事例No.PC-8562
参考価格:
998,800

医療用画像閲覧向けマシン

用途:医療用画像閲覧、特定ソフトウェア (ImageJ、Matlab) 、DeepLearning

お客さまからのご相談内容

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。

テガラからのご提案

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。

主な仕様

CPU Core i9 10980XE (3.00GHz 18コア)
メモリ 256GB (32GBx8)
ストレージ1 2TB SSD (M.2)
ストレージ2 16TB HDD (S-ATA)
ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 (幅240 x 高さ475 x 奥行547mm) + 1200W
OS Windows 10 Professional 64bit

 

事例追加日:2021/2/1
事例No.PC-4400

この事例は掲載から時間が経過しているため内容が古い可能性があります。
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:
734,800

MatlabによるDeep Learning 試験機 (予算70万)

用途:ディープラーニング

お客さまからのご相談内容

MatlabのParallel Computing Toolboxを基本とし、ディープラーニングを実施したい。Caffe / Theano / TensorFlow / CUDA / CuDNN / Pythonといった環境を利用しての検証を予定。問合せ時点でのMatlabのサポートGPUである Maxwell世代のTITAN X、Tesla K40いずれかのGPUを導入したい。各ツールの実用可能かのテスト運用を想定。不自由なく使えるスペックでの提案希望。

テガラからのご提案

Maxwell世代のTITAN Xは終息、Teslaご利用の場合はご予算内に収まらないことから、Maxwell世代のGPUで予算内としたご提案といたしました。性能は1ランク下となりますが、ご予算と互換性を重視いたしました。

主な仕様

CPU Xeon E5-1650v4 (3.6GHz 6コア)
メモリ 32GB ECC REG
ストレージ HDD 4TB
ネットワーク GigabitLAN x2
ビデオ NVIDIA Quadro M5000
筐体+電源 ミドルタワー筐体 (232x451x521mm) +850W
OS Ubuntu 14.04
事例追加日:2016/12/1
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。