環境生理学に携わるお客様より、DeepLabCut ver2.3用のマシン購入をご相談いただきました。具体的なスペックは、CPUにCore i7、GPUはRTX A5000、SSDは2TB x2、メモリは64GB、OSはLinuxをご希望いただいています。ご予算は100万円以内で、できるだけ安く適切なPC構成という条件をいただきました。
また、ハードウェア本体に加えて、DeepLabCutのインストールまで含めた形での提案をご希望です。
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提案しました。
| CPU | Intel Core i7-14700 2.10GHz(8C/16T)+1.50GHz(12C/12T) |
| メモリ | 合計 64GB DDR5-5600 32GB ×2 |
| ストレージ1 | 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 |
| ストレージ2 | 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 |
| ビデオ | NVIDIA RTX4000 Ada 20GB (DisplayPort x4) |
| ネットワーク | on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 |
| 筐体+電源 | ミドルタワー筐体 + 850W |
| OS | Ubuntu 22.04 |
GPUについて
ご希望のNVIDIA RTX A5000 24GBは生産終了のため、後継品の「NVIDIA RTX Ada シリーズ」を採用しています。ビデオメモリ量を基準に考えた場合、RTX A5000と同じ24GBの製品にはNVIDIA RTX4500 Ada 24GBがありますが、価格が高く、マシン全体の価格がご予算の上限に限りなく近くなります。
DeepLabCut公式リポジトリに記載されているGPUの要件を確認しますと、VRAMのスペックは8GB以上が推奨されています。
・What computer hardware is required?
Any NVIDIA GPU card with more (or equal) than 8 GB memory should be sufficient to run DeepLabCut (at least with the ResNet-50). No server or supercomputer is required.
参考：FAQ · DeepLabCut/DeepLabCut Wiki · GitHub
そのため、GPU要件を満たしつつ価格を抑えるという考え方から、「NVIDIA RTX4000 Ada 20GB」を選定しました。具体的に想定している価格帯がありましたら、お気軽にご相談ください。
また、GPUメモリ容量を優先した構成をご希望の場合は、事例No.PC-24000911Bをご覧ください。
DeepLabCutのセットアップについて
DeepLabCutのセットアップ作業の過程で、OSのユーザー情報 (ユーザー名やパスワード) が必要となります。ご注文の際にお知らせください。
また、ソフトウェアのインストールだけでなく、現地への搬入設置作業も承っております。開梱やケーブリング、起動確認以外のサポートも承っていますので、お気軽にご相談ください。
■キーワード・DeepLabCutとは DeepLabCutは、動物の行動を分析するためのオープンソースのディープラーニングツール。動画から動物の特定の身体部位を識別しマーカーレスでの追跡が可能で、精度の高い動きの分析を提供する。
|
|
■ このPC事例に関する詳細、お問い合わせはこちら
※事例の名称またはご希望の条件などをご記入ください。 |
