- 事例No.PC-10140
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参考価格:
1,551,440円ニューラルネットワーク研究用マシン
用途:機械学習 (PyTorch、CUDA)お客さまからのご相談内容
機械学習 (ニューラルネットワーク) 用のPCが欲しい。
2枚のGPUを搭載して、それぞれを別々の学習で利用したい。具体的には、以下のスペックを考えている。CPU:IntelでもAMDでもどちらでもよい
マザーボード:PCI-E 4.0 x16(PCI-E 5.0 x8)相当の転送速度でGPUを2枚挿せるもの
メモリ:DDR4-3200かDDR5で、32GBか64GBのどちらかを検討している
SSD:NVMeタイプ 500GB
HDD:S-ATA 8TB
電源:1600W
GPU:NVIDIA Geforce RTX3090 x2枚
OS:CentOS 7テガラからのご提案
第3世代Xeon Scalableを用いた1CPU仕様のマシンをご提案しました。
この構成を採用した主な理由は、PCI Express 4.0への対応です。2台のビデオカードはPCI-Express 4.0 x16の帯域幅で接続されます。また、用途を考えるとメインメモリはビデオメモリの総容量以上を確保することが望ましいため、RTX3090のビデオメモリ24GB x2枚分の48GB以上である64GBとしています。
その他の構成も、可能な限りお客さまのご要望にあわせています。主な仕様
CPU Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16コア) メモリ DDR4-3200 64GB ストレージ1 500GB SSD M.2 ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 x2 ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1600W OS CentOS 7 その他 CUDA Toolkit 11
交換用内部ファン 12cm x3事例追加日:2022/06/30
- 事例No.PC-10149
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参考価格:
3,608,000円A6000搭載演習用マシン
用途:科学演算 (Anaconda, R) 、画像解析・機械学習 (TensorFlow、Pytorch)お客さまからのご相談内容
大学での授業用で画像解析・機械学習を行うため専用のマシンを導入したい。
最大30名程度の学生が利用する想定で、各自のPCからアクセスし、科学演算や画像解析・機械学習の演習を行う。
OSはUbuntuで、Anaconda / SSH-Server/R / TensorFlow / Pytorch のインストールを希望する。
GPUの利用頻度は少ないので、スペックを妥協することはできる。
予算は400万円程度を考えている。テガラからのご提案
ご希望の条件に合わせて、たたき台の構成を検討しました。
GPUサーバー仕様ではご予算に収めることが難しいため、GPU x1枚・100V電源環境向けの構成としています。
ご予算との兼ね合いから、CPUは64コア (32コア x2基) とし、メモリは256GBです。30名で利用する場合、一人当たりCPU 2コア (4スレッド) /メモリ 8GB程度のリソース割り当てとなる計算です。ソフトウェアはご指定のものをインストールするまでを作業範囲として想定しています。個別の設定が必要な場合は、別途ご相談とさせていただきます。
主な仕様
CPU EPYC MILAN 7543 (2.80GHz 32コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ1 2TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA RTX A6000 ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Ubuntu 20.04 その他 CUDA Toolkit 11
Anaconda / SSH-Server / R / TensorFlow / PytorchAnacondaを商業活動において利用する場合には有償ライセンスが必要となります。
これまで、大規模利用用の Enterprise のみの取り扱いでしたが、小規模利用のライセンスも取り扱い可能となりました。詳細は、下記をご確認ください。事例追加日:2022/06/27
- 事例No.PC-10032
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参考価格:
5,649,600円深層学習用GPUサーバー
用途:深層学習お客さまからのご相談内容
深層学習用のGPUサーバーを検討したい。
GPUはTESLA A100 80GB x2台として、600万円程度の予算で提案して欲しい。
設置場所は200Vの電源環境に対応可能。テガラからのご提案
ご指定条件にてたたき台の構成を検討しました。
TESLA A100にはディスプレイ出力が搭載されていないため、画面出力用にエントリークラスのビデオカードを追加しています。追加ビデオカードではなくオンボードグラフィックでご利用いただくこともできますが、性能面では最低限の描画性能となります。また、本構成はTESLA A100 x4台までの搭載に対応しています。ただし、CUDA利用時にメインメモリ容量がビデオメモリ容量を下回っていると、動作に問題が発生する場合がありますので、GPU増設の際にはメインメモリもあわせて増設することを推奨します。
なお、TESLA A100 x2台のままで利用する限りは100V給電で消費電力をカバーできますが、GPUを増設する場合には、200V環境でご利用ください。
主な仕様
CPU Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T600 GPU TESLA A100 80GB x2 ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 +2200W電源 (100V利用時は1200Wまで) OS Ubuntu 20.04.4 その他 NVIDIA CUDA Toolkit 11/cudnn
PyTorch事例追加日:2022/05/11
- 事例No.PC-9900
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参考価格:
690,800円AI自動開発用マシン
用途:AI dynamics社NeoPulseお客さまからのご相談内容
AI dynamics社のAI自動開発ツール「NeoPulse」を使って、医療データを用いたDeepLearningを実施したい。
予算50万円程度で、以下のスペック条件を満たす構成を希望。・CPU:Core i9 12900以上
・メモリ:32GB
・ストレージ:2TB SSD M.2
・GPU:RTX3090テガラからのご提案
条件を満たす構成にてお見積もりをご用意しました。
ご希望のCore i9 12900自体は12世代CPUの中で最もコア数のあるタイプのため、これ以上のコア数をご希望の場合には、Xeon構成やAMD構成への変更が必要ですが、コストも大きく増加します。なお、ご提案の構成ではGPUをRTX3090 1枚としており、GPUの追加には対応していません。
CPU側のPCI-Eレーン数が20レーンのため、2枚目のGPUを考慮した構成になっていないことが理由です。
複数のGPUを搭載したい場合には、構成の見直しが必要となりますのでご相談ください。主な仕様
CPU Core i9 12900 (2.40GHz 8コア + 1.8GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS なし 事例追加日:2022/04/13
「お客様だけのオーダーメイドPC」を製作しています。
用途に応じた細かなアドバイスや迅速な対応がテガラの強みです。
上記の仕様はテガラでお客様に提案したPC構成の一例です。
掲載内容は提案当時のものであり、また使用する部材の供給状況によっては、現在では提供がむずかしいものや、部材を変更してのご提案となる場合がございます。
参考価格については、提案当時の価格(送料込・税込)になります。
ご相談時期によっては価格が異なる場合がございますので、あらかじめご了承ください。