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事例No.PC-10056
参考価格:
2,379,300

深層学習のトレーニングフェーズ向けマシン

用途:DeepLearning (トレーニング)

お客さまからのご相談内容

画像系深層学習のトレーニング フェーズ (Deep Neural Networkがネットワークの重みやバイアスを自動調整するフェーズ) で用いるGPUマシンが欲しい。
予算300万円以下で、A5000を4枚搭載した構成を希望する。家庭用電源環境 (100V) で動作可能な静音性の高い構成を導入したい。
その他、2TB程度のストレージと、Ubuntu 18.x もしくは 20.x を条件としたい。

テガラからのご提案

ご要望を踏まえて構成を検討しました。
NVIDIA RTX A5000の最大消費電力は、1台あたり230Wとハイエンド製品としては比較的低く抑えられているため、4台搭載しても家庭用電源で利用が可能です。本事例の構成も100V、1系統での給電を前提としています。

筐体も静音性を重視して選定していますが、拡張スロットを2つ占有するカードを4台搭載する都合上、8スロット分のスペースが必要です。一般的なミドルタワー筐体では、ATXフォームファクターの7スロット分しかスペースが確保されていないため、筐体は必然的にE-ATXなどに対応した大型の製品を選択することになります。

主な仕様

CPU Core i9 10900X (3.70GHz 10コア)
メモリ 256GB
ストレージ 2TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA RTX A5000 x4
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W
OS Ubuntu 20.04
その他 NVIDIA CUDA Toolkit 11
交換用ケースファン x2
事例追加日:2022/07/30
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