PC提案事例

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。

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。

画像検査用ワークステーションとして、所持している ASRock Ultra Quad M.2 Cardを用いて SSDｘ4でのRAIDを構築・運用したい。期待する性能が出ているかを事前に確認のうえでの導入を希望。

お客様より想定のPCI-Eカード (ASRock Ultra Quad M.2 Card)をお預かりし、NVMe SSDｘ4 でのRAID0 を構築、動作に問題がないことを確認したうえでPC構成をご提案をさせていただきました。

本事例においては拡張カードおよび、SSD はお客様からの支給品となりますが、弊社にてご用意することも可能ですので、ご相談ください。

ディープラーニングにより動物行動解析を行うソフト「DeepLabCut」のためのワークステーションが欲しい。予算は50～60万円。DeepLabCutの利用には、Tensorflow ver1.x と CUDA 10以下のインストールが必要。

上記ご相談内容に加えてお客様からご指定頂いた仕様条件にあわせて、Core Xシリーズを搭載した構成にてご提案しました。CPUは暫定的な選定のため、ご希望にあわせて変更可能です。

またご指定のOSが最新のUbuntu 20.04 LTSであることに対し、Tensorflow 及び CUDA のバージョンは古いものである必要がございましたので、安定動作を期待できるUbuntu 18.04でのご利用も合わせてご提案させていただきました。