# ＨＰＣシステムズ（6597） HPCシステムズ、NVIDIA DGX H100を株式会社フジクラへ納入、フジクラの多彩なAI技術開発の更なる加速化に寄与

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/6597/disclosure/20230705518164
種別: その他開示
開示日: 2023-07-05
Komoriの読み（0-100）: 67
企業ページ: https://komori.app/company/6597

## 何が変わったか

HPCシステムズが、株式会社フジクラにNVIDIA DGX H100システムを納入した。フジクラはこのシステムをAI技術の開発や既存AIシステムの統合・拡張に利用する。

## 会社が挙げた理由

フジクラのAIシステムの統合・拡張と、多彩なAI技術開発のさらなる加速化を支援するため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: NVIDIA DGX™ H100システム、NVIDIA DGX™シリーズ
- 相手先: 株式会社フジクラ
- 相手先の概要: 本社：東京都江東区、取締役社長CEO：岡田直樹、1885年創業の非鉄金属メーカー
- 当社との関係: フジクラ社は早くからHPCシステムズまたは他社経由でNVIDIA DGXシリーズを導入しており、今回HPCシステムズがNVIDIA DGX H100を納入した。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 2023年7月5日時点で納入済み
- 適用分野: 大規模言語モデル、レコメンダーシステム、ヘルスケア研究、気候科学、フジクラ社のAI技術開発
- 受賞名・認証名: NVIDIA Partner Network (NPN) ELITE PARTNER認定
- 授与・認証機関: NVIDIA社
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: 1台のシステムにNVIDIA H100 TensorコアGPUを8基搭載
- 定量的な効果: 1台あたり32ペタフロップスのAI性能、前世代の6倍以上。大規模言語モデルを前世代システムの30倍の速度で処理
- 利用実績: フジクラ社は以前からNVIDIA DGXシリーズを導入
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: not_disclosed

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「株式会社フジクラへ納入しました」」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 合意の記載なし（原文: 「「再度購入先に選定したとのことです」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 時期なし（原文: 「「納入しました」」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 続報（原文: 「「早くからHPCシステムズ或いは他社経由でNVIDIA DGX™シリーズのシステムを導入」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「納入しましたので、お知らせいたします」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 断定的（原文: 「「納入しました」「導入を決定」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 採用・導入した側（原文: 「「再度購入先に選定した」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「本社：東京都江東区、取締役社長CEO 岡田直樹」「1885年創業の非鉄金属メーカー」」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: あり（原文: 「「株式会社フジクラへNVIDIA DGX™ H100システムを納入」」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 効果の実測値（原文: 「「前世代の6倍以上となる32ペタフロップス」「前世代システムの30倍」」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「NVIDIA社パートナー認定制度『NVIDIA Partner Network (NPN)』」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値のみ（原文: 「「32ペタフロップス」「前世代の6倍以上」「30倍」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益に触れず（原文: 「「多彩なAI技術開発の更なる加速化に向け全力で支援」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「本文に売上・利益または業績影響についての記載なし。」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「フジクラ社へ納入した」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一拠点・一製品（原文: 「「1台のシステムに8基」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「AIシステムの統合・拡張」「早くから…DGX™シリーズのシステムを導入」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 他社製品の販売・展開（原文: 「「HPCシステムズがフジクラ社へ納入した『NVIDIA DGX™ H100』」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「「HPCシステムズ株式会社」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 根拠つきの優位性主張（原文: 「「世界で初めてNVIDIA H100 TensorコアGPUを搭載した最新システム」「第4世代となるAIに特化した世界初のシステム」」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 導入先を一社明記（原文: 「「株式会社フジクラへ…納入」」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「前世代の6倍以上」「前世代システムの30倍」」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「NVIDIA DGX™ H100」「NVIDIA H100 TensorコアGPU」「NVIDIA NVLink®」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: 様式が混在（原文: 「「プレスリリース」「報道関係者各位」「コード番号：6597 東証グロース」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「革新的な課題解決」「驚異的なスピード」」）