事例No.PC-10056
参考価格:
2,379,300

深層学習のトレーニングフェーズ向けマシン

用途:DeepLearning (トレーニング)

お客さまからのご相談内容

画像系深層学習のトレーニング フェーズ (Deep Neural Networkがネットワークの重みやバイアスを自動調整するフェーズ) で用いるGPUマシンが欲しい。
予算300万円以下で、A5000を4枚搭載した構成を希望する。家庭用電源環境 (100V) で動作可能な静音性の高い構成を導入したい。
その他、2TB程度のストレージと、Ubuntu 18.x もしくは 20.x を条件としたい。

テガラからのご提案

ご要望を踏まえて構成を検討しました。
NVIDIA RTX A5000の最大消費電力は、1台あたり230Wとハイエンド製品としては比較的低く抑えられているため、4台搭載しても家庭用電源で利用が可能です。本事例の構成も100V、1系統での給電を前提としています。

筐体も静音性を重視して選定していますが、拡張スロットを2つ占有するカードを4台搭載する都合上、8スロット分のスペースが必要です。一般的なミドルタワー筐体では、ATXフォームファクターの7スロット分しかスペースが確保されていないため、筐体は必然的にE-ATXなどに対応した大型の製品を選択することになります。

主な仕様

CPU Core i9 10900X (3.70GHz 10コア)
メモリ 256GB
ストレージ 2TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA RTX A5000 x4
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W
OS Ubuntu 20.04
その他 NVIDIA CUDA Toolkit 11
交換用ケースファン x2
事例追加日:2022/07/30
事例No.PC-10032
参考価格:
5,649,600

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TESLA 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。
TESLA 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TESLA 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、TESLA 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。

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 TESLA 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
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。