ASUS GPUサーバーの特長
ASUSのGPUサーバーは、AIトレーニング、生成AI、HPC（高性能計算）、大規模データ分析など、高い性能・拡張性・運用性を重視して設計されています。
最大8基のGPUを搭載可能なESC8000シリーズをはじめ、PCIe Gen5や高速NVMeストレージに対応し、将来の拡張や構成変更を見据えた柔軟なシステム構築が可能です。
また、ASUSはマザーボード・サーバー両方を自社で開発・設計しているメーカーであり、GPU・CPU・I/O・冷却を含めた全体最適を前提とした設計が特長です。これにより、AIやHPCといった高負荷環境でも、安定したパフォーマンスを長期的に維持しやすい構成を実現しています。
運用・管理面での強み
性能だけでなく運用負荷の低さも重要です。
ASUSのGPUサーバーは、IPMI 2.0準拠のリモート管理機能を標準で備えており、HTML5 iKVMによる遠隔操作や、リモートでのBIOS更新・障害監視が可能です。
これにより、
- データセンターや拠点への現地作業を最小限に抑制
- 障害発生時の一次対応を迅速化
- 複数台構成のサーバー運用を効率化
といった、システム運用における管理コスト低減に貢献します。
他社GPUサーバーとの比較
他社のGPUサーバーでは、特定用途向けのリファレンス構成や、包括的なソリューションパッケージを強く打ち出す一方、ASUSのGPUサーバーは、モデル数と構成の自由度が高く、要件に応じて最適な構成を選びやすい点が特長です。
- GPU数・世代・冷却方式
- CPUプラットフォーム（Intel / AMD）
- ストレージ・ネットワーク構成
といった要素を柔軟に組み合わせることで、過不足のない構成設計が可能となり、結果として導入コストと性能のバランスを取りやすくなります。
ASUS GPUサーバー ラインナップ
ASUSのGPUサーバーは、AIトレーニング、機械学習、HPC（高性能計算）、 データ分析などの用途に最適化された高性能サーバーです。 最大8基のGPUを搭載可能なハイエンドモデルから、 中規模処理向けの汎用モデルまで幅広く取り揃えています。
| モデル名 | 最大GPU数 | CPUプラットフォーム | サイズ | 主な用途・特長 |
|---|---|---|---|---|
| ESC8000-E12 | 8 GPU | Intel Xeon 6 | 4U | 大規模AI・HPC向け、NVLink対応 |
| ESC8000A-E13P | 8 GPU | AMD EPYC™ 9005 | 4U | NVIDIA H200 / RTX PRO Blackwell対応 |
| ESC8000A-E13 | 8 GPU | AMD EPYC™ | 4U | PCIe 5.0対応、高い拡張性 |
| ESC8000-E11 | 8 GPU | Intel Xeon | 4U | AI/ディープラーニング向け定番モデル |
| ESC4000-E11 | 4 GPU | Intel Xeon | 4U | 中規模AI・データ分析向け |
| ESC4000A-E12 | 4 GPU | AMD EPYC™ 9004/9005 | 2U | コンパクト・高効率GPUサーバー |
ESC8000-E12
CPU: Intel Xeon 6 最大GPU: 8 筐体: 4U
大規模AIトレーニング・HPC向け。高帯域設計で高密度GPU構成に対応。
- 大規模学習・研究用途に最適
- 高い拡張性（GPU/ストレージ）
- データセンター運用を想定した設計
ESC8000A-E13P
CPU: AMD EPYC™ 9005 最大GPU: 8 筐体: 4U
最新世代GPUに対応したハイエンド構成。AI基盤の中核ノードに。
- AIトレーニング／推論の拡張に強い
- 帯域・拡張性を重視した設計
- 複数ノード構成にも適合
ESC8000-E11
CPU: Intel Xeon 最大GPU: 8 筐体: 4U
AI/ディープラーニング向けの定番構成。高密度GPUで学習基盤を構築。
- 学習基盤のスタンダード
- 多様なGPU構成に対応
- 導入実績の多いタイプ
ESC4000-E11
CPU: Intel Xeon 最大GPU: 4 筐体: 4U
中規模AI・データ分析向け。導入しやすいGPUサーバー。
- 推論・分析など幅広い用途
- 拡張性とコストのバランス
- 小〜中規模のGPU活用に最適
ESC4000A-E12
CPU: AMD EPYC™ 9004/9005 最大GPU: 4 筐体: 2U
省スペースでGPUを運用したい環境に。研究室・部門導入にも。
- ラック効率重視の2U
- 推論・データ分析に好適
- 限られた設置環境でも導入しやすい
※記載の内容は参考情報です。搭載可能なGPU/CPU/メモリ/ストレージ構成はモデル・構成により異なります。
Cloudadventureが選ばれる理由
1. ハードウェア選定に留まらない「用途起点」の提案力
Cloudadventureでは、GPUサーバーを単なるハードウェアとしてではなく、AI・LLM活用を前提とした基盤の一部として位置づけて提案しています。
ASUSのGPUサーバーは構成自由度が高いため、
- 学習（Training）
- 推論（Inference）
- 社内データ活用（RAG）
といった用途ごとに、過不足のない最適構成を設計できます。
Cloudadventureは、お客様の業務内容や将来計画を踏まえ、「どのGPUを・何枚・どのタイミングで導入すべきか」まで含めて整理します。
2. LLM活用を見据えたGPU基盤設計
近年、多くの法人で 社内向けLLM（生成AI）活用 が検討されています。
Cloudadventureでは以下のようなLLM活用シナリオを前提に、GPUサーバー構成を設計します。
- 社内文書・技術資料を活用した RAG（検索拡張生成）基盤
- ChatGPT互換UIを用いた 社内AIアシスタント
- 機密データを外部に出さない オンプレミスLLM環境
- PoCから本番展開を見据えた 段階的スケール設計
ASUSのGPUサーバーは、GPU増設や構成変更に柔軟に対応できるため、PoC → 部門利用 → 全社展開といった段階的なLLM導入にも適しています。
３. 導入後を見据えた運用・拡張サポート
AI基盤では、「導入して終わり」ではなく運用・拡張・次の活用が重要です。
Cloudadventureでは、
- 導入初期の構成レビュー
- LLM活用拡大時のGPU増設・再設計
- モデル更新・推論負荷増加への対応
- 社内AI活用のユースケース整理
といった 中長期視点での伴走型サポートを重視しています。
ASUSの安定したGPUサーバープラットフォームを活かし、長期運用を前提としたAI基盤構築を支援します。