株式会社フィックスターズの情報

フィックスターズ、さくらインターネットが提供する「高火力 PHY」の最新GPU搭載機をAI Boosterでパフォーマンス最大化
NVIDIA H200にFixstars AI Boosterを適用し、H100に比べ2.5倍の高速化を達成
パフォーマンスエンジニアリング技術のリーディングカンパニーである株式会社フィックスターズ（東証プライム：3687、代表取締役社長 CEO：三木 聡）は、さくらインターネット株式会社（以下、さくらインターネット）のベアメタル型GPUクラウドサービス「高火力 PHY」の最新GPU - NVIDIA H200 SXM 141GB（以下、H200）搭載サーバーにおいて、パフォーマンス・エンジニアリング・プラットフォーム「Fixstars AI Booster」（以下、AI Booster）の動作検証を行い、前モデル（H100）に対して2.5倍の高速化を達成したことをお知らせします。
AI Booster による「高火力 PHY」のパフォーマンス最大化について
AI Boosterは、GPUなど計算リソースの利用効率を最適に保ち、常に高いパフォーマンスを維持し続けることを目的としたソフトウェアです。パフォーマンスの観測と改善のサイクルを支援する、パフォーマンス・オブザーバビリティ（Performance Observability：PO）と、パフォーマンス・インテリジェンス（Performance Intelligence：PI）の2つの機能を提供しています。
フィックスターズは、さくらインターネットと連携し、同社の生成AI向けクラウドサービス「高火力」の第1弾ベアメタルシリーズ「高火力 PHY」が新たに提供開始したH200 アーキテクチャGPUにおいても、AI Boosterによるパフォーマンス観測と改善が有効に機能して、高速化を実現できることを確認しました。
Fixstars AI Booster と H200による動作検証結果
大規模な生成AIモデルの処理において、特に学習時にはGPUメモリが不足する問題が頻発することが知られています。例えば前モデルのH100では、70B級のモデルの事前学習を2ノードで実行するためには処理速度や精度を抑えてメモリ消費量を節約する必要がありました。
動作検証内容
学習手法　事前学習
対象モデル　Llama 3.1 70B
学習データ　RedPajama-Data-1T arXiv
使用フレームワーク　Megatron-LM
AI Boosterによる事前学習処理のH200高速化施策 概要
高精度なoptimizerの使用（SGD-SaI -> Adam）
高速な演算器の使用（fp16->fp8）
再計算量の削減（recompute-granularity full -> selective など）




H100／H200 比較結果




Fixstars AI Booster パフォーマンス・オブザーバビリティ画面
Fixstars AI Booster の提供とサポート
さくらインターネットの「高火力 PHY」契約者には、サーバー使用開始時にAI Boosterのインストールキットが提供されます。フィックスターズが「高火力 PHY」上で検証済みの導入・運用手順が提供されるので、簡単に使用開始することができます。
また、ご希望に応じてフィックスターズのエンジニアによる導入支援やGPUサーバーの維持管理支援も提供します。運用開始後、さらに高いパフォーマンスを求めるお客様へは、GPU向け高速化支援も行っています。
AI Boosterについて、フィックスターズでは無償ダウンロード提供と、オンラインデモの公開を行っていますので、事前に動作をご覧いただくことも可能です。
Fixstars AI Booster 詳細：

https://www.fixstars.com/ja/ai/booster

[参考] さくらインターネット、コンテナ型データセンターの稼働を開始
～ベアメタル型GPUクラウドサービス「高火力 PHY」にて、H200プランを提供開始～

https://www.sakura.ad.jp/corporate/information/newsreleases/2025/06/11/1968219778/

株式会社フィックスターズについて
フィックスターズは、“Speed up your AI”をコーポレートメッセージとして掲げるテクノロジーカンパニーです。計算資源を最大限に活用するソフトウェア最適化技術を駆使し、AIモデルの推論処理と学習プロセスの両面で圧倒的な高速化を実現します。医療、製造、金融、モビリティをはじめ様々な分野で、次世代AI技術の進化を推進しています。

https://www.fixstars.com/

スーパーコンピュータ「富岳」を用いてGraph500の世界第1位を獲得
11期連続首位、高いビッグデータ処理能力を証明
理化学研究所、東京科学大学、株式会社フィックスターズ、日本電信電話株式会社、富士通株式会社から成る共同研究グループは、大規模グラフ解析に関するスーパーコンピュータの国際的な性能ランキングである「Graph500」のBFS（Breadth-First Search：幅優先探索[1]）部門において、スーパーコンピュータ「富岳」[2]を用いた測定結果により、引き続いて世界第1位を獲得しました。「富岳」としては11期連続での世界第1位となります。「Graph500」のスコアは約204 TeraTEPS（テラテップス）[3]です。
このランキングは、現在ドイツ・ハンブルクのコングレス・センター・ハンブルクで開催中のHPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング：高性能計算）に関する国際会議「ISC High Performance 2025」に合わせて、高性能計算分野の国際的な専門家グループである Graph500 実行委員会から発表されます。
大規模グラフ解析の性能は大規模かつ複雑なデータ処理が求められるビッグデータの解析における重要な指標です。共同研究グループは「富岳」を用いた大規模グラフ処理技術の開発を引き続き進めていきます。




スーパーコンピュータ「富岳」
共同研究グループ
理化学研究所　計算科学研究センター　運用技術部門　先端運用技術ユニット
ユニットリーダー　　　　　　　　　　山本啓二（ヤマモト・ケイジ）
技師　　　　　　　　　　　　　　　　中尾昌広（ナカオ・マサヒロ）
東京科学大学　総合研究院 デジタルツイン研究ユニット
教授　　　　　　　　　　　　　　　　藤澤克樹（フジサワ・カツキ）
特任助教　　　　　　　　　　　　　　山村圭一郎（ヤマムラ・ケイイチロウ）
株式会社フィックスターズ
フェロー　　　　　　　　　　　　　　上野晃司（ウエノ・コウジ）
ディレクター　　　　　　　　　　　　高木　瞭（タカギ・リョウ）
リードエンジニア　　　　　　　　　　大野真暉（オオノ・マサキ）
シニアエンジニア　　　　　　　　　　井上雄登（イノウエ・ユウト）
シニアエンジニア　　　　　　　　　　柴田敦也（シバタ・アツヤ）
シニアエンジニア　　　　　　　　　　鈴木浩介（スズキ・コオスケ）
シニアエンジニア　　　　　　　　　　南　規楽（ミナミ・キラク）
エンジニア　　　　　　　　　　　　　阪本哲郎（サカモト・テツロウ）
日本電信電話株式会社　コンピュータ＆データサイエンス研究所
主幹研究員　　　　　　　　　　　　　高橋寛幸（タカハシ・ヒロユキ）
主任研究員　　　　　　　　　　　　　及川一樹（オイカワ・カズキ）
主任研究員　　　　　　　　　　　　　新井淳也（アライ・ジュンヤ）
研究員　　　　　　　　　　　　　　　尾形嵐士（オガタ・アラシ）
研究員　　　　　　　　　　　　　　　今西遼人（イマニシ・リョウト）

１．「富岳」測定結果
共同研究グループは、「富岳」の152,064ノード[4]（全体の約95.7％）を用いて、約8.8兆個の頂点と140.7兆個の枝から構成される超大規模グラフに対する幅優先探索問題を平均0.69秒で解きました。「Graph500」のスコアは204.068 TeraTEPSです。測定では、共同研究グループが開発した省メモリ化技術を用いることで、「Graph500」ランキングでこれまで例がない大規模なグラフの処理に成功しました。一般に大規模な問題ほど効率的な並列処理が可能であるため、省メモリ化技術は性能面でも良い効果をもたらしました。さらに乱数による性能の変動を抑えるため、良い性能を与える乱数シード値[5]の自動探索機能を開発しました。
＜関連リンク＞
Graph500ランキング

https://graph500.org

２．Graph500について
実社会における複雑な現象は、大規模なグラフ（頂点と枝によりデータ間の関連性を示したもの）として表現される場合が多いため、コンピュータによる高速なグラフ解析が必要とされています。例えば、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）などでは、「誰と誰がつながっているか」といった関連性のあるデータを解析する際にグラフ解析が用いられます。さらにSociety 5.0[6]に向けた取り組みにおいて、IoT（Internet of
Things）などの技術で取得された大量のデータをグラフに変換して計算機で高速処理することにより、新しい価値を生み出す新規ビジネスの開拓が推進されています。これらは新しい産業の創出と廃棄物排出の削減の両立を目的としており、「持続可能な開発目標（SDGs）[7]」のうち特に「9.産業と技術革新の基盤を作ろう」および「11.住み続けられるまちづくりを」の推進に大きく寄与することが期待されています。このような多種多様な応用力を持つグラフ解析の性能を競うのが「Graph500」です。
「Graph500」は2010年にBFS部門と共に始まり、現在はSSSP（Single-Source Shortest Path：単一始点最短路）とGreen（BFSの電力効率）を加えた3部門それぞれのランキングが年に2回更新されます。BFSおよびGreen部門では頂点間の枝の長さが同じグラフを扱うのに対し、SSSP部門では頂点間の枝の長さが異なるグラフを扱い、単位時間（1秒）当たりの処理数でランキングします。
「Graph500」では大規模グラフを扱うため、グラフのデータを複数台のノードに分散して配置する必要があり、「富岳」のような大規模ネットワークを持つシステムでは通信性能の最適化も重要になります。共同研究グループは、スーパーコンピュータ上で大規模なグラフを高速に解析できるソフトウエアの開発を進めており、これまでの成果として下記（1）～（6）の先進的なソフトウエア技術を高度に組み合わせることにより、今後予想される実データの大規模化および複雑化に対応可能な世界最高レベルの性能を持つグラフ探索ソフトウエアの開発に成功しています 注1）。
（1）複数のノード間におけるグラフデータの効率的な分割および圧縮
（2）冗長なグラフ探索を削減するアルゴリズム
（3）BFSの結果に影響を与えずに不要な頂点を削除する前処理
（4）スーパーコンピュータの大規模ネットワークにおける通信性能の最適化
（5）探索アルゴリズムの動作を制御するパラメータの自動チューニング
（6）乱数による性能変動を緩和するシード値探索
「Graph500」のBFS部門における第1位獲得は、「富岳」が科学技術計算でよく用いられる規則的な計算だけでなく、不規則な計算が大半を占めるグラフ解析においても高い性能を発揮することを実証し、幅広い分野のアプリケーションに対応できる「富岳」の優れた汎用性を示すものです。また、ハードウエアの性能を最大限に活用できるソフトウエアを開発した共同研究グループの技術力の高さを示すものでもあります。現在も共同研究グループでは前処理を通じた後続の計算の負荷低減やデータの圧縮の検討を継続しており、測定で得たデータを基に性能改善を加速させていきます。
＜関連リンク＞
理化学研究所　計算科学研究センター

https://www.r-ccs.riken.jp/jp/

本研究で開発したプログラムのGitHubリポジトリ

https://github.com/RIKEN-RCCS/Graph500-BFS/

注1)
本研究では以下の成果（アルゴリズムやプログラム）を活用しています。
1: 科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業CREST「ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出（研究総括：佐藤三久）」における研究課題「ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤（研究代表者：藤澤克樹、拠点代表者：鈴村豊太郎）」
2: 科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業CREST「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化（研究総括：喜連川優）」における研究課題「EBD：次世代の年ヨッタバイト処理に向けたエクストリームビッグデータの基盤技術（研究代表者：松岡聡）」
3. 日本学術振興会
科学研究費助成事業「自動性能チューニング機能を持つ高性能グラフライブラリの開発（研究代表者：中尾昌広、研究分担者：藤澤克樹、児玉祐悦）」
4: 大規模グラフ解析プログラムの GitHubリポジトリ

https://github.com/suzumura/graph500/

参考文献
1. Junya Arai, Masahiro Nakao, Yuto Inoue, Kanto Teranishi, Koji Ueno, Keiichiro Yamamura, Mitsuhisa Sato, and Katsuki Fujisawa, Doubling Graph Traversal Efficiency to 198 TeraTEPS on the Supercomputer Fugaku, in SC24: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, November 2024.
2. Masahiro Nakao, Koji Ueno, Katsuki Fujisawa, Yuetsu Kodama, and Mitsuhisa, Sato, Performance of the Supercomputer Fugaku for Breadth-First Search in Graph500 Benchmark, in High Performance Computing: 36th International Conference, ISC High Performance 2021, June 2021, pp. 372-390.
3. Koji Ueno, Toyotaro Suzumura, Naoya Maruyama, Katsuki Fujisawa, Satoshi Matsuoka, Efficient Breadth-First Search on Massively Parallel and Distributed-Memory Machines, Data Science and Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 22-35, March 2017.
4. Koji Ueno, Toyotaro Suzumura, Naoya Maruyama, Katsuki Fujisawa, Satoshi Matsuoka. Extreme Scale Breadth-First Search on Supercomputers. in 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), December 2016, pp. 1040-1047.
３．補足説明
[1] 幅優先探索
グラフの始点から距離の近い順にすべての頂点をたどるアルゴリズムである。枝の長さがすべて等しい場合に、始点から各頂点への最短経路を求めるのに適している。
[2]スーパーコンピュータ「富岳」
スーパーコンピュータ「京」の後継機。2020年代に、社会的・科学的課題の解決で日本の成長に貢献し、世界をリードする成果を生み出すことを目的とし、電力性能、計算性能、ユーザーの利便性・使い勝手の良さ、画期的な成果創出、ビッグデータやAIの加速機能の総合力において世界最高レベルのスーパーコンピュータとして2021年3月に共用を開始した。
現在「富岳」は日本が目指すSociety 5.0を実現するために不可欠なHPCインフラとして活用されている。
[3] TeraTEPS（テラテップス）
「Graph500」ベンチマークの実行速度を表すスコア。「Graph500」ベンチマークでは与えられたグラフの頂点とそれをつなぐ枝を処理する。「Graph500」におけるコンピュータの速度は1秒間当たりに処理した枝の数として定義されている。Teraは10の12乗を表し、TeraTEPSは1秒当たりに処理した枝の数を10の12乗で割った値である。TeraTEPS値の計算には、64試行における調和平均が使用されている。TEPSはTraversed Edges Per Secondの略。
[4]ノード
スーパーコンピュータにおけるオペレーティングシステムが動作できる最小の計算資源の単位。「富岳」の場合は、一つのCPU（中央演算装置）と32 GiB（ギビバイト＝2の30乗バイト）のメモリから構成される。
[5] 乱数シード値
疑似乱数生成器（ランダムに見える数列をつくるプログラム）を初期化するために使用される数値であり、同じ値を使用すると、常に同じ疑似乱数列が生成される。
[6]Society 5.0
狩猟社会（Society 1.0）、農耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に続く、新たな社会を指すもので、第5期科学技術基本計画において日本が目指すべき未来社会の姿として初めて提唱された。IoT、ロボット、AI（人工知能）、ビッグデータといった社会の在り方に影響を及ぼす新たな技術をあらゆる産業や社会生活に取り入れ、経済発展と社会的課題の解決を両立していく新たな社会の実現を目指す。
[7]持続可能な開発目標（SDGs）
2015年9月の国連サミットで採択された「持続可能な開発のための2030アジェンダ」にて記載された2016年から2030年までの国際目標。持続可能な世界を実現するための17のゴールと169のターゲットで構成され、発展途上国のみならず、先進国自身が取り組むユニバーサル（普遍的）なものであり、日本も積極的に取り組んでいる。（外務省ホームページから一部改変して転載）

フィックスターズ、AI処理のボトルネックを見える化し、高速化するソフトウェア 「Fixstars AI Booster」 の無償提供を開始
パフォーマンスエンジニアリング技術のリーディングカンパニーである株式会社フィックスターズ（東証プライム：3687、代表取締役社長 CEO：三木 聡）は、顧客企業のAI開発・運用プロセスにおけるGPUなど計算資源の稼働効率を高め、コスト削減を支援するため、AI処理の実行パフォーマンスを常時観測し、自動で最適化するソフトウェア「Fixstars AI Booster（FAIB）」について、公式ホームページからの無償ダウンロード提供を開始したことをお知らせします。FAIBは、オンプレミス・クラウドを問わず、GPUが搭載されたLinuxサーバーにインストールしてご利用いただけます。




Fixstars AI Booster: パフォーマンス観測画面例
Fixstars AI Booster 無償ダウンロード申込：

https://www.fixstars.com/ja/ai/booster/get-started

近年、AI技術の急速な発展に伴い、GPUをはじめとする高性能計算リソースへのニーズは拡大の一途をたどっています。限られたリソースを最大限に活用し、AIモデルの学習時間短縮や推論性能向上といった成果に結びつけるには、GPUを代表とする計算リソースの稼働状況や、AI処理のボトルネックを可視化し、継続的に改善していくことが重要です。
この課題に対して、当社は2025年1月から、問い合わせをいただいたお客様へのFixstars AI Booster（FAIB）の提供と、お客様環境に合わせたGPUサーバーなどの計算資源の選定・調達、FAIB を活用したパフォーマンスエンジニアリングの支援を行ってきました。
このたび、より多くのAI開発に携わる企業や開発者の皆様に、GPUパフォーマンスのボトルネック解消とパフォーマンス最適化を体験いただくため、FAIBを無償にてダウンロード提供することを決定しました。
■ Fixstars AI Booster 概要
製品名
Fixstars AI Booster
主な機能
パフォーマンス観測（Performance Observability：PO）
・計算リソースの稼働状況を可視化
・性能変化を時系列で記録
・クラウド・オンプレミス問わず、異なるアーキテクチャーのシステムでも一括で監視可能
パフォーマンス改善（Performance Intelligence：PI）
・処理のボトルネックを推定
・改善に向けた提案と、自動高速化
・エンジニアによる高速化を支援する各種ツール提供
対応環境
・Debian系 Linux （Ubuntu 22.04 LTS で動作検証済み）
・インストールやアップデートの際に、インターネットへの接続が必要になります。
・品質向上のため製品利用状況のデータを取得しています。
お客様固有の情報（実行プログラムやパフォーマンスデータなど）は取得いたしませんのでご安心ください。
観測可能なメトリクス例
・CPU利用状況
・GPU利用状況 （CUDA コア利用状況）
・ネットワーク利用状況
・メモリ利用状況
・ストレージ利用状況
・ソフトウェアフレームグラフ
（ライブラリや関数レベルでのプロファイリング結果）
費用
・PO機能： 永年無料
・PI機能：1ヶ月無料。以降は使用GPU数などに応じて費用が発生します。詳細はお問い合わせください。
・フィックスターズの最適化エキスパートによる支援も要望に応じて提供しています。
ダウンロード申込：

https://www.fixstars.com/ja/ai/booster/get-started

製品詳細：

https://www.fixstars.com/ja/ai/booster





Fixstars AI Boosterによる高速化実績
■ Fixstars AI Booster の提供実績
•
ソニー・ホンダモビリティ株式会社が開発する未来のモビリティブランド「AFEELA（アフィーラ）」に搭載される自動運転AIの学習環境にFAIBが活用されています。機械学習における学習速度の向上や、ハードウェアパフォーマンスの最適化に貢献しています。

https://news.fixstars.com/5189/

•
さくらインターネット株式会社と協業し、さくらインターネット様の顧客向けにFAIBや、FAIBをベースにしたサービスを提供しています。

https://news.fixstars.com/3756/

•
株式会社オプテージ、GMI Cloud, Inc. と協業し、FAIB を利用した高効率GPUインフラの研究開発を進めています。

https://news.fixstars.com/5419/

•
他にも放送会社、通信会社など、多数の企業に導入いただき、高速化実績があります。
■ Fixstars AI Booster によるパフォーマンス改善サイクル
業務を続ける中で、LLMモデルの変更や、各種パラメータの変更などにより、処理効率（パフォーマンス）は変化していきます。GPUなど計算リソースの利用効率を最適に保ち、常に高いパフォーマンスを維持し続けるには、パフォーマンスの観測と改善のサイクルを繰り返すことが重要です。FAIBは、このパフォーマンス改善サイクルを支援するため、パフォーマンス観測（Performance Observability：PO）と、パフォーマンス改善（Performance Intelligence：PI）の2つの機能を提供しています。
POは、GPUをはじめとするハードウェアの使用状況と、ソフトウェアの実行プロファイルを時系列で常に記録し、変化を可視化できる機能です。これによりパフォーマンスのボトルネックを特定し、改善に向けた指針を出すことができるようになります。
PIは、POによる観測結果を元に、ボトルネックの改善提案と自動高速化を行う機能です。また、エンジニア自身が対応を見極めて、高速化を図る場合に役立つ各種ツールも同梱しています。PIは1ヶ月無料でご利用いただけますが、その後はGPUなど計算リソース量に応じて費用が発生します。専門家による
高速化支援
も提供しています。
GPU向け高速化支援：

https://www.fixstars.com/ja/services/gpu

■ 株式会社フィックスターズについて
フィックスターズは、“Speed up your AI”をコーポレートメッセージとして掲げるテクノロジーカンパニーです。計算資源を最大限に活用するソフトウェア最適化技術を駆使し、AIモデルの推論処理と学習プロセスの両面で圧倒的な高速化を実現します。医療、製造、金融、モビリティをはじめ様々な分野で、次世代AI技術の進化を推進しています。

https://www.fixstars.com/

フィックスターズ、ゲットワークス、NTTPCと共同で水冷GPUサーバの本稼働環境の整備を開始
パフォーマンスエンジニアリング技術のリーディングカンパニーである株式会社フィックスターズ（本社：東京都港区芝浦、代表取締役：三木 聡、以下「フィックスターズ」）は、コンテナ型データセンター事業を手掛ける株式会社ゲットワークス（本社：東京都千代田区神保町、代表取締役：中澤 秀則、以下「ゲットワークス」）と、ネットワーク・データセンター・AI関連事業を手掛ける株式会社NTTPCコミュニケーションズ（本社：東京都港区西新橋、代表取締役社長：工藤 潤一、以下「NTTPC」）と共同で、今後主流となる水冷GPUサーバの稼働環境を整備すべく、各社の知見を持ち寄り、ベンダーフリーでの本稼働環境を構築、国内への普及促進へ貢献いたします。
（各社名はアルファベット順に記載させていただいております。）
生成AI需要の急増に伴い、GPUの技術革新スピードは加速を続けています。
GPUの性能向上に伴い、その消費電力ならびに発熱量は膨大なものとなっております。
既にこれらのGPUをこれまで一般的であった空冷で冷却することは困難で、液体で熱を吸収する「水冷」の冷却方式が必須となりつつあります。
ところが、日本国内では未だ水冷GPUサーバの本稼働実績が乏しく、その理由として考えられる点は、
•
サーバベンダーごとに冷却仕様や対応しているCDU機器が異なる
•
同一ベンダーにおいてもGPUごとにCDU機器の選定が必要
•
データセンターへ水を引き込むことへの忌避感や、既存設備の改修コストの増加
•
建屋内へ引き込める水量の限界
•
水冷環境を構築するノウハウが乏しい
などが挙げられます。
急増するGPUサーバの導入・設置需要に対応できず、停滞する水冷環境導入に一石を投じるべく、各社の得意分野を集結し、今夏までに複数サーバベンダーの水冷GPUサーバの本稼働環境整備を目指します。




■各社の役割
・フィックスターズ
フィックスターズは、自社で保有する水冷GPUサーバを実証実験用に提供するとともに、GPUを活用したソフトウェア高速化やパフォーマンスチューニングの豊富な実績を活かし、システム全体の性能評価および信頼性検証を担当します。また、AIワークロードにおけるボトルネックの特定と最適化、ならびに最新GPUアーキテクチャへの対応など、ソフトウェアの観点から本格導入に向けた技術支援を行います。これにより、高負荷なAI処理を安定かつ効率的に実行可能なインフラの実現に貢献します。
・ゲットワークス
再エネを活用したコンテナDCを2014年から展開し、昨年よりスーパーマイクロ製のクーリングタワーを国内初導入。自社構築の水冷環境で水冷GPUサーバを本稼働させています。
各ベンダーから持ち込まれる膨大な最新情報や、水冷対応DCの新設案件に内包する技術的課題に日々対応しており、これらの実績や知見、ならびに施工技術などを提供します。
また、実証の場として自社コンテナ型データセンター内に専用の検証コンテナを構築し、水冷環境における統合的な運用管理技術体系を確立させます。
・NTTPC
複数の大規模GPUクラスタの提供実績があり、その経験を踏まえたハードウェアエンジニアリングの観点から今回の検証に取り組みます。CDU（Coolant Distribution Unit）のスタートアップ時から立ち会い、機器のラックマウント、OSのインストールなどの初期構築をはじめ、サーバの負荷テストによる水の温度上昇と冷却の観察、空冷と比べた消費電力と冷却効率の相関に関するデータ収集など、水冷サーバならではの知見・ノウハウを蓄積していく予定です。
検証および本稼働場所は、ゲットワークスと株式会社GXテクノロジー（本社：新潟県湯沢町、代表取締役：瀧澤 泰三、以下「GXテクノロジー」）が共同で運用する湯沢GXデータセンター内で行い、同施設内の豊富な水源や多くの検証機器を用い、その場で随時対応できる電気、水冷関係の技術者を常駐しながら課題解決に迅速に取り組みます。
本取り組みを通じて得られたデータや知見について、フィックスターズは、今後設立が予定されているコンソーシアムにおける共有を支援してまいります。あわせて、先日GTC2025で発表された最先端の水冷GPUサーバ「Blackwell Ultra B300」の国内展開に向け、パフォーマンスエンジニアリングの視点から貢献してまいります。
■
株式会社フィックスターズについて
フィックスターズは、“Speed up your AI”をコーポレートメッセージとして掲げるテクノロジーカンパニーです。計算資源を最大限に活用するソフトウェア最適化技術を駆使し、AIモデルの推論処理と学習プロセスの両面で圧倒的な高速化を実現します。医療、製造、金融、モビリティをはじめ様々な分野で、次世代AI技術の進化を推進しています。

https://www.fixstars.com/

■
株式会社ゲットワークスについて
当社コンテナ型データセンターは2013年に1台目を発表後、多種多様の実証実験を行いながら発展を続けてまいりました。単にコンテナでのデータセンターの構築だけではなく、省エネ・再生可能エネルギーの活用をテーマとして各自治体と協力の上、様々な再エネ（雪、水、外気）活用に取り組んでおります。
設置場所の環境（気候、電力等）や、お客様のニーズに対応した様々なタイプの構築を続け、2024年12月末時点において、285台（20ft：265台、40ft：20台）の構築実績がございます。大手企業様、電力系企業様、病院様など要件の厳しいお客様への納入実績もございます。設置場所の選定から、各種工事（土木、電力、通信）や申請業務まで対応可能です。各種補助金や助成金にも対応しており、近年活用されるお客様が増えてきております。
またAIや高速演算のニーズ増によりサーバ3,000台以上、GPU1万枚以上の設置・運用実績がございます。完全自社設計・国内生産により短納期・コストダウンを実現しており、お申し込みから最短10日で納品・稼働が可能です。

https://www.getworks.co.jp/

■
株式会社NTTPCコミュニケーションズについて
NTTPCはNTTドコモグループにおける国内中堅・中小企業向けICTサービスのエキスパートとして、シンプルで導入しやすい価格の各種サービスを提供しています。
GPU基盤構築をはじめとするAI関連事業、ネットワーク事業・クラウド/データセンター事業に積極的に取り組んでおり、2025年3月19日に開催された「NVIDIA Partner Network Award 2025」の授賞式において、パートナーに贈られる国内最高のアワード『Best NPN of the Year』を受賞しました。

https://www.nttpc.co.jp/

フィックスターズ、オプテージが発表したGMI Cloudとの戦略的パートナーシップにAIソフトウェア技術アドバイザーとして参画
最先端GPUインフラにおけるAI学習・推論の性能最適化を支援
世界最先端のパフォーマンスエンジニアリング技術を核に、AI技術の進化に貢献している
株式会社フィックスターズ（東証プライム：3687、代表取締役社長 CEO：三木 聡）は、本日、株式会社オプテージ（本社：大阪市中央区）が発表したGMI Cloud, Inc.（本社：米国カリフォルニア）との戦略的パートナーシップにおいて、AIソフトウェア技術アドバイザーとして参画することを発表しました。




オプテージとGMI Cloudのパートナーシップは、GMI Cloud独自のGPU仮想化技術「GPU Cluster Engine」を活用し、NVIDIA B200 Tensor コア GPU[1] を搭載した最先端のAIクラウドプラットフォームを日本国内（GMI Cloud 日本リージョン）に構築・提供することを目指すものです。これにより、国内企業の生成AIをはじめとする高度なAI活用を加速させることが期待されます。
フィックスターズは、この先進的なAIインフラストラクチャ上で、顧客企業が開発・実行するAIの性能を最大限に引き出すためのソフトウェア技術アドバイザーとして、その知見を提供します。マルチコアCPU、GPU、高速ストレージなど、最先端のハードウェア性能を最大限に活用するためのパフォーマンス・エンジニアリング分野において長年の実績を持つフィックスターズの技術力は、大規模言語モデル（LLM）の学習や推論、ファインチューニングなど、膨大な計算処理能力を要求されるAIワークロードにおいて不可欠です。
本協業において、フィックスターズは以下の領域で貢献してまいります。
•
AIワークロードの分析と最適化：
Fixstars AI Booster [2] を用いて、オプテージとGMI Cloudが提供する最新GPU環境上で、顧客のAIアプリケーションのボトルネックを特定し、効率的な実行を実現するための技術的助言を提供します。
•
最先端技術への対応：
NVIDIA B200 GPUのような新しいハードウェアアーキテクチャに最適化されたソフトウェア開発・チューニングに関するノウハウを共有します。
•
効率的なAI開発・運用支援：
ソフトウェアの観点から、AIモデルの開発、学習、推論パイプライン全体の効率化を支援します。
これらの活動を通じて、オプテージとGMI Cloudが構築する革新的なAIクラウドサービスの価値最大化に貢献するとともに、日本企業のAI分野における競争力強化を支援してまいります。
[1] NVIDIA B200 Tensor コア GPU: 最新のBlackwellアーキテクチャを採用したNVIDIAの次世代GPUです。AIおよびHPCワークロード向けに設計されており、前世代のH100/H200 GPUと比較して大幅な性能向上と電力効率の改善を実現しています。詳細については

https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/technologies/blackwell-architecture/

をご覧ください。
[2] Fixstars AI Booster: AI開発・運用におけるパフォーマンスエンジニアリング・プラットフォームです。AIワークロードの動作を常時監視し「見えないボトルネック」を発見・最適化します。これにより、AIの処理速度向上とGPU/クラウド利用コストの大幅な削減を実現します。詳細については

https://www.fixstars.com/ja/ai/booster

をご覧ください。
株式会社フィックスターズ 代表取締役社長 三木 聡 のコメント
「この度、オプテージ様とGMI Cloud様の意欲的な協業に、AIソフトウェア技術アドバイザーとして参画できることを大変嬉しく思います。最先端のハードウェアが登場する中で、その性能を真に引き出す鍵はソフトウェアにあります。当社が培ってきたパフォーマンス・エンジニアリング技術により、日本のAI開発を加速させ、お客様のイノベーション創出に貢献できることを楽しみにしています。」
■株式会社フィックスターズについて
フィックスターズは、“Speed up your AI”をコーポレートメッセージとして掲げるテクノロジーカンパニーです。計算資源を最大限に活用するソフトウェア最適化技術を駆使し、AIモデルの推論処理と学習プロセスの両面で圧倒的な高速化を実現します。医療、製造、金融、モビリティをはじめ様々な分野で、次世代AI技術の進化を推進しています。

https://www.fixstars.com/ja/

■株式会社オプテージについて
独自の光ファイバーネットワークを基盤として、法人のお客さまには情報と通信が一体となった通信ネットワーク・ソリューションサービスを提供し、個人のお客さまには、高速・高品質なインターネットサービス「eo（イオ）光ネット」に加え、トリプルキャリア対応の携帯電話サービス「mineo（マイネオ）」などを提供している関西電力50%出資の情報通信企業です。

https://optage.co.jp/

■GMI Cloud, Inc. について
シリコンバレーに本社を置くGMI Cloudは、AI導入を簡素化することに焦点を当てたベンチャーバックのデジタルインフラストラクチャのイノベーターです。その統合ハードウェアおよびソフトウェアソリューションにより、企業はAIを簡単に構築、展開、スケールすることができます。

https://www.gmicloud.ai/