PC提案事例

事例No.PC- 11075を見ての問い合わせ。

ビッグデータ処理やMCMC処理および、Pythonによる画像処理・自然言語処理 (PyTorch、Tensorflow) 用のマシンの導入を考えている。
用途上GPUの性能を重要視しているため、NVIDIA RTX6000 Adaを4枚搭載したいと考えている。200V環境での使用を前提とした構成でも構わない。

希望する条件は以下の通り。

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

NVIDIA RTX6000 Adaはワークステーション向けビデオカードとしては高額な製品のため、RTX6000 Adaを4枚搭載した場合、ご予算を大幅にオーバーしてしまいます。
そのため、ご希望のご予算範囲内にて搭載できる2枚のみを搭載した構成としています。

構成自体は最大4枚のNVIDIA RTX6000 Adaを搭載可能となるように選定しておりますので、今後のアップグレードにてRTX6000 Adaを増設することも可能です。

なお、RTX6000 Adaを4枚搭載した場合、GPUだけでもTDPが1200Wを超えてしまいます。
そのため、本構成は200V環境での運用を前提としております。

CPUに関しては、ご予算の範囲内で最もコア数が多くなるよう、第4世代Xeon Scalableシリーズ Intel Xeon Silver 4410を搭載した2CPU構成を選定しています。

CUDA利用におけるメモリ容量の考え方

メモリに関しては、CUDAを利用される場合、メモリ搭載量がVRAMの実装量を下回ることは好ましくありません。これは、処理のためVRAMにデータを転送する際、メモリをいったん経由して行われるためです。
そのため、今後RTX6000 Ada 48GBを4枚（合計VRAM:192GB）搭載することを考慮して、メモリ搭載量は256GBとしています。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

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。

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。

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。

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大学での授業用で画像解析・機械学習を行うため専用のマシンを導入したい。
最大30名程度の学生が利用する想定で、各自のPCからアクセスし、科学演算や画像解析・機械学習の演習を行う。
OSはUbuntuで、Anaconda / SSH-Server/R / TensorFlow / Pytorch のインストールを希望する。
GPUの利用頻度は少ないので、スペックを妥協することはできる。
予算は400万円程度を考えている。

ご希望の条件に合わせて、たたき台の構成を検討しました。
GPUサーバー仕様ではご予算に収めることが難しいため、GPU x1枚・100V電源環境向けの構成としています。
ご予算との兼ね合いから、CPUは64コア (32コア x2基) とし、メモリは256GBです。30名で利用する場合、一人当たりCPU 2コア (4スレッド) /メモリ 8GB程度のリソース割り当てとなる計算です。

ソフトウェアはご指定のものをインストールするまでを作業範囲として想定しています。個別の設定が必要な場合は、別途ご相談とさせていただきます。

Anacondaを商業活動において利用する場合には有償ライセンスが必要となります。
これまで、大規模利用用の Enterprise のみの取り扱いでしたが、小規模利用のライセンスも取り扱い可能となりました。詳細は、下記をご確認ください。

■データサイエンスプラットフォーム「Anaconda」の小規模利用有償ライセンス

■Anaconda　科学技術計算向けのPython および Rのディストリビューション

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DeepLabCutの動作要件を満たす構成を希望。最低限の動作ができれば良い。
また、DeepLubCutをインストールした状態で出荷して欲しい。
予算は40万円程度を想定。

DeepLabCutを利用できる構成としてお見積もりをご用意しました。
ご要望にあわせて、DeepLabCutのインストールも含めた構成です。

DeepLabCutは、2021年6月のアップデートによりTensorflow 2.xに対応しました。
そのため、Ampere世代のNVIDIA GPUに標準対応しています。

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