PC提案事例

予算60万円で、NeRF用のフレームワーク「nerfstudio」を利用するためのワークステーションの導入を検討している。

GPUはnerfstudio公式サイトのCurrently supported CUDA architectures in the docker imageの表に記載があるモデルを希望する。

その他の条件は以下の通り。

お客様ご指定のパーツを搭載した構成をご提案しました。
ご指定に沿って2023年10月時点で最新の第13世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載した構成です。このCPUはシリーズ内で最多の24のコアを搭載したハイエンドモデルです。

ビデオカードは、お客様が候補として想定されたGeforce RTX4070Tiを選択しています。価格的にも、本製品がご予算内で選択可能な製品のなかでは最上位クラスです。
※Geforce RTX4070Tiはnerfstudio公式サイトの表にも記載があるモデルです。

また、本構成は100V環境での運用に対応しています。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

事例No.PC-10992を見ての問い合わせ。

Stable Diffusionによる画像生成を活用したゲームの開発プロセスの研究を行っている。作業ロットの増加と作業時間圧縮を念頭に、RTX4090を3枚搭載したマシンを導入したい。Stable diffusion Web UI (Python) の動作に特化した構成を希望する。

参考：PC-10992 AIサービス用マシン

希望する条件は以下の通り。

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
事例No.10992の元となった事例No.PC-10880をベースに、ビデオカードの搭載数を3枚に変更した構成です。

ベース事例ではRTX4090を4枚搭載していたため、消費電力の都合上200V環境を推奨していました。
本事例のビデオカードx3枚構成は100V環境での利用が可能ですが、給電量を確保するため、PC-10880の事例と同様に2台の電源ユニットを搭載しています。
この2台の電源ユニットは冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。

なお、Stable Diffusionの動作は主にビデオカードの性能に依存します。
そのため、価格や消費電力が低くなるように各パーツを選択し、ビデオカードの性能に特化した構成としています。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

AIモデル開発向けマシンの導入を検討している。
手元に多数のビデオカード (NVIDIA RTX A4500、NVIDIA RTX A5000、NVIDIA RTX A6000) を保有しているため、支給品として組み込んでPCを製作してほしい。

また、100V環境で使用可能なタワー型の構成を希望する。

希望する条件は以下の通り。

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

Core i9を採用した場合、最大PCIeレーン数が20レーンになるため、16レーンで接続できるビデオカードは1枚までとなります。そのため、2023年9月時点で最新のXeon W-3400シリーズ　(最大PCIeレーン数：112) を選択しています。本構成では16コアモデルの Xeon W7-3435Xを選択していますが、ご希望に応じて変更も可能です。

100V電源環境におけるビデオカードの最大搭載可能数

また、100V環境での使用を想定する場合、ビデオカードの最大搭載可能数は以下の通りとなります。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

AIモデル開発用のGPUマシンの導入を検討している。
AIの推論に使用するためGPUの性能を最も重視しており、CPUもそれに見合ったものを選定して欲しい。

ストレージは、使用頻度が高いデータ保存用とバックアップ用で別々のストレージを用意したい。
そのため、合計3~5TB、HDDと1TB以上のSSDの双方を搭載した構成がよい。

また、筐体はタワー型を想定しており、100V環境で運用可能な構成が好ましい。

具体的な希望条件をまとめると以下の通り。

お客様ご希望の条件にあわせて構成を検討しました。

GPU性能を最も重要視されている点を踏まえて、2023年8月時点で最新のハイエンドワークステーション向けビデオカードである NVIDIA RTX6000 Ada 48GB を2枚搭載した構成としています。
また、GPUに合わせて、CPUはワークステーション向けプロセッサーであるIntel Xeon WシリーズのW5-2465X (3.10GHz 16コア) を選択しています。

電源ユニットの最大出力は200V電源環境と100V電源環境で異なる

なお、搭載する電源ユニットの最大出力は、200V環境での利用では1600W、100V環境での利用ではおよそ1300Wです。
本構成の最大消費電力は概算で約1100Wですので、100V環境での運用が可能です。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
AIモデル開発,GPUマシン,NVIDIA RTX6000 Ada,高性能ワークステーション,ディープラーニング開発,Intel Xeonプロセッサー,データ保存用ストレージ,バックアップ用ストレージ,Windows 11 Professional,100V環境対応PC

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

参考：PC-10880 Geforce RTX4090 x4枚搭載マシン

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

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

DeepLearningでの利用を目的として、Geforce RTX4090を4枚搭載したマシンが欲しい。
CPUのスペックはあまり必要ではなく、予算250万円程度での導入を希望。

ご要望に合わせて構成を検討しました。
RTX4090 x4枚で利用する場合、CPUの選択によっては仕様上の最大消費電力が2000Wを超える見込みのため、電源の確保に注意する必要があります。本事例は、電源ユニットを2台搭載し2系統の電源出力を利用する構成です。

電源に関する注意点

この構成は100V給電での利用が可能な仕様ですが、その場合電源ユニット容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨しています。また、CPUをより消費電力の高いモデルに変更する場合、変更後の消費電力によっては200V給電での利用が必須になります。

なお、本事例の電源 2台は冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
Geforce RTX4090,DeepLearning,学習用途,GPU 4枚搭載マシン,予算250万円,最大消費電力,100V給電,200V給電,電源ユニット,CPU選択

AIでの画像分析による品質検査行うため、USB3.0接続のFAカメラを複数台取り付けられるPCを検討したい。
FAカメラ (東芝テリー製 BU602MC) を最大で10台まで同時に接続するテストを行い、何台までの接続なら安定した通信・動作ができるのかを検証したい。
現時点で想定している条件は以下の通り。

ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。

RyzenやCore-i系のCPUでは、ビデオカード用の PCI-E x16バス とSSD用の PCI-E x4バス あたりがCPUで直接コントロールする接続となり、それ以外のバスはマザーボード上のチップセットでコントロールします。
この場合、カメラ側の転送データ量次第では、チップセット～CPU間の速度で律速される可能性があります。加えて、USB関連の接続数を増やすとチップセット側でコンフリクトが生じる場合があります。このあたりのことは、実機で試してみないことには判断が難しい要素とお考えください。

このような前提のもと、10台のカメラをコントロールするためのスペックとしてご用意したのが本事例の構成です。

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

学習済みモデルを用いたAIシステムの構築を目的として、GPUを搭載したマシンの導入を検討している。
システムは24時間稼働が条件で、以下のスペックを想定している。

・CPU：Core i7 3.0GHz以上
・メモリ：16GB以上
・HDD：500GB以上で、可能ならRAID1 (ミラーリング)
・GPU：NVDIA製のGPUでGPUメモリは4GB以上

第12世代Core i7を搭載した構成を検討しました。

トラブル発生リスクを軽減するためのCPU選定

CPUはCore i7-12700 (2.10GHz 8コア + 1.60GHz 4コア)であり、ご希望のベースクロック(3.00GHz)を満たしていませんが、意図的な選択によるものです。
3.00GHzのクロックを満たすCPUにはCore i7-12700Kがありますが、この世代のモデル名末尾にKがつく製品は、クロック性能を高めた反動で消費電力が大きくなっています。それに伴って発熱も高まるため、24時間稼働の条件も含めて考えるとマシン内部の熱処理が問題になる可能性があります。
システムのAI処理そのものはGPUが行うものと推測しますが、CPU側で高負荷な処理を行わないのであれば、本構成のCore i7-12700を選択する方がトラブル発生のリスクを軽減できるかと思われます。
なお、Core i7-12700はTurboBoost機能に対応しており、TurboBoost作動時の最大クロックは3.00GHzを超える仕様です。

AIの推論処理に適したGPU

GPUのビデオメモリ 4GB以上を満たすことは容易ですが、4GBに近い容量でGPUを選択するとGPGPUでの利用には非力なエントリークラス製品となってしまいます。
そのため、用途を考慮してミドルクラス相当の性能を持ったA2000を選定しています。この製品は、AIの推論処理を行う限りでは一般的に利用できる性能です。

長時間の連続稼働に耐えうるパーツ選定

24時間稼働への対応につきましては、長時間の連続稼働に向けて耐久性の高いパーツを選定しています。
ストレージをHDDとする場合は機械的な故障リスクが高いため、SSDとしています。
筐体の冷却ファンも標準付属品から耐久性の高い製品へ換装します。

24時間稼働に際しての注意点は、動作環境の温度です。
弊社では室温25℃の環境で動作確認・負荷テストを実施しています。
およそこの温度あたりまでを安定動作の目安としていただければと存じます。それ以上の温度で運用した場合、直ちに不具合が発生するということはありませんが、30℃を超える温度課での常時稼働は故障リスクが高まりますのでご注意ください。

長く安全にお使いいただくための注意点

また、本事例の構成は冷却ファンを備えていますので、長期にわたって運用していると空間内の埃などを吸い込みます。これも直ちに問題が発生するということはありませんが、設備の休止日などには溜まった埃を除去するなどのメンテナンス作業を行うことで故障のリスクを軽減できます。
なお、設置環境の条件として、埃の溜まりにくい場所へ設置していただくようお願いいたします。

本構成は長期運用を想定した構成ではありますが、あくまで一般的なデスクトップマシン形態の製品です。
設置環境の性質上、粉塵の発生が避けられない場合には、専用筐体を採用した密閉型のマシンをご検討いただく選択もあるかと存じます。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
AIシステム用 24時間稼働マシン,学習済みAI,GPU搭載マシン,Core i7,長時間稼働,メモリ,ストレージ,SSD,GPUメモリ,冷却ファン, Deep learning，Machine learning，Artificial intelligence，Neural networks，Deep neural networks，Deep stacking networks，Supervised learning，Unsupervised learning，Natural language processing，Smart manufacturing，Computational intelligence，Data analytics，learning (artificial intelligence)，Information processing，Computer vision，AI，big data，programming