- 事例No.PC-11098
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参考価格:
600,600円医用画像DeepLearning用マシン
用途:TensorFlow、Keras、Pytorch、CUDAの利用お客さまからのご相談内容
医用画像を利用したDeepLearningを行うためのマシンを検討したい。
予算60万円の範囲内で可能な構成を提案して欲しい。
検討における条件は以下の通り。・使用するソフトウェア:TensorFlow、Keras、Pytorch、CUDA
・OS:インストールなし (Ubuntu 22.04予定)GPUでの学習を想定しているが、提案の構成がGPUを複数搭載できるか教えて欲しい。
また、GPUメモリの容量とGPUの搭載数のどちらを優先するべきかについても知りたい。テガラからのご提案
第13世代Core i7を搭載した構成をご提案しました。
ビデオカードにはGeforce RTX4080を選択しています。
1ランク上のRTX4090とした場合、ご予算オーバーになってしまうため、コストを優先した選択です。
RTX4080も前世代のRTX3090とほぼ同等のCUDAコア数を搭載しているため、単純な処理性能の面ではハイエンドモデルに位置付けられます。なお、ビデオカードの複数搭載につきましては、ご予算内での対応が難しいことから本件では考慮していません。
本事例の構成はビデオカード x1枚での運用を前提とし、カード増設非対応の構成となっております。
もし、ビデオカード x2枚を搭載可能な構成をご希望の場合は、ベース構成をワークステーション向けに最適化したものへと変更してご提案しますのでお知らせください。検索キーワード
医用画像DeepLearning,TensorFlow,Keras,Pytorch,CUDA Toolkit,ディープラーニングマシン,NVIDIA Geforce RTX4080,機械学習ソフトウェア,インストールなしOS,GPUメモリ容量主な仕様
CPU Core i7-13700K (3.40GHz 8コア + 2.50GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 16GB ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 タワー型筐体 + 850W OS なし キーワード
・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・TensorFlowとは
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開している機械学習ライブラリ。PythonやC++など多言語に対応し、CPUやGPUを利用した高速な計算が可能。画像認識や自然言語処理、時系列データ処理といった用途に適しており、事前学習済みのニューラルネットワークを利用できることも特徴。大規模データセットでの学習が行えるため、最新の深層学習研究開発に幅広く用いられている。参考:TensorFlow ※外部サイトに飛びます
・Kerasとは
KerasはPythonで書かれたディープラーニングのためのライブラリ。使いやすさと直感的なAPIデザインが特徴で、迅速なニューラルネットのプロトタイピングが可能。バックエンドにTensorFlowやTheanoを利用し、CPUとGPUの両方で動作する。また、Pythonで書かれているため柔軟に拡張ができ、研究開発用途に適している。参考:Keras ※外部サイトに飛びます
・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:2023/07/21
- 事例No.PC-11075
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参考価格:
3,052,500円GIS x ビッグデータ処理用マシン
用途:ビッグデータ処理、MCMC処理、Pythonによる自然言語処理 (PyTorch) 、地理情報システムによるネットワーク分析お客さまからのご相談内容
ビッグデータ処理やMCMC処理、Pythonによる自然言語処理 (PyTorch) 、地理情報システムによるネットワーク分析などが可能なワークステーションを導入したい。
高精度なGPUに加えて、ビッグデータ処理にも対応できるCPUが必要だと考えている。
想定しているマシンの規模は以下の通り。・メモリ:出荷時点では128GB程度。最大1TBまで増設可能な構成。
・GPU:NVIDIA RTX A6000を2台搭載し、NVLINKを実装
・使用するソフトウェア:R、Rstudio、Python、ArcGIS、QGIS
・その他:オフィス内の利用に耐えられる静音性テガラからのご提案
Xeon W-3400シリーズの24コアモデルを搭載した構成です。
NVIDIA RTX A6000を2台搭載し、NVLink Bridgeも含めています。メモリは、初期の128GBから将来的に1TBへ拡張する想定ですが、128GB搭載時のメモリはすべて取り外す必要があります。そのため、初期出荷時点のメモリモジュール構成はメモリ拡張を考慮せず、すべてのメモリチャネルを使い切ることを優先しています。
ストレージは暫定的な容量としています。
ビッグデータ処理での利用において、マシン本体側に必要なストレージ容量の目安をご連絡いただければ、それに合わせて変更いたします。
また、ArcGISはキャッシュ領域にストレージを利用しますので、OSやソフトウェアがインストールされるSSDはより高速なNVMe対応製品としています。設置場所がオフィス内であることに留意し、静音性の高い筐体を採用していますが、GPGPUでビデオカードをフル稼働させた場合には、ある程度の大きさの駆動音が発生いたします。さらなる冷却性・静音性を希望される場合、オプションで静音ラックのご用意もございますので、ご相談ください。
稼働音対策をご希望のお客様には、エスアイ社製の静音ラックと合わせたご提案を承っております。
静音性を重視したマシン導入をお考えの際には、気兼ねなくご相談ください。エスアイ社製 静音ラックの特長
[1]ユーザーの環境とマシンに合わせた専用設計のラックを提供
[2]静音性と安全放熱を高い次元で両立
[3]音響の専門技術を軸としたメーカーなので、静音性の技術力が高い
[4]マシン適合の技術サービスが付帯し、安全運用を約束なお、本事例の構成は、金額にはとらわれず性能を優先した構成です。
メモリチャネル数が8と高性能ですので、コストダウンで最初に見直すポイントはCPUやメモリ周りになると考えられます。 ご予算に応じたプラン提案につきましても、お気軽にご相談ください。主な仕様
CPU Xeon W7-3455 (2.50GHz 24コア) メモリ 128GB ストレージ1 4TB SSD M.2 ストレージ2 16TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A6000 x2 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Ubuntu 22.04 その他 NVLINK Bridge キーワード
・Rとは
Rとはオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けプログラミング言語/開発実行環境。統計処理のための計算やグラフ化で利用される。
多くのライブラリが存在するため、ライブラリを呼び出すだけで複雑な手法を扱うことができる。参考:The R Project for Statistical Computing ※外部サイトに飛びます
・Rstudioとは
RstudioはRを使用するための統合開発環境。直感的で使いやすいユーザーインターフェースを提供し、プロジェクト管理機能、コードエディター、コードの自動補完、構文のハイライト、デバッガー、プロファイラー、マークダウン文書のサポート、パッケージの管理機能、グラフィックのインタラクティブな表示機能などの多彩な機能を備えている。参考:RSTUDIO IDE (Posit) ※外部サイトに飛びます
・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。参考:Python ※外部サイトに飛びます
参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・ArcGISとは
ArcGISは地理情報システム(GIS)の代表的なソフトウェアプラットフォームである。地理データの収集・管理・解析・可視化を行うことができ、世界の多くの組織でGISとして利用されている。デスクトップ製品としてArcGIS ProやArcMap、サーバー製品としてArcGIS Enterprise、開発者向けにAppStudioやArcGIS API for Python、モバイルではArcGIS QuickCaptureやExplorerなどがある。世界中の行政機関や企業でGISとして広く利用されている。参考:ArcGIS とは? (ESRI) ※外部サイトに飛びます
・QGISとは
QGISは、QGIS Development Teamにより開発されたオープンソースのGISソフトウェア。ArcGISに似たインターフェイスで空間データの可視化・編集・解析に対応している。機能面はArcGISと比較して限定的だが、無料で利用できる点とコミュニティサポートから個人・教育目的での利用に適しており、世界的に利用されている。参考:QGIS (ESRI) ※外部サイトに飛びます
・NVLINKとは
NVLinkはNVIDIAが開発したGPU間の高速インターコネクト技術。NVLinkを採用したGPUはPCI Expressよりも高速な通信帯域幅と速度を実現し、GPU間のデータ送受信の効率が大幅に向上する。NVLinkはAIや高性能計算分野において、大規模な並列処理の効率を高める技術として採用されることがある。参考:NVIDIA NVLink (NVIDIAI) ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2023/06/29
- 事例No.PC-10992
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参考価格:
1,610,400円AIサービス用マシン
用途:サービス開発を目的としたDeepLearning実験お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10880を見ての問い合わせ。
以下の条件でDeep Learningの実験用マシンを検討したいので、構成を提案して欲しい。・CPU:Core i9
・メモリ:128GB
・ストレージ1:1TB SSD
・ストレージ2:2TB HDD
・GPU:RTX 4090 x2台
・OS:Ubuntu 20.04
・使用するソフトウェア:R、Rstudio、Python、BayoLinkS
・予算:100万円以内 難しい場合でも、どの程度の金額になるか知りたい
・その他:PyTorch 1.9 または2.0を使用テガラからのご提案
ご参照の事例をご予算に合わせてカスタムした構成です。
本事例の構成はPC-10880とは異なり、電源ユニット1台で動作しますが、100V給電ではフル稼働時に電源容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨します。
また、RTX4090を2台搭載するためには、PCI-E x16スロットを2本用意する必要があります。CPUをCore i9とする場合、PCI-Eレーン数を必要分確保することが難しいため、対応可能なXeon仕様としています。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。
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。検索キーワード
AIサービス用マシン,Deep Learning実験,Core i9,128GBメモリ,1TB SSD,2TB HDD,RTX 4090,Ubuntu 20.04,R、Rstudio、Python、BayoLinkS,PyTorch 1.9主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x2 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 Ubuntu20.04 その他 200V対応ケーブル
キーワード
・PCI Express (PCI-E/PCIe) とは
PCI ExpressはPCやサーバーなどのシステムで高速なデータ転送を行うためのインターフェース規格。レーンと呼ばれる単位で送受信する。PCI-Eは1本の送信用差動ペアと1本の受信用の差動ペアで構成される。1レーンあたりの転送速度はバージョンによって異なるが、PCI-E 5.0では1レーン当たり32Gbpsの転送が可能。
また、PCI-E x1スロットには1本のレーンがあり、PCI-E x4スロットには4本のレーンがある。したがって、PCI-E x4スロットはPCI-E x1スロットの4倍の転送速度を持つ。
ビデオカードは高速なデータ転送を必要とするため、通常は最大レーン数であるPCI-E x16スロットに接続される。・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・PyTorchとは
PyTorchはPythonで書かれたオープンソースの機械学習ライブラリ。ニューラルネットワークの構築やトレーニングにおいて、高速かつ柔軟な開発を可能にすることを目的としている。また、Tensorと呼ばれる多次元配列を扱うことが可能で、GPUを用いて高速な演算を行うことが可能。
その他、多くのモデルアーキテクチャをサポートしており、様々な種類のニューラルネットワークをを簡単に構築することができる。加えて、GPUをサポートしているため、大規模なデータセットを用いた学習を効率的に行うことができる。参考:PyTorch ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2023/05/18
- 事例No.PC-10970
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参考価格:
1,372,800円音声解析研究用マシン
用途:音声認識モデル「Whisper」の利用お客さまからのご相談内容
電話用の音声認識システム開発を行うため、OpenAIの「Whisper」を利用するPCを検討している。
検討においては、以下の条件を想定している。・CPU:Xeon W-2225
・メモリ:64GB REG ECC
・ストレージ:SSD 2TB M.2
・ビデオ:NVIDIA RTX A6000
・OS:Ubuntu 22.04
・その他:将来の増設に対応できるGPUと電源を希望上記に近いPC構成を提案して欲しい。
テガラからのご提案
ご連絡いただいた条件を踏まえて構成を検討しました。
Whisper利用時のスペック選定
「Whisper」はGPUを利用するので、GPUの処理能力を重視した選定が良いかと存じます。
搭載するGPUは、お客様よりご希望いただいたA6000もしくはRTX6000 Adaを用いた構成が理想です。現状ではRTX6000 Adaのコストがかなり大きいため、A6000を採用した構成としています。ただし、A6000自体の供給もそれほど長くないと考えられるので、将来のGPU増設が1年以上先である場合には、RTX6000 Adaがベストです。なお、GPU x1枚構成のままで将来の増設を考慮しない場合には、CPUをCore-i系にすることでコストを抑えることができます。
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。
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 Xeon W-2225 (4.10GHz 4コア) メモリ 64GB REG ECC ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA RTX A6000 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1600W OS Ubuntu 22.04 キーワード
・OpenAI Whisperとは
WhisperはOpenAIが開発したチャットボットプラットフォーム。自然言語処理技術を駆使して、顧客との会話を自動的に処理し、カスタマーサポートや営業活動に利用することができる。また、自社開発したアプリケーションとWhisperをAPIを使用して統合することも可能。参考:Introducing Whisper ※外部ページに飛びます
事例追加日:2023/04/27
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。 |
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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。
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メール | support@tegara.com |
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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。
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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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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。
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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。