可能 |
| デメリット | ・冷却効率はやや劣る ・空調負荷が残るため、PUE改善は限定的 ・超高密度GPUサーバーには限界がある |
・外部設備が必要 ・初期コスト、管理負担が大きい |
※CDU（Coolant Distribution Unit）：サーバーから回収した温水を冷却し、再び冷水として戻すための冷却分配装置
※InRow空調：サーバーラックの列の間に設置する局所空調システム
機密データを自社環境で活用できるAI基盤水冷GPUコンテナDC-PKG
概要
データは外に出せない。でもAI基盤は簡単には作れない。
機密データの保護やネットワーク制約から、自社敷地内でAI基盤を運用したい企業が増えています。
しかし、高性能GPUに対応した電力・冷却設備の整備、AI基盤の設計・構築ノウハウ、導入後の監視・運用体制など、多くの課題が存在します。
水冷GPUコンテナDC-PKGは、こうしたオンプレミスAI基盤の課題を解決します。
コンテナ型データセンター、水冷GPUサーバー、監視・運用支援を統合しワンストップで導入。AI基盤の導入に伴う設計・構築・運用の各フェーズで必要になる複数ベンダーとの調整や運用負荷を抑えながら、高性能GPUサーバーを安定的に活用。スムーズな導入と継続的な運用を支援します。
AI基盤の設計・構築・運用負荷を抑え、お客さまはAIワークロードの本番運用に専念できます。
構成
| コンテナ型データセンター | 40フィートコンテナ CDU・チラー（水冷GPU冷却装置） 天吊り空調・InRow空調（コンテナ内温度・湿度管理） 監視カメラ（セキュリティ監視） ファシリティ設備他 |
|---|---|
| ハードウェア／ミドルウェア | NVIDIA HGX™ B300搭載GPUサーバー（HPE ProLiant Compute XD685） FW/UTM（セキュリティ機器） スイッチ（ネットワーク接続） |
| ソフトウェア | Fixstars AIBooster（AI運用最適化ソフト）※1 |
| 監視・運用支援 | パフォーマンス可視化、統合監視、運用支援 |
※ 上記に記載の事項以外は、本パッケージの提供範囲には含まれません。
※ コンテナの設置に必要な建築・電源等の工事はパッケージには含まれません。別途工事費用がかかります。
※1 パッケージの標準仕様には含まれません。別途契約が必要となります。
参考料金
構成や設置環境により料金は変動します。詳細は個別にお見積もりいたします。
（税別）
| 構成 | 初期料金 | 月額料金 |
|---|---|---|
| スモール構成（GPUサーバー 1台） | 3億円～ | 75万円〜 |
※ 料金は一例です。設置場所環境により別途料金が必要な場合があります。
ユースケース・導入効果
機密データ活用向け
データやネットワークに関する厳格なセキュリティ要件に対応し、機密データを外部へ持ち出すことなくAI分析や生成AI利用を実現。
セキュリティと業務高度化を両立します。
製造業・フィジカルAI向け
お客さまがお持ちの遊休地に設置も可能で、設計データや生産ラインの映像データを活用した外観検査・異常検知AIの本番運用により、品質向上や検査業務の効率化を実現します。また、自社敷地内の遊休資産も活用できます。
よくある質問
- 設置に必要な条件は？
- コンテナの設置スペース、電源、水配管などの条件が必要です。詳細は設置環境により異なるため、個別にご相談ください。
- どのくらいの期間で導入できますか？
- 標準的な構成では最短8か月を想定しています。設置環境や機器の調達状況により変動します。
- 拡張やカスタマイズは可能ですか？
- GPU台数や周辺機器、監視・運用支援の内容など、お客さま要件に応じた構成が可能です。
- セキュリティ・データ主権に対応できますか？
- 自社敷地内にAI基盤を設置できるため、機密データを自社管理下で活用できます。
- 保守・障害対応の体制はありますか？
- ファシリティ、ハードウェアの監視ができるソフトウェアの提供や、監視センターや現地確認などの運用支援により、導入後の運用負荷を軽減します。詳細な保守体制は個別にご相談ください。
Report水冷GPUサーバー検証で実現する、更なる運用効率の向上
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水冷GPUサーバーの
効果を徹底検証 （2025年10月実施）pPUE値を大幅に低減し、空冷と比較してGPU温度低下とエネルギー効率向上を数値で実証。
【検証環境】
サーバー：Dell PowerEdge XE9640（NVIDIA H100×4基搭載）
設備：新潟県湯沢町のGXデータセンター
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※ Dell、PowerEdge、およびその他の商標はDell Inc.またはその子会社の商標です。