- 事例No.PC-11336
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参考価格:
598,400円nerfstudio用マシン
用途:NeRF用フレームワーク「nerfstudio」の使用お客さまからのご相談内容
予算60万円で、NeRF用のフレームワーク「nerfstudio」を利用するためのワークステーションの導入を検討している。
GPUはnerfstudio公式サイトのCurrently supported CUDA architectures in the docker imageの表に記載があるモデルを希望する。
その他の条件は以下の通り。
・CPU:Core i9-13900K
・メモリ:64GB
・ストレージ:2TB SSD M.2
・ネットワーク:2.5GbE x1
・GPU:GeForce RTX3080またはGeForce RTX4070Ti、公式サイトの表に記載があるモデル
・電源:100V環境に対応
・OS:Ubuntu 22.04
・使用するソフトウェア:Conda, Python 3.11, nerfstudio
・予算:約60万円テガラからのご提案
お客様ご指定のパーツを搭載した構成をご提案しました。
ご指定に沿って2023年10月時点で最新の第13世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載した構成です。このCPUはシリーズ内で最多の24のコアを搭載したハイエンドモデルです。ビデオカードは、お客様が候補として想定されたGeforce RTX4070Tiを選択しています。価格的にも、本製品がご予算内で選択可能な製品のなかでは最上位クラスです。
※Geforce RTX4070Tiはnerfstudio公式サイトの表にも記載があるモデルです。また、本構成は100V環境での運用に対応しています。
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。主な仕様
CPU Intel Core i7-13900K (3.00GHz 8コア+2.20GHz 16コア) メモリ 64GB ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA GeForce RTX4070Ti 12GB ネットワーク on board (2.5GbE x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 キーワード
・nerfstudioとは
nerfstudioはNeRFを扱うためのユーザーフレンドリーなフレームワーク。2022年10月、カリフォルニア大学バークレー校 バークレーAI研究所のカナザワAI研究室の学生によってオープンソースプロジェクトとして立ち上げられ、現在は同校の学生およびコミュニティ開発者によって開発されている。各コンポーネントをモジュラー化することで、より簡単にNeRFの作成・学習・テストが可能。・NeRFとは
NeRFは物体の3D形状と表面の放射輝度を深層学習で推定する手法。形状を点群ではなく連続的な3次元空間内の放射輝度場として表現し、画像からニューラルネットワークを使って推定する。推定した放射輝度場から任意の視点や照明で高画質な画像を生成することができる。従来手法と比べてフォトリアルな画像生成が可能で、3D形状が連続的に表現されるため、VR/ARでの利用に適している。・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日:2023/10/12
- 事例No.PC-11128
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参考価格:
2,069,100円画像生成AIモデル開発用マシン
用途:Stable DiffusionによるAI画像生成お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10992を見ての問い合わせ。
Stable Diffusionによる画像生成を活用したゲームの開発プロセスの研究を行っている。作業ロットの増加と作業時間圧縮を念頭に、RTX4090を3枚搭載したマシンを導入したい。Stable diffusion Web UI (Python) の動作に特化した構成を希望する。
希望する条件は以下の通り。
・GPU:NVIDIA Geforce RTX4090 x3枚
・OS:なし
・使用するソフトウェア: Stable Diffusion Web UI (Python)テガラからのご提案
お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
事例No.10992の元となった事例No.PC-10880をベースに、ビデオカードの搭載数を3枚に変更した構成です。ベース事例ではRTX4090を4枚搭載していたため、消費電力の都合上200V環境を推奨していました。
本事例のビデオカードx3枚構成は100V環境での利用が可能ですが、給電量を確保するため、PC-10880の事例と同様に2台の電源ユニットを搭載しています。
この2台の電源ユニット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。なお、Stable Diffusionの動作は主にビデオカードの性能に依存します。
そのため、価格や消費電力が低くなるように各パーツを選択し、ビデオカードの性能に特化した構成としています。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。主な仕様
CPU Intel Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB x3 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 キューブケース + 1600W x2 OS なし キーワード
・Stable Diffusionとは
Stable Diffusionは、イギリスのStability AI社によって開発された画像生成AI。文字入力から画像を生成するtext-to-imageのほか、入力された画像のうち一部分だけを生成して置き換えるインペインティングや、入力された画像の外側に付け足すように画像を生成するアウトペインティング、画像と文字入力に基づいて画像を生成するimage-to-imageでの生成が可能。
・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日:2023/10/03
- 事例No.PC-11105
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参考価格:
961,400円都市計画 研究用マシン
用途:Lumion Pro、ArcGIS、ReCap Pro、Cloud Compare、Metashapeの利用お客さまからのご相談内容
都市計画の研究を行うためのマシンを探している。
Lumion Pro、ArcGIS、ReCap Pro、Cloud Compare、Metashape等のランドスケープデザインや点群処理、GIS系ソフトウェアの利用に適したマシンを提案して欲しい。テガラからのご提案
主な仕様
CPU Core i9-13900K (3.00GHz 8コア + 2.20GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1200W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit キーワード
・Lumionとは
Lumionは、建築や都市設計の分野で使用される3Dビジュアライゼーションソフトウェア。CADデータからリアルなCG映像を手軽に作成できる。光の当たり方や材質の表現力が高く、迫力あるリアルな映像を作ることが可能。操作がシンプルで、専門知識がなくても扱えるため、誰でも美しい映像を短時間で作ることができる。建築の設計段階からプレゼンテーション、マーケティングに至るまで、あらゆるシーンで活用できるビジュアライゼーションツール。参考:Lumion ※外部サイトへ飛びます
・ArcGISとは
ArcGISは地理情報システム(GIS)の代表的なソフトウェアプラットフォームである。地理データの収集・管理・解析・可視化を行うことができ、世界の多くの組織でGISとして利用されている。デスクトップ製品としてArcGIS ProやArcMap、サーバー製品としてArcGIS Enterprise、開発者向けにAppStudioやArcGIS API for Python、モバイルではArcGIS QuickCaptureやExplorerなどがある。世界中の行政機関や企業でGISとして広く利用されている。参考:ArcGIS とは? (ESRI) ※外部サイトに飛びます
・ReCap Proとは
ReCap Proは、Autodesk社の3Dスキャンデータ処理ソフトウェア。高精度な3Dスキャンデータを大量に取り込み、クリーニングやメッシュ化、テクスチャマッピングなどの処理を高速に実行できる。得られた精緻な3Dデータは、BIMやCADなどの3D設計ソフトウェアへの変換が可能。リバースエンジニアリング、建設・設計業務、文化財のデジタルアーカイブなどを効率的に進めることができる。参考:ReCap Pro: 対象物をデジタル データ化 (Autodesk) ※外部サイトに飛びます
・CloudCompareとは
ReCap Proは、Autodesk社の3Dスキャンデータ処理ソフトウェア。高精度な3Dスキャンデータを大量に取り込み、クリーニングやメッシュ化、テクスチャマッピングなどの処理を高速に実行できる。得られた精緻な3Dデータは、BIMやCADなどの3D設計ソフトウェアへの変換が可能。リバースエンジニアリング、建設・設計業務、文化財のデジタルアーカイブなどを効率的に進めることができる。参考:CloudCompare ※外部サイトに飛びます
・Metashapeとは
Metahsapeは、写真 (静止画像) から高品質な3Dモデルを構築できるソフトウェア。
基本的な機能を搭載したStandard Editionと、より多くの機能を搭載するProfessional Editionが存在し、 Professional版では航空写真などから3次元GISコンテンツを作成することも可能。
Metashapeライセンスはユニポスにて取り扱っています。参考:Metashape (Agisoft) ※弊社研究開発者向け海外製品調達・コンサルテーションサービス「ユニポス」のWEBサイトに飛びます
事例追加日:2023/07/21
- 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
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。 | |
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。 | |
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 |
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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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