- 事例No.PC-11248
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参考価格：
3,850,000円RTX6000Ada x2枚搭載 AI開発用マシン
用途：AIモデル開発お客さまからのご相談内容
AIモデル開発用のGPUマシンの導入を検討している。
AIの推論に使用するためGPUの性能を最も重視しており、CPUもそれに見合ったものを選定して欲しい。ストレージは、使用頻度が高いデータ保存用とバックアップ用で別々のストレージを用意したい。
そのため、合計3~5TB、HDDと1TB以上のSSDの双方を搭載した構成がよい。また、筐体はタワー型を想定しており、100V環境で運用可能な構成が好ましい。
具体的な希望条件をまとめると以下の通り。
・CPU：GPU性能に見合ったもの
・GPU：予算内でできるだけ性能が高いもの
・ストレージ：合計3~5TB(1TB以上のSSDを含む)
・メモリ：128GB以上
・電源：100V環境で使用可能
・OS：Windows 11 Professional 64bit
・予算：400万円程度テガラからのご提案
お客様ご希望の条件にあわせて構成を検討しました。
GPU性能を最も重要視されている点を踏まえて、2023年8月時点で最新のハイエンドワークステーション向けビデオカードである NVIDIA RTX6000 Ada 48GB を2枚搭載した構成としています。
また、GPUに合わせて、CPUはワークステーション向けプロセッサーであるIntel Xeon WシリーズのW5-2465X (3.10GHz 16コア) を選択しています。電源ユニットの最大出力は200V電源環境と100V電源環境で異なる
なお、搭載する電源ユニットの最大出力は、200V環境での利用では1600W、100V環境での利用ではおよそ1300Wです。
本構成の最大消費電力は概算で約1100Wですので、100V環境での運用が可能です。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。
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。
検索キーワード
AIモデル開発,GPUマシン,NVIDIA RTX6000 Ada,高性能ワークステーション,ディープラーニング開発,Intel Xeonプロセッサー,データ保存用ストレージ,バックアップ用ストレージ,Windows 11 Professional,100V環境対応PC主な仕様
CPU Intel Xeon W5-2465X (3.10GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 4TB HDD SATA ビデオ NVIDIA RTX6000 Ada 48GB x2 ネットワーク on board (2.5GbE x1, 10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit FAQ
・RTX 6000 Adaとは
RTX6000 AdaはNVIDIAがリリースしたAIコンピューティング用のビデオカードであり、以下の特長を有する。・AIワークロードに特化したハードウェア機能が搭載されている
・Tensor Coreを568基搭載しており、高速な深層学習演算が可能
・48GBのGDDR6メモリを搭載しており、大規模なデータセットを扱うことができる
・NVIDIAのソフトウェア開発キットであるCUDAやcuDNNとの高い互換性がある
・仮想化技術をサポートしており、複数の仮想マシン上でのAIワークロードの実行が可能参考：NVIDIA RTX 6000 Ada 世代 グラフィックス カード (NVIDIA) ※外部サイトへ飛びます
事例追加日：2023/08/09
- 事例No.PC-10992
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参考価格：
1,610,400円AIサービス用マシン
用途：サービス開発を目的としたDeepLearning実験お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10880を見ての問い合わせ。
以下の条件でDeep Learningの実験用マシンを検討したいので、構成を提案して欲しい。・CPU：Core i9
・メモリ：128GB
・ストレージ1：1TB SSD
・ストレージ2：2TB HDD
・GPU：RTX 4090 x2台
・OS：Ubuntu 20.04
・使用するソフトウェア：R、Rstudio、Python、BayoLinkS
・予算：100万円以内 難しい場合でも、どの程度の金額になるか知りたい
・その他：PyTorch 1.9 または2.0を使用テガラからのご提案
ご参照の事例をご予算に合わせてカスタムした構成です。
本事例の構成はPC-10880とは異なり、電源ユニット1台で動作しますが、100V給電ではフル稼働時に電源容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨します。
また、RTX4090を2台搭載するためには、PCI-E x16スロットを2本用意する必要があります。CPUをCore i9とする場合、PCI-Eレーン数を必要分確保することが難しいため、対応可能なXeon仕様としています。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。
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
AIサービス用マシン,Deep Learning実験,Core i9,128GBメモリ,1TB SSD,2TB HDD,RTX 4090,Ubuntu 20.04,R、Rstudio、Python、BayoLinkS,PyTorch 1.9主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x2 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Ubuntu20.04 その他 200V対応ケーブル
キーワード
・PCI Express (PCI-E/PCIe) とは
PCI ExpressはPCやサーバーなどのシステムで高速なデータ転送を行うためのインターフェース規格。レーンと呼ばれる単位で送受信する。PCI-Eは1本の送信用差動ペアと1本の受信用の差動ペアで構成される。1レーンあたりの転送速度はバージョンによって異なるが、PCI-E 5.0では1レーン当たり32Gbpsの転送が可能。
また、PCI-E x1スロットには1本のレーンがあり、PCI-E x4スロットには4本のレーンがある。したがって、PCI-E x4スロットはPCI-E x1スロットの4倍の転送速度を持つ。
ビデオカードは高速なデータ転送を必要とするため、通常は最大レーン数であるPCI-E x16スロットに接続される。・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
・PyTorchとは
PyTorchはPythonで書かれたオープンソースの機械学習ライブラリ。ニューラルネットワークの構築やトレーニングにおいて、高速かつ柔軟な開発を可能にすることを目的としている。また、Tensorと呼ばれる多次元配列を扱うことが可能で、GPUを用いて高速な演算を行うことが可能。
その他、多くのモデルアーキテクチャをサポートしており、様々な種類のニューラルネットワークをを簡単に構築することができる。加えて、GPUをサポートしているため、大規模なデータセットを用いた学習を効率的に行うことができる。参考：PyTorch ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2023/05/18
- 事例No.PC-10880
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参考価格：
2,484,900円Geforce RTX4090 x4枚搭載マシン
用途：DeepLearningの学習用途での利用お客さまからのご相談内容
DeepLearningでの利用を目的として、Geforce RTX4090を4枚搭載したマシンが欲しい。
CPUのスペックはあまり必要ではなく、予算250万円程度での導入を希望。テガラからのご提案
ご要望に合わせて構成を検討しました。
RTX4090 x4枚で利用する場合、CPUの選択によっては仕様上の最大消費電力が2000Wを超える見込みのため、電源の確保に注意する必要があります。本事例は、電源ユニットを2台搭載し2系統の電源出力を利用する構成です。電源に関する注意点
この構成は100V給電での利用が可能な仕様ですが、その場合電源ユニット容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨しています。また、CPUをより消費電力の高いモデルに変更する場合、変更後の消費電力によっては200V給電での利用が必須になります。
なお、本事例の電源 2台は冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。
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。
検索キーワード
Geforce RTX4090,DeepLearning,学習用途,GPU 4枚搭載マシン,予算250万円,最大消費電力,100V給電,200V給電,電源ユニット,CPU選択主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ 1TB SSD S-ATA x2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x4 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 キューブケース + 1600W x2 OS Ubuntu 22.04 事例追加日：2023/02/28
- 事例No.PC-10490
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参考価格：
801,900円AI画像検査用マシン
用途：複数台のUSB3.0接続FAカメラによるAI画像検査お客さまからのご相談内容
AIでの画像分析による品質検査行うため、USB3.0接続のFAカメラを複数台取り付けられるPCを検討したい。
FAカメラ (東芝テリー製 BU602MC) を最大で10台まで同時に接続するテストを行い、何台までの接続なら安定した通信・動作ができるのかを検証したい。
現時点で想定している条件は以下の通り。・CPU：AMD Ryzenを希望 (コストパフォーマンスを優先)
・GPU：AI検査を目的としたGPU (Geforce RTX4090程度を想定)
・追加カード：PCI-Express接続のUSB3.0カードテガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
RyzenやCore-i系のCPUでは、ビデオカード用の PCI-E x16バス とSSD用の PCI-E x4バス あたりがCPUで直接コントロールする接続となり、それ以外のバスはマザーボード上のチップセットでコントロールします。
この場合、カメラ側の転送データ量次第では、チップセット～CPU間の速度で律速される可能性があります。加えて、USB関連の接続数を増やすとチップセット側でコンフリクトが生じる場合があります。このあたりのことは、実機で試してみないことには判断が難しい要素とお考えください。このような前提のもと、10台のカメラをコントロールするためのスペックとしてご用意したのが本事例の構成です。
マシン選定のポイント
・CPUコア数を10コア以上で設定
12コアのCPUを採用しています。処理次第ではオーバースペックの可能性がありますので、かなり余裕を持った設定です。・USBをできるだけ独立したタイプで設定
カメラ側の速度がUSB3.0相当の5Gbpsとそれほど要求が高くないため、5Gbpsに対応したUSBカード x2枚 で合計8ポートを確保し、残り2ポートをPC本体 (オンボード側) のUSBで賄います。USB直結のUSB3.1G1ポートとチップセット側でコントロールするUSBポートが被らないように使うことで、2ポート分であれば5Gbpsの帯域を確保できる想定です。・M.2タイプタイプのストレージを採用
カメラ側のデータ量が未確定ですが、カメラからリアルタイムデータをストレージに書き込む想定で、ストレージ速度としてI/Oが高い、Gen4対応のM.2タイプを選定しています。
ただし、あくまでテスト用での利用を想定しており、実際の運用において書き込みが連続発生する場合は、その条件に合わせた容量・種類をで再選定することをお勧めします。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 AMD Ryzen9 7900X (4.70GHz 12コア) メモリ 16GB ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 (内排気) ネットワーク on board (2.5G x1 10/100/1000Base-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 USB3.0 追加カード (4ポート) x2 事例追加日：2023/02/15
ご注文の流れ
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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。
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| 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 |
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■お問合せ先
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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。
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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。
