- 事例No.PC-10056
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参考価格:
2,379,300円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
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
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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。