お客様より、医療画像解析を行うためのDeepLearning用マシンをご相談いただきました。現在使用している環境では学習に時間がかかるため、よりスペックの高いマシンへの乗り換えをご希望です。現在使用中のマシンに搭載している「NVIDIA RTX A6000 48GB」を、新たに導入するマシンに載せ替える想定です。
ご予算は150万円で、希望条件として以下のスペックをご連絡いただきました。
| CPU：Intel、 AMDいずれも可 (性能はそれほど求めない) メモリ：256GB以上 (4もしくは8チャンネル) ストレージ：システムストレージはM.2 SSDで1TB ビデオ：RTX A6000 (現在のマシンに搭載しているものを載せ替える) 電源：100V電源環境 OS：Ubuntu 22.04 |
また、将来的にGPUやストレージを増設することを計画されており、拡張性を考慮した構成をご希望です。
これらの条件を踏まえて、弊社からは下記のスペックをご案内しました。
| CPU | Intel Xeon W7-3465X (2.50GHz28コア) |
| メモリ | 256GB REG ECC (32GBx8枚) |
| ストレージ | 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 |
| ビデオ | NVIDIA RTX A6000 48GB (支給品) |
| ネットワーク | on board (1GbE x1 /10GbE x1) |
| 筐体+電源 | タワー型筐体 + 1600W |
| OS | Ubuntu 22.04 |
支給品を取り入れた構成
CPUは2024年8月時点で最新である「Xeon W7-3465X 28コア」をご予算に合わせて採用しました。
メモリは合計256GB (32GB×8枚) 搭載しています。空きスロットが8つありますので、後日のメモリ増設が可能です。
支給品GPUの RTX A6000は、お客様に梱包・送付していただいたものを搭載する想定です。
ご購入後の将来的な増設を考慮した構成
ご要望をヒアリングした際に、お客様より「マシン購入後に RTX A6000 を追加でもう1枚増設したい」というご相談をいただきました。
そのため、1600Wの電源ユニットで容量に余裕を持たせ、合計2枚の RTX A6000 が問題なく搭載・利用できるようにしています。GPU増設に必要な内部ケーブルは、作業時に取り出しやすい場所に配置しております。
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。
■キーワード・Tensorflow2とは Googleが開発したディープラーニングやニューラルネットワークの研究・開発用のオープンソース機械学習ライブラリ。Tensorという多次元配列で扱うことで、画像認識、音声認識、自然言語処理など、多岐にわたる機械学習タスクを効率的に実行できる。 開発した研究段階のモデルを本番環境として構築するツールがあり、本番環境を使用した推論を行うことが可能。また、TensorFlow Lite を使用してモバイルデバイスや組み込みデバイスで、推論を実行することができる。 |
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