PC提案事例

分子動力学計算プログラム LAMMPS を用いた、多人数の計算ジョブに適したワークステーションを検討している。

一般的に、コア数 (スレッド数)が多い方が、多人数の計算ジョブには適しております。多くのソフトウェアは市場シェアの面からIntel CPUに処理が最適化されていることが多いですが、AMD CPUでの実例も多いLAMMPSでのご利用がメインということで、より多くのコアを利用することの出来るAMD EPYCを採用した構成を提案させていただきました。

※こちらのステータスはWindows 10 環境で取得した際のものとなります

映像合成のためのニューラルネットワーク学習を行うことを目的としたワークステーションの購入を検討中。必要なフレームワークのインストール、3年延長保証を適用したい。

お客さまのご要望にて、GPUはTITAN Vでの構成としております。 弊社にてご指定のフレームワークのインストール及び、GPU対応のOpenCVをCUDAサポート付きでビルド設定して出荷いたしました。
本構成は2CPU+4GPU搭載のため、消費電力が大きく、200V環境でのご利用を前提としておりますのでご注意ください。

弊社ではGeForce系のシステムに関しても保証を3年まで延長可能ですのでご検討ください。

ディープラーニングアルゴリズムをコアとしたシステムの導入を検討中。デスクトップ型、NVIDIA RTX 2080相当を3枚搭載したワークステーションで、システム領域・データ格納領域共にRAIDによる冗長化を希望。延長保証を付加したい。

システム部はRAID 1のSSD、データ領域はコストパフォーマンス優先でRAID 5、かつ、大容量のSATA HDDを採用した構成にてご提案いたしました。データ領域は20TB以上とのご希望がございましたため、この事例では、10TBのHDDを採用しております。弊社ではGeForce系のシステムに関しても保証を3年まで延長可能ですのでご検討ください。

ラックマウントが可能なDeep Learning (CNNを用いた画像認識)用のマシンを検討。230万円の予算内でベストな構成を相談のうえ、検討したい。

お客さまからのご相談の中で、高解像度の画像を扱うのでGPUメモリを多く積みたいというご要望がありましたので、GPUメモリが現行最大である RTX 8000を2枚のNVLink SLI 構成にてご提案させていただきました。こちらの構成は後でGPUを追加することはできませんのでご注意ください。また、RTXシリーズはCUDA 10からの対応となります。ご利用になられるフレームワークにつきましては、現状の対応状況をご確認ください。