SBMを動かすのに適したGPUのスペックや動作環境（SQBM+の仕様）について

5月 15, 2026

SBMを動かすのに適したGPUのスペックや動作環境（SQBM+の仕様）について、をお願いします。

『東芝の商用最適化ソリューション「SQBM+（エスキュービーエムプラス）」を動かすためのGPUスペック、動作環境、クラウド上の推奨環境（仕様）を解説します。 [1, 2]

SQBM+は、ユーザー独自のサーバーに導入する「オンプレミス（GPU版）」と、AWSやAzure上で手軽に起動できる「クラウド版」の2種類で提供されています。 [1, 3]

機密データを外に出せないシステムや、自社の専用サーバー向けに提供されている「GPU版」のシステム要件です。 [1]

推奨GPU（グラフィックスボード）
NVIDIA H100（ビデオメモリ 80GB以上）
NVIDIA A100（ビデオメモリ 80GB）
解説：SBMは「すべての変数同士のつながり（最大1,000万変数）」をメモリ上に丸ごと載せて超並列処理するため、データ転送帯域が広く、大容量のビデオメモリ（VRAM）を持つAI・データセンター向けの高性能GPUが必須要件に指定されています。
CPU：2.40GHz相当以上
対応OS
Red Hat Enterprise Linux 9.4
Rocky Linux 9.4
提供形態：RPMパッケージ、またはDockerイメージ [1, 4]

最も手軽に最新の100倍速アルゴリズムの恩恵を受けられる環境です。東芝は各クラウドのMarketplaceを通じて、GPUに最適化済みのシステム（イメージ）を提供しています。 [5, 6, 7]

以下の「高速コンピューティング（GPU搭載）インスタンス」が公式にサポートされています。 [8]

Azure Virtual Machines（GPU搭載インスタンス）
解説：提出された最適化問題の規模や複雑さに応じて、自動的に適切なGPUインスタンスが割り当てられ、アルゴリズムもオートチューニング機能によって最高パフォーマンスが出るよう自動最適化されます。 [5, 10]

クラウド版では、企業の用途に合わせて2つのソフトウェアライセンスプランが選択できます。料金は計算時間に応じた「従量課金制」です。 [9]

もし検証を行いたい場合、まずはクラウド環境（AWSやAzure）で時間単位の従量課金を利用し、小さな規模の問題（g4dnインスタンスなど）からテストを始めるのが最も推奨される導入ルートです。 [3, 8]

次に進めるにあたり、確認したい内容はありますか？