さまざまな分野の研究で取り入れられている「ディープラーニング」。
そんなディープラーニングに、届いたその日から触れて頂ける、
CUDA Tookit インストール済 ディープラーニング ワークステーション をご用意しました。
代表的なディープラーニングプラットフォームであるNVIDIA社のCUDAを利用するための環境として、
CUDA Toolkit をインストールしています。
またGPU用に最適化された、NVIDIAのディープラーニング用ライブラリである cuDNNを
追加でインストールしてお届けする事も可能です。(CuDNNご希望の旨をお知らせください)。。
インストールオプション
| 「指定のツールをインストールしてほしい」 「届いたらすぐに使えるように、フレームワークがインストールされたものが欲しい」 |
上記のような、ツールやフレームワークなどの追加インストールのご要望もお気軽にご相談ください。
ご要望を伺い、それぞれのお客さまに最適な環境構築を検討いたします (オプション)。
オプションの費用につきましては、作業内容によって異なりますので別途お見積もりいたします。
追加インストールオプション対象のフレームワークの一例
- tensorflow
- Chainer
- CNTK
ハードウェアカスタム
| 「ビデオカードの種類や枚数を変更したい」 「現在の処理においてメモリが足りていないようなのでメモリを増やしたい」 「できるだけ大容量のストレージを搭載したい」 |
CPU、ビデオカード、メモリ容量、ストレージの種類 / 容量など、お客さまのご要望やご予算に合わせて最適な構成をご提案いたします。
以下の構成はおすすめ構成の一例ですが、これらをベースにカスタマイズも可能ですので、是非お気軽にご要望をお知らせください。
おすすめ構成の一例
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事例No.PC-8351
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RTX 3090×4搭載 4GPUマシン(100V電源環境向け)
用途：DeepLearning参考価格：2,047,100円ビデオカードにRTX3090を4枚を搭載したディープラーニングWS事例です。
弊社でNVIDIA CUDA Toolkitをインストールしての出荷も可能ですので、お手元に届いてすぐにディープラーニングに触れていただけます。ただし、RTX3090 4枚を100V環境で利用するために、2台の電源を同期させて給電する特殊な構成となっております。そのため、クリティカルな用途でのご利用は避けるようお願いいたします。 その他の注意点・詳細につきましては、こちらをご覧ください。
主な仕様
CPU Core i9 10900X (3.70GHz 10コア) メモリ 128GB (32GB x 4) ストレージ 1TB SSD M.2 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2) ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 x4 筐体+電源 キューブケース＋1600W電源×2台 OS Ubuntu 18.04 事例追加日：2020/11/30
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事例No.PC-9235
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RTX 3090×4搭載 4GPUマシン(200V電源環境向け)
用途：機械学習、推論専用サーバー参考価格：2,526,920円PC-8351と同様にRTX3090を4枚搭載した構成ですが、こちらは200V給電を必須とした構成です。
「学習済みのDNNモデルを予め用意しておき、そのモデルの推論専用サーバーを構築したい」というご要望に対し、処理能力とサーバー用途を考慮した提案事例です。詳細につきましては、こちらをご覧ください
主な仕様
CPU Xeon Silver 4309Y (2.80GHz 8コア)x 2 (合計16コア) メモリ 128GB ECC REG ストレージ 960GB SSD S-ATA ネットワーク on board (10GBase-T x2) ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 x 4 筐体+電源 タワー型筐体 ＋2200W電源 (100V利用時は1200Wまで) OS Ubuntu 20.04 その他 NVIDIA CUDA Toolkit インストール済 事例追加日：2021/9/24
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