- 事例No.PC-11733
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参考価格:
987,800円DeepLabCut ver2.3用マシン (2024年2月版)
用途:DeepLabCutを用いた動物行動解析お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10086を見ての問い合わせ。
DeepLabCut ver2.3用のワークステーションの導入を考えている。予算100万円程度で最適構成を提案してほしい。処理能力の希望は、現在使用しているNVIDIA RTX A6000 x1枚を搭載したワークステーションと同等以上の速度でDeepLabCutを動かせること。
また、DeepLabCut ver2.3の事前インストールも依頼したい。具体的なスペックとしては,以下の条件を希望する。
CPU DeepLabCutが問題なく動く程度の能力 メモリ 128GB GPU RTX A6000と同程度の速度でDeepLabCutの解析ができるもの (Geforce RTX4090等) ストレージ 1TB M.2 SSD x2枚 テガラからのご提案
2024年2月時点で最新の第14世代Core i9を搭載した構成です。予算に合わせて合計24コアのCore i9-14900Kを選択しています。
なお、実際にDeepLabCutを実行した際に負荷がかかる箇所はGPUが大半で、CPUに高い負荷がかかる場面はかなり少ないと考えられます。
そのため、CPUの性能を重視しない場合はCore i7などの下位モデルに変更することも可能です。GeForce RTX4090とRTX A6000、どちらが最適?
お客様のご希望に合わせて、GPUはNVIDIA GeForce RTX4090 24GBを選択しています。
NVIDIA GeForce RTX4090 24GBとNVIDIA RTX A6000 48GBを比較すると、チップの世代とVRAM容量に違いがあります。チップの世代はRTX4090で採用されているものの方が新しいですが,VRAM容量はA6000の半分です。
DeepLabCutのGPU処理はTensorFlowを基盤としており、GPU利用中の挙動もTensorFlowの特性に準じます。TensorFlowのデフォルト設定で実行した場合、DeepLabCutは確保できるだけのビデオメモリを確保して処理を実行します。そのため、VRAM容量の差による影響が生じることも考えられますが、RTX4090のCUDAコア数は18,000以上でA6000の2倍に近い値です。実際の利用ではVRAM容量の差よりもCUDAコア数の差による影響の方がより大きく現れると考えられるため、RTX A6000と比較しても解析速度の向上が期待できます。なお、DeepLabCut公式リポジトリに掲載されているGPUの要件では8GB以上のVRAMが推奨として示されています。その値から考えると、RTX4090の24GBも十分なVRAMが確保されていると言えます。
本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。主な仕様
CPU Core i9-14900K (3.20GHz 8コア+2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ストレージ2 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1500W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 DeepLabCut インストール ■キーワード
・DeepLabCutとは
DeepLabCutは、動物の行動を分析するためのオープンソースのディープラーニングツール。動画から動物の特定の身体部位を識別しマーカーレスでの追跡が可能で、精度の高い動きの分析を提供する。
参考:DeepLabCut — The Mathis Lab of Adaptive Intelligence ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2024/02/20
- 事例No.PC-11641A
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参考価格:
499,400円AIモデル開発 入門向けマシン [エントリーモデル]
用途:Deeplearning入門用途ディープラーニングの学習などを試してみたい方向けの構成です。
ディープラーニングの基本となるCUDAの設定と、よく使われるフレームワーク2種 (Tensorflow/PyToch) およびお手軽な環境構築としてよく利用されるコンテナを利用するためのソフト (DockerもしくはSingularity) をインストールした仕様です主な仕様
CPU Intel Core i7-13700 (2.10GHz 8コア+1.50GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4070Ti 12GB ネットワーク on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 その他 CUDA Toolkit 11.8インストール
Tensorflow/PyToch/Docker(もしくはSingularity)事例追加日:2024/01/09
- 事例No.PC-11641B
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参考価格:
740,300円AIモデル開発 入門向けマシン [WSL2仕様モデル]
用途:WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)環境でのDeepLearningディープラーニング環境の多くはLinuxベースで作成されています。
現在Windows上での実装はWSL2 (Windows Subsystem for Linux 2) 環境での利用が主流となってきています。
この構成はWLS2の基本セットアップと、エントリーモデルと同様のディープラーニング用の最小環境構築をおこなった仕様となります。主な仕様
CPU Intel Core i7-13700 (2.10GHz 8コア+1.50GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB ネットワーク on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 WLS2 + Ubuntu 22.04設定
CUDA Toolkit 11.8インストール(WLS2)
Tensorflow/PyToch/Docker(もしくはSingularity)
※すべてWSL2上で設定事例追加日:2024/01/09
- 事例No.PC-11497
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参考価格:
800,800円Geforce RTX4090搭載 機械学習用マシン
用途:既存の機械学習モデルの検証・転移学習・ファインチューニング、機械学習モデルの学習・推定お客さまからのご相談内容
機械学習用PCの購入を検討している。
機械学習用の環境を初めて導入するため、予算100万円で上記用途のスターター構成を提案してほしい。具体的な用途としては、既存モデルの検証・転移学習やファインチューニングおよび、モデルの学習及び推定を予定している。
扱うデータ量は大きくならない見込み。なお、現在VRAM容量が6GBのノートPCを使用しているが、頻繁にメモリリソースが不足して処理が停止してしまう。
そのため、VRAM容量を重視したいと考えている。OSはUbuntu 22.04を希望。
また、マシンの冷却にあたって、オーバーヒートを防ぐために何らかの対策を行う必要があれば教えてほしい。テガラからのご提案
お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
2023年12月時点で最新の第14世代Coreシリーズ搭載の構成です。機械学習のためのGPU選択
機械学習でCUDAを利用することを想定し、GPUはハイエンドモデルのNVIDIA GeForce RTX4090を搭載しています。
NVIDIA Geforce RTX4090はGeForceシリーズの中では現在最上位のモデルで、単純な処理性能は現在販売されているビデオカードの中でも最高クラスです。ビデオメモリ容量は、ワークステーション・サーバー向けのハイエンドモデルと比較するとやや少ない24GBです。
大規模言語モデルのような巨大なモデルを扱う場合は不足感が出る可能性がありますが、ご相談内容のようにあまり大きくないモデルを扱う用途であれば、高い処理性能が期待できます。また、ご予算の面でも、選択可能なGPUの中でGeforce RTX4090は最もスペックの高い製品です。
マシンの冷却について
本構成の冷却装置は、CPU・GPUともに空冷クーラーを採用しています。
CPUクーラーは大型ヒートシンクを備えたハイエンド製品を採用しているため、手動でのオーバークロックなどを行っていないデフォルト設定でのご利用においては、顕著な問題は起こりません。
また、弊社では製造時に12時間のフル稼働で動作テストを行い、動作中の温度の推移に問題がないことを確認して出荷します。ご利用にあたり、特に注意が必要なのは設置場所の室温です。
弊社での動作チェック時は室温25℃を基準にしています。この室温を超えると直ちに問題が発生するわけではありませんが、30℃を超える環境で常用した場合、CPUやGPUの冷却が適切に行われないことによる問題の発生リスクが高まります。
その他、空気の流れが悪い場所や、周囲に熱を持ちやすいものがあるなど、マシンの排熱を妨げる環境で設置されている場合、筐体内の排気が滞ることによる問題の発生リスクがあります。
マシンの背面側には一定のスペースを作るなど、設置レイアウトに配慮していただけますと幸いです。本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。主な仕様
CPU Core i7-14700K (3.40GHz 8コア+2.50GHz 12コア) メモリ 64GB ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB ネットワーク on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1500W OS Ubuntu 22.04 キーワード
・CUDA Toolkitとは
CUDA Toolkitは、NVIDIAが提供しているGPU向けのパラレルコンピューティングプラットフォーム。C/C++からNVIDIAのGPUアーキテクチャを利用した高速なパラレルプログラミングが可能。DeepLearningや科学計算、コンピュータグラフィックスなど、様々な分野でGPUの計算能力を活かすことができる。コンパイラ、ライブラリ、デバッガなどのツールが含まれており、SDKとして提供されている。マルチGPU環境もサポートしており、ワークステーションからクラウドまで幅広い環境で活用できる。参考:CUDA Toolkit (NVIDIA Corporation) ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2023/12/26
ご注文の流れ
お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。 (お電話でもご相談を承っております) |
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弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。 | |
必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。 | |
お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。 ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。 (掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております) |
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動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。 (納期は仕様や製造ラインの状況により異なります) |
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お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸) |
お支払い方法
お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。
法人掛売りのお客様 |
原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。 |
学校、公共機関、独立行政法人のお客様 |
納入と同時に書類三点セット(見積書、納品書、請求書)をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。 先に書面での正式見積書(社印、代表者印付)が必要な場合はお知らせください。 |
企業のお客様 |
納品時に、代表者印つきの正式書類(納品書、請求書)を添付いたします。 ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。 |
銀行振込(先振込み)のお客様 |
ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。 |
修理のご依頼・サポートについて
弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。
■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト
※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。
メール | support@tegara.com |
電話 | 053-543-6688 |
■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について
保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。
無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります
オプション保証サービス
「あんしん+」 もしもの時の延長保証サービス |
PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
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HDD返却不要サービス |
保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。 |
オンサイト保守サポート | |
故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
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「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。