PC提案事例

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。