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- 事例No.PC-10056
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参考価格：
2,379,300円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検索キーワード
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事例追加日：2022/07/30
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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。
