PC提案事例

深層学習用のGPUサーバーを検討したい。
GPUはNVIDIA 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。

ご指定条件にてたたき台の構成を検討しました。
NVIDIA 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NVIDIA 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、NVIDIA 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。

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工場の生産ラインで、AIによる画像診断を行うためのマシンを検討している。予算は100万円程度で、GPUを2枚搭載した構成とGPUを1枚搭載した構成の2パターンを提案して欲しい。
拡張性については考慮しなくてよい。

ご要望に合わせてGPU x2枚の構成をご提案しました。GPU以外のスペックを調整することで、コストを抑えることもできます。お見積もりをご希望の際には、実際の処理内容と照らし合わせのうえ、ご相談ください。
また、GPU x1枚の構成につきましては、PC-9766Bをご覧ください。

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事例No.PC-5363と同等のマシンが欲しい。用途はDeepLearningで、TESLAを搭載した構成を希望。

事例No.PC-5363の構成で搭載していたTESLA P100が終息のため、現行品のTESLA V100Sへ変更しつつ、全体的なスペックも現行仕様としたお見積もりです。
メモリはCPUのチャネル数にあわせて、16GB x12枚の192GB構成としています。
OSはUbuntu16.04のサポート終了が近いため最新の安定版に変更としていますが、別ディストリビューションへの変更をご希望の際にはご相談ください。

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JMAGを用いた電磁界解析を高速に実施できるマシンを検討している。
CUDA Toolkitを利用したシミュレーションを行いたい。
倍精度計算に対応しているGPUであればJMAGに対応している可能性があるので、対応するGPUを搭載したい。

CPUの並列処理を優先したいというお話もございましたので、2CPUで合計48コア構成をご提案しました。
GPUの処理速度を考慮すると、現状、倍精度 (FP64)対応かつCUDA対応の条件では、Quadro GV100に限定されます。

ただし、JAMGでのGPU計算はあくまでオプションとなりますので、実際の処理内容に合わせてご検討ください。

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衛星データのリアルタイム解析を目的とした、GPUによる並列計算が可能なLinuxマシンを希望。予算100万円未満の範囲でスペックを調整した見積もりが欲しい。ラックマウント筐体を希望。CUDA Toolkitもインストールして欲しい。

GPUでの並列計算用のマシンということで、最大でGPU x3枚までに対応したラックマウント構成をご提案しました。ご予算との兼ね合いから、初期出荷時のGPUは2枚 (RTX2080Ti x2枚)としています。

CUDAについては、基本的なインストールのみを想定していますが、インストール以外の設定をご希望の場合にはご相談ください。

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ディープラーニングにより動物行動解析を行うソフト「DeepLabCut」のためのワークステーションが欲しい。予算は50～60万円。DeepLabCutの利用には、Tensorflow ver1.x と CUDA 10以下のインストールが必要。

上記ご相談内容に加えてお客様からご指定頂いた仕様条件にあわせて、Core Xシリーズを搭載した構成にてご提案しました。CPUは暫定的な選定のため、ご希望にあわせて変更可能です。

またご指定のOSが最新のUbuntu 20.04 LTSであることに対し、Tensorflow 及び CUDA のバージョンは古いものである必要がございましたので、安定動作を期待できるUbuntu 18.04でのご利用も合わせてご提案させていただきました。

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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。

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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。

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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。

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