- 事例No.PC-11098
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医用画像DeepLearning用マシン
用途：TensorFlow、Keras、Pytorch、CUDAの利用参考価格：600600円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。・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。・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。・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 – Free Tools and Training | NVIDIA Developer ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2023/07/21
- 事例No.PC-10148
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脳機能/画像解析用マシン
用途：MATLAB、脳機能/画像解析系ソフトウェア参考価格：677600円お客さまからのご相談内容
脳波・脳磁図などの神経生理データや、脳画像を解析するためのマシンを導入したい。
MATLABを使った解析を行う予定で、下記のと同等以上のスペックを希望する。・CPU：Xeon Bronze 3204 (1.90GHz 6コア) x2
・メモリ：128GB REG ECC
・ストレージ：512GB SSD M.2
・ビデオ：NVIDIA Quadro P1000
・OS：脳機能解析でよく使われているもの
・予算：70万円程度テガラからのご提案
ご検討のたたき台として、条件を満たす構成をご提案しました。
CPUはXeon BronzeではなくXeon Wシリーズとし、コア数・クロックを1CPUでカバーしています。
その他のスペックは、ご要望に相当する内容で選定しました。OSにつきましては、ソフトウェア側の対応状況によって選択される場合もあるため、「脳機能解析ではこのOSが多い」という明確な傾向はございません。ただし、MATLABの利用であれば、Windowsを選択するユーザー様が多いため、本事例でもWindows 10を選択しています。
主な仕様
CPU Xeon W-2275 (3.30GHz 14コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 500GB SSD M.2 ビデオ NVIDIA T1000 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 + 850W OS Windows 10 Professional 64bit その他 TPMモジュール 事例追加日：2022/07/09
- 事例No.PC-9512
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脳画像解析用マシン
用途：SPM、BrainVoyager、DSI studio参考価格：1766600円お客さまからのご相談内容
予算200万円程度で、脳画像解析用のハイエンドマシンを導入したい。
fMRI (磁気共鳴機能画像法)、DWI (拡散強調画像）などの脳画像データをSPM、BrainVoyager、DSI studioなどのソフトウェアで解析した際に、短時間で処理できる構成を希望。立体像での画像抽出のスムーズさも必要になる。
ハードウェア自体の条件としては、複数のSSDを搭載した構成にしたい。テガラからのご提案
ご予算200万円以下で、たたき台としての構成を検討しました。
ご利用のソフトであるBrainVoyagerがIntelのMKL (数値演算ライブラリ)を利用していると明記されているため、ベースは全てIntel仕様で統一しています。また、GPUについては、BrainVoyagerがアクセラレートに対応しているため、ご予算内で搭載できる上位製品を採用しています。SSDは容量に指定がございませんでしたので、ひとまずのご案内として、システム用に2TBとデータ用に4TBを2台搭載した構成です。ご要望に合わせて変更いたしますので、搭載数や容量などに指定がございましたらお知らせください。
主な仕様
CPU Xeon Gold 6230R (2.10GHz 26コア) ×2 メモリ 192GB ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 4TB SSD S-ATA ストレージ3 4TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1200W OS Windows 10 Professional 64bit 本事例はRADIC 2CPU Modelをベースにしています。
スペック変更による概算価格のシミュレーションはこちらからご確認いただけます。
※RADICのモデルチェンジ等の理由により、事例の構成と同一のスペックを選択できない場合があります。
おそれ入りますが、予めご承知おきください。事例追加日：2021/12/15
- 事例No.PC-7286
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脳画像解析用ワークステーション例 (予算50万)
用途：Matlab (Parallel Computing Toolbox)、SPM、CONN参考価格：496100円お客さまからのご相談内容
fMRIの脳画像解析を行うためのワークステーションを検討中。Parallel Processing Toolbox および SPM (CONN toolbox) で、できる限り高速に解析を行うことのできる仕様を希望している。
テガラからのご提案
ご利用いただくソフトウェア環境は並列処理が有効であるため、ご予算の50万円以内でコア数を優先した構成にてご提案させていただきました (18コアのCore i9 10980XE でのご提案)。
主な仕様
CPU Core i9 10980XE (3.00GHz 18コア) メモリ 128GB (32GBｘ4) ストレージ M.2 SSD 1TB ビデオ NVIDIA Quadro P620 ネットワーク GigabitLAN ｘ1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 (幅233 x 高さ465 x 奥行 543 mm) +750W OS Windows 10 Professional 64bit 
事例追加日：2019/12/20
ご注文の流れ
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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。 |
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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。 |
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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。 |
修理のご依頼・サポートについて
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。
■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト
※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。
| メール | support@tegara.com |
| 電話 | 053-543-6688 |
■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について
保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
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。
無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります
オプション保証サービス
| 「あんしん＋」 もしもの時の延長保証サービス |
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PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
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| HDD返却不要サービス |
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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。 
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| オンサイト保守サポート | |
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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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「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。
