PC提案事例

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

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。