- 事例No.PC-10311
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用途や特徴・要件をふまえた、最新構成でのご提案をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。参考価格:
577,500円DeepLearning入門用マシン
用途:DeepLearningお客さまからのご相談内容
DeepLearningを始めたいので、入門用のマシンを導入したい。
希望するスペックは以下の通り。・CPU:指定はないので、適切なものを提案して欲しい。
・メモリ:32GB
・ストレージ:500GB SSD M.2
・OS:Windows11
・GPU:適切なものを提案して欲しい。
・マウス・キーボード:無線タイプ
・予算:50万円前後テガラからのご提案
ご指定の条件を満たす構成を検討しました。
CPUとビデオカードはご予算内で導入できる組み合わせとしていますが、計算の高速化やプログラミングのためのGPGPU・CUDA利用でも過不足のない構成としています。
お客様へのヒアリングでは、DeepLearning初心者に向けたマシン導入・テスト的な導入というお話でしたので、以下の点に配慮したご提案となっています。・CPUとビデオカードはご予算内で導入できる組み合わせ
・GPGPUやCUDAを入門的に使うにあたり、過不足のないスペック
・Anacondaパッケージサービス込み検索キーワード
DeepLearning入門用マシン,DeepLearning,CPU,メモリ,ストレージ,Windows11,GPU,GPGPU,CUDA,Anacondaパッケージサービス,Deep learning,Machine learning,Artificial intelligence,Neural networks,Deep neural networks,Deep stacking networks,Supervised learning,Unsupervised learning,Natural language processing,Smart manufacturing,Computational intelligence,Data analytics,learning (artificial intelligence),Information processing,Computer vision,AI,big data,programming主な仕様
CPU Core i7-12700K (3.60GHz 8コア + 2.70GHz 4コア) メモリ 32GB ストレージ1 500GB SSD M.2 ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3080 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 USB Bluetoothアダプタ
Anaconda DeepLearning/データサイエンス向けパッケージ事例追加日:2022/9/2
- 事例No.PC-10032
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用途や特徴・要件をふまえた、最新構成でのご提案をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。参考価格:
5,649,600円深層学習用GPUサーバー
用途:深層学習お客さまからのご相談内容
深層学習用のGPUサーバーを検討したい。
GPUはNVIDIA 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。テガラからのご提案
ご指定条件にてたたき台の構成を検討しました。
NVIDIA 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NVIDIA 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、NVIDIA 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。
検索キーワード
深層学習,GPUサーバー,NVIDIA A100,80GB GPU,予算600万円,200V電源,ビデオカード,メインメモリ増設,CUDA利用,オンボードグラフィック, Deep learning,Machine learning,Artificial intelligence,Neural networks,Deep neural networks,Deep stacking networks,Supervised learning,Unsupervised learning,Natural language processing,Smart manufacturing,Computational intelligence,Data analytics,learning (artificial intelligence),Information processing,Computer vision,AI,big data,programming主な仕様
CPU Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T600 GPU NVIDIA A100 80GB x2 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 20.04.4 その他 NVIDIA CUDA Toolkit 11/cudnn
PyTorch事例追加日:2022/05/11
- 事例No.PC-9900
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用途や特徴・要件をふまえた、最新構成でのご提案をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。参考価格:
768,900円AI自動開発用マシン
用途:AI dynamics社NeoPulseお客さまからのご相談内容
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テガラからのご提案
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。検索キーワード
AI自動開発,NeoPulse,医療データ,Deep Learning,Core i9 12900,32GBメモリ,2TB SSD M.2,RTX3090,12世代CPU,GPU追加, Deep learning,Machine learning,Artificial intelligence,Neural networks,Deep neural networks,Deep stacking networks,Supervised learning,Unsupervised learning,Natural language processing,Smart manufacturing,Computational intelligence,Data analytics,learning (artificial intelligence),Information processing,Computer vision,AI,big data,programming主な仕様
CPU Core i9 12900 (2.40GHz 8コア + 1.8GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS なし 事例追加日:2022/04/13
- 事例No.PC-9653
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用途や特徴・要件をふまえた、最新構成でのご提案をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。参考価格:
1,494,900円照明設計解析/DeepLearning用マシン
用途:LightTools、Neural Network Console v2.3、Visual Studio 2015, Visual C++、Matlabお客さまからのご相談内容
照明設計解析用ソフト LightToolsとDeepLearningに共用できるマシンが欲しい。
一般的な情報として、LightToolsはCPUのスレッド数、DeepLearningはGPUの性能とマルチ化が計算速度に影響すると認識しているが、費用と計算速度のバランスをどう考えるのがいいか相談したい。具体的なスペックの要望として、CPUはLightTools用に16~48スレッドを希望。GPUはDeepLearning用にRTX2080Ti以上で将来的に増設できる構成にしたい。
メモリは256GB程度で、ストレージは処理速度と容量を考慮しつつ、複数台搭載したい。テガラからのご提案
ご検討のたたき台として、条件を満たした構成でのお見積もりをご用意しました。
- CPUが16~64コア程度の場合
想定コア数の範囲をカバーしつつ、かつ動作クロックも比較的高く、複数枚のGPUに対応できるAMD Threadripper Proを用いた構成で検討するのが良いかと存じます。
本事例のCPUは中間の32コアですが、64コアモデルと16コアモデルへの変更が可能です。
- 2枚目のGPUの増設について
後付けで2枚目のGPU増設を想定し、外排気かつDeepLearning用としてチップ性能が高いRTX3090としています。 注意点として、100Vの電源環境で利用する場合はGPUの増設可能枚数が+1枚までの保証となります。 PCI-Eスロット自体は4GPUまで対応できる構成ですが、100V環境では電源が1300Wまでの出力に制限されるためです。 電源側は200V環境にも対応していますので、200Vの電源環境で利用した場合は合計3枚までのGPUに対応します。 4枚目の利用は消費電力の面で厳しいとお考えください。
- ストレージについて
速度面を考慮したご提案として、高速なNVMeタイプのSSDを2本搭載し、10TBのHDDも1台搭載しています。RAIDをご希望の場合、ご要望の内容によっては他のスペック部分に影響する可能性がありますので、予めご承知おきください。
検索キーワード
照明設計解析,Deep Learning,LightTools,Neural Network Console v2.3,Visual Studio 2015,Visual C++,Matlab,CPUスレッド数,GPU性能,RTX2080Ti, Deep learning,Machine learning,Artificial intelligence,Neural networks,Deep neural networks,Deep stacking networks,Supervised learning,Unsupervised learning,Natural language processing,Smart manufacturing,Computational intelligence,Data analytics,learning (artificial intelligence),Information processing,Computer vision,AI,big data,programmingcomputer simulation,integrating sphere,LightTools,LightTools code,Light guide,Photon transmission efficiency,Visible Light Communication(VLC),Signal-to-interference-noise ratio(SINR),freeform optics,illumination design,light emitting diodes,light scattering,micro-optics,Monte Carlo methods,optical design techniques,optical elements,optical engineering computing,ray tracing
主な仕様
CPU ThreadripperPRO 3975WX (3.50GHz 32コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 1TB SSD M.2 ストレージ3 10TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Windows 10 Professional 事例追加日:2022/02/03 - CPUが16~64コア程度の場合
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。