事例No.PC-8634
参考価格:
2,518,000

TESLA V100S搭載DeepLearning用マシン

用途:機械学習、DeepLearning

お客さまからのご相談内容

事例No.PC-5363と同等のマシンが欲しい。用途はDeepLearningで、TESLAを搭載した構成を希望。

テガラからのご提案

事例No.PC-5363の構成で搭載していたTESLA P100が終息のため、現行品のTESLA V100Sへ変更しつつ、全体的なスペックも現行仕様としたお見積もりです。
メモリはCPUのチャネル数にあわせて、16GB x12枚の192GB構成としています。
OSはUbuntu16.04のサポート終了が近いため最新の安定版に変更としていますが、別ディストリビューションへの変更をご希望の際にはご相談ください。

主な仕様

CPU Xeon Gold 6226R (2.90GHz 16コア)x 2 (合計32コア)
メモリ 192GB (16GBx12) ECC REG
ストレージ1 960GB SSD (S-ATA)
ストレージ2 2TB HDD (S-ATA)
ビデオ on board
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
GPU TESLA V100S 32GB
その他 NVIDIA CUDA Toolkit 11

 

事例追加日:2021/2/16
事例No.PC-8625
参考価格:
611,000

機械学習用マシン

用途:機械学習、DeepLearning

お客さまからのご相談内容

機械学習用にGPUマシンを導入したい。プログラムの試算用で、なるべく小型なものを50万円~70万円程度で導入できればと考えている。納期は最短を希望。

テガラからのご提案

本来はCore-i系構成かRyzen構成でも問題ありませんが、ご提案時点ではこれらのCPUの入荷状況が不安定でしたので、比較的納期が安定していたCore-X系構成にてご提案しました。

また、小型筐体をご希望でしたので、タワー型の中でもコンパクトタイプの製品を採用し、GPUはご提案時点での最上位に近いRTX3090を1枚としています。

加えて、設置場所にデータ保存用サーバーなどのないことが想定されたため、ローカルストレージにシステム用SSD+データ置き場用のHDDという構成としています。
OSはDeepLearning用として一般的なUbuntuです。

主な仕様

CPU Core i9 10920X (3.50GHz 12コア)
メモリ 32GB (8GBx4)
ストレージ1 1TB SSD (S-ATA)
ストレージ2 4TB HDD (S-ATA)
ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 (幅210 x 高さ474 x 奥行427mm) + 850W
OS Ubuntu 20.04

 

事例追加日:2021/02/16
事例No.PC-8562
参考価格:
908,000

医療用画像閲覧向けマシン

用途:医療用画像閲覧、特定ソフトウェア (ImageJ、Matlab) 、DeepLearning

お客さまからのご相談内容

ImageJやMatlab、統計解析を行うためのマシンを希望。
医療用画像等を多数同時にデスクトップに開いて閲覧することが多いので、できるだけ画像を速く閲覧できるようにしたい。

また、DeepLearningを行う予定もあるため、GPUはNVIDIA製品を希望。
予算は100万円。

テガラからのご提案

事例No.PC-7286をご覧いただいての問い合わせでしたので、事例の構成から全体的にスペックUPして、ご予算内に収めた構成です。

画像に関しては、医療画像の場合は元画像のデータ解像度 (データ量) が多いと思われますので、複数枚展開して切り替える使い方の場合には、メモリ容量は十分に確保しておくのが良いかと存じます。
本構成をベースとする場合、メモリ容量は256GBが上限となりますので、より多くの画像を展開する予定がある場合には、Xeon構成への変更と全体的なスペックの調整が必要です。

GPUにつきましては、現時点で最上位のチップを搭載した製品としています。
ただし、Matlabを使ったGPUアクセラレートやDeepLearningは現時点で限定的であり、完全な対応は将来的なリリースやパッチでの対応を待つ必要がありますのでご注意ください。

主な仕様

CPU Core i9 10980XE (3.00GHz 18コア)
メモリ 256GB (32GBx8)
ストレージ1 2TB SSD (M.2)
ストレージ2 16TB HDD (S-ATA)
ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 (幅240 x 高さ475 x 奥行547mm) + 1200W
OS Windows 10 Professional 64bit

 

事例追加日:2021/2/1
事例No.PC-8351
参考価格:
1,455,000

RTX 3090×4搭載 4GPUマシン(100V電源環境向け)

用途:DeepLearning

お客さまからのご相談内容

RTX3090を4枚搭載した構成を希望。CPUはXeon Silver 4110を2基とし、メモリは合計128GB。ストレージはSSD 1TBを希望。筐体はSYS-7049GP-TRTあたりになるかと予想している。

※【記事】Geforce RTX 3090 複数枚での動作テスト (11月9日 4GPUに関する情報追記)をご覧いただいてのお問い合わせです。

テガラからのご提案

お客様のイメージされているSYS-7049GP-TRTを用いた構成の場合、消費電力の面で200Vの電源環境が必須であり、その200Vの場合でも1800Wまでの出力となってしまいます。RTX3090は消費電力が1枚350Wとなるため、4枚で1400Wの消費電力となります。そのため、CPUやストレージなどの構成によっては、SYS-7049GP-TRTの電源容量でも足りなくなる可能性がありえます。この点を考慮し、今回の構成では1600W電源(100V時 1300W)を2台連動させることで、それぞれ100V電源ケーブルでGPU x4枚を稼働させる構成としています。

なお、本構成にはいくつかの制限が存在します。
まず、あくまで100V対応のために電源を分けているため、消費電力が15Aを超えます。そのため、必ず別系統の電源コンセントから給電していただく必要があります。 (1コンセントからのタコ足配線利用は不可です) 電気契約も15Aでのご利用は不可となります。

また、電源やGPUなどの物理的な配置の問題で、HDDなどを追加することができない構成です。内蔵で搭載できるドライブはM.2タイプのストレージが2枚までです。

最後に、上記の通り電源を連動させて給電する構成ですので、クリティカルな用途でのご利用は避けるようお願いいたします。電源 x2の構成ではありますが、これらはリダンダントではなく給電量を確保するための連動となりますので、片方の電源が故障した場合、システムは機能しなくなるものとお考えください。

 

主な仕様

CPU Core i9 10900X (3.70GHz 10コア)
メモリ 128GB (32GB x 4)
ストレージ 1TB SSD M.2
ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 x4
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2)
筐体+電源 キューブケース+1600W電源×2台
OS Ubuntu 18.04

 

事例追加日:2020/11/30
お客様のご要望をうかがい、最適なPCの構成をご提案する
「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・税別)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。