- 事例No.PC-11095B
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参考価格：
783,200円画像再構成＆画像解析・演算用マシン
用途：CT画像の再構成及び解析と演算お客さまからのご相談内容
CTスキャンで取得した画像の再構成と、画像の解析・演算を行うためのPCが欲しい。
以下の条件で実現できる構成があるか教えて欲しい。・CPU：Xeon W3223相当の性能であればOK
・メモリ：16GB～32GB程度 ECCは必須ではない
・ストレージ：OS用に128GB程度のSSD、一次データ用に1TB以上のHDD
・GPU：NVIDIA RTX A4000
・ネットワーク：1.0Gbps以上のポート x3
・外部I/F：USBタイプA x4ポート
・画面出力：PC本体の映像出力機能に合わせてOK
・筐体：19インチサーバーラックへの取り付けが可能な筐体
・電源：1日あたり8～10時間の稼働に耐えられるもの 200V環境でも使えるもの
・OS：Windows 10 IoT Enterprise LTSC 2021テガラからのご提案
画像解析を想定した構成です。
Xeon W-3223は旧世代のCPUですので、最新のXeon W-2400シリーズの同コア数の製品を選定しています。
その他の条件も一通り満たしており、19インチサーバーラックへ取り付けるためのレールや200V対応の電源ケーブルを含めた内容となっています。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。
主な仕様
CPU Xeon W3-2435 (3.10GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ1 240GB SSD S-ATA 高耐久モデル ストレージ2 2TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A4000 16GB DisplayPort x4 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 4Uラックマウント型筐体 + 850W OS Microsoft Windows 10 IoT Enterprise 2021 LTSC 64bit Highend 事例追加日：2023/07/25
- 事例No.PC-11098
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参考価格：
600,600円医用画像DeepLearning用マシン
用途：TensorFlow、Keras、Pytorch、CUDAの利用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。参考：【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・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。参考：TensorFlow ※外部サイトに飛びます
・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。参考：Keras ※外部サイトに飛びます
・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 (NVIDIA Corporation) ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2023/07/21
- 事例No.PC-11067
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参考価格：
666,600円脳波測定用マシン
用途：VRを使用した実験、E-Primeを用いた実験お客さまからのご相談内容
脳波測定の実験を行うためのPCをリプレースしたい。
現在使用しているPCのスペックよりも高性能な構成を希望する。・CPU：Core i7-7700
・メモリ：16GB
・ストレージ：SSD 250GB、HDD 1TB
・ビデオ：NVIDIA Geforce GTX1080OSはWindows10を使用。また、外部機器との接続のため、シリアルポートとパラレルポートが各1ポート必要。
対応可能な構成を提案してほしい。テガラからのご提案
現在ご利用のPCスペックを踏襲しつつ、性能が高くなる構成を検討しました。
CPUには同じCore i7の最新版を選択し、メモリやストレージ容量を増やしてあります。世代差によるビデオカードの性能向上
ビデオカードはご利用PCのGTX1080と同じ「x080」ランクを引き継いで、RTX4080としています。世代の違いでスペックがかなり上がっていますので、VR側の表示能力に対して過剰スペックである場合には、RTX4070に変更するプランも考えられます。
現行世代のマザーボードではパラレルポートは標準搭載されていない
パラレルポートについては、現在では古い世代の規格に属するものであり、最新仕様でパラレルポートを標準搭載しているマザーボードはございません。そのため、本事例では追加カードの搭載で対応しています。
シリアルポートはマザーボード上にオンボードのピンコネクタからPC背面に延長したポート x1つと、パラレルポート増設カードに搭載されているポート x1つがありますので、合計2ポート用意しています。
刺激のトリガーを受けるためのI/Oになると思われますので、利用予定のWindowsで認証 (WHQL) の取れている製品を選定しています。I/Oポートは拡張カードでの対応ですので、本体スペックの条件が変わってもある程度対応できる想定です。
ご予算や、用途 (例えば、VRで必要なスペック)など、ご希望に合わせて構成を検討させていただきます。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。主な仕様
CPU Core i7-13700 (2.10GHz 8コア + 1.50GHz 8コア) x2 メモリ 32GB ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 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 + 1000W OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit その他 追加パラレルポート x1，シリアルポート x2 キーワード
・パラレルポートとは
パラレルポートはコンピュータと周辺機器を接続するためのインターフェース規格の一種。1980年代から1990年代に広く使われ、プリンター、スキャナー、外付けストレージなどを接続に使われた。 Centronicsインターフェースとも呼ばれ、データ転送速度は最大5Mbps程度。 現在ではUSBやネットワーク接続が主流となり、パラレルポートはほとんど使われなくなった。・シリアルポートとは
シリアルポートはコンピュータと周辺機器を接続するためのインターフェース規格。1本のデータ線を使って1ビットずつデータを転送する。RS-232C規格で知られ、1980年代から広く使われた。 マウス、モデム、ターミナルなどに使われ、外部機器を直接PCに接続した。現在ではほとんど使われなくなったが、後方互換性や専用機器向けに一部で残っている。 シリアルポートは簡潔ながら安定した通信インターフェースとして、コンピュータが一般家庭向けに普及するまで重要な役割を果たした。その後高速で使いやすいUSBに置き換えられていった。事例追加日：2023/06/23
- 事例No.PC-10540
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参考価格：
588,500円製品撮影/自動検査用マシン
用途：GigEカメラを用いた撮影とDeepLearningでの自動検査お客さまからのご相談内容
製造現場での製品撮影と自動検査のためにPCを導入したい。
検討の条件は以下のとおり。・GigEカメラを接続するため、LANカードを3枚搭載したい
・LANカードやカメラは自分で用意・搭載するので、PCI-Eスロットに空きがあればよい
・撮影した製品画像をDeepLearningで自動検査する
・学習済みのデータを使った検査なので、CPUの能力を優先し追加GPUは不要と考えている
・60万円程度に収まる構成を希望するテガラからのご提案
ご予算の範囲で、CPUの処理能力を優先した構成を検討しました。
PCI-Eスロットにも空きがあり、LANカード x3枚の搭載に対応しています。また、産業用途でのご利用のため、OSはWindows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bitとしています。
LTSC (長期サービスチャネル) は、リリース時点でOSの機能が固定され、運用期間中は毎月の品質更新プログラムのみアップデートされます。そのため、長期間安定的な利用が可能です。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。
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。検索キーワード
製品撮影,自動検査,GigEカメラ,LANカード,PCI-Eスロット,DeepLearning,学習済みデータ,CPU処理能力,Windows 10 IoT Enterprise,産業用途主な仕様
CPU Xeon Processor W-2275 (3.30GHz 14コア) メモリ 32GB REG ECC ストレージ 500GB SSD M.2 ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bit キーワード
・Windows 10 IoTとは
Windows 10 IoTは、Windows 10をベースに組み込み向けの拡張機能を追加したOS。Windows 10がベースとなっているため、Windows 10のアプリケーションをそのまま利用できる。参考：Windows 10 IoT の概要 (Microsoft) ※外部サイトに飛びます
参考：組み込み系OS「Windows 10 IoT」の特色とは？ ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日：2023/02/22
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