# EUのコンソーシアム、公共スーパーコンピューターで1兆パラメーターのAIを学習

> EUROPAチームはPyTorchとTorchTitanを使い、NVIDIA GH200 GPU 384基でGPU当たり約1,300トークン/秒を達成。EUの共有インフラでも最先端規模の学習が可能だと示した。

Oossa · 2026-11-12 · https://oossa.com/ja/eu-consortium-trains-1-trillion-parameter-ai-model-on-public-supercomputer

EUROPAコンソーシアム（Domyn、Fraunhofer IAIS、IIS）は、Forschungszentrum JülichにあるEuroHPCのエクサスケールスーパーコンピューターJUPITER上で、約1兆パラメーターの混合エキスパートモデルを学習させた。PyTorchとTorchTitanを調整し、GH200 GPU 384基（96ノード）で、スループットをGPU当たり毎秒90トークンから約1,300トークンに引き上げた。この成果は、公的な主権型コンピューティング基盤が、民間クラスターと同規模のAIを支えられることを示している。

## 事実

- スループット：NVIDIA GH200 GPU 384基で、GPU当たり約1,300トークン/秒
- モデル規模：総パラメーター数951.9B（トークン当たりの有効パラメーター数32.8B）

## なぜ重要か

欧州の公的コンピューティング資源でも最先端規模のAIを実行できることを示し、民間クラウドの利用への依存を減らす可能性がある。

## 出典と参考資料

1. [Training a 1T-Parameter MoE on EU public infrastructure with PyTorch and TorchTitan](https://pytorch.org/blog/training-a-1t-parameter-moe-on-eu-public-infrastructure-with-pytorch-and-torchtitan/) – PyTorch

最終更新: 2026-11-12