画像系の深層学習を予定されているお客様から、トレーニング フェーズ (Deep Neural Networkがネットワークの重みやバイアスを自動調整するフェーズ) で用いるためのGPUマシンをご相談いただきました。ご希望条件は以下の通りです。
ご予算：300万円以下
GPU：NVIDIA RTX A5000 x4枚
ストレージ：2TB程度
OS：Ubuntu 18.x もしくは20.x
電源環境：課程用電源環境 (100V)
その他：静音性の高い構成を希望
NVIDIA RTX A5000の最大消費電力は、1台あたり230Wとハイエンド製品としては比較的低く抑えられているため、4台搭載しても家庭用電源で利用が可能です。今回の構成も100V、1系統での給電を前提としています。
筐体も静音性を重視して選定していますが、拡張スロットを2つ分占有するカードを4台搭載する都合上、8スロット分のスペースが必要です。一般的なミドルタワー筐体ではATXフォームファクターの7スロット分しかスペースが確保されていないため、必然的に筐体はE-ATXなどに対応した大型のものを選択することになります。
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【主な仕様】
| CPU | Core i9 10900X (3.70GHz 10コア) |
| メモリ | 256GB |
| ストレージ | 2TB SSD S-ATA |
| ビデオ | NVIDIA RTX A5000 x4 |
| ネットワーク | on board (10/100/1000Base-T x2) |
| 筐体+電源 | タワー型筐体 + 1600W |
| OS | Ubuntu 20.04 |
| その他 | NVIDIA CUDA Toolkit 11 交換用ケースファン x2 |
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