日本ディープラーニング協会会員様向け特別価格のご案内

キャンペーン

日本ディープラーニング協会会員様向け特別価格のご案内

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NVIDIA RTX A6000 を特別価格でご提供

ジーデップ・アドバンスでは、2021年5月10日~7月30日の期間、対象となる NVIDIA GPU 及び GPU 搭載システムを、日本ディープラーニング協会会員様向けに特別価格でご提供する「NVIDIA RTX A6000 特別価格キャンペーン」 を実施致します。
本キャンペーンは、NVIDIA が提供するデスクトップワークステーション向け GPUの最上位製品であります NVIDIA RTX A6000 、及び NVIDIA RTX A6000 搭載システムが対象となります。
この機会にぜひご検討ください。

キャンペーン概要

– キャンペーン名称:NVIDIA RTX A6000 特別価格キャンペーン
– 対象期間:2021年5月10日 ~ 7月30日受注分
– 対象製品:NVIDIA RTX A6000 及び  NVIDIA RTX A6000 搭載DeeplearningBOX/Alpha
– キャンペーン概要
キャンペーン期間中、日本ディープラーニング協会会員のアカデミックユーザー様、一般ユーザー様、G検定合格者様、E資格取得者様に、RTX A6000対象製品の特別値引きを適用します。

<特別値引き>
・アカデミックユーザー Web表示価格から$650(70,200円)のお値引き
一般ユーザ      Web表示価格から$250(27,000円)のお値引き

キャンペーンクーポン利用方法

手順1
下記キャンペーンコードをコピー

 

・アカデミックユーザー様用クーポンコード RTXA6000-JDLAED-36FF9

・一般ユーザー様用クーポンコード              RTXA6000-JDLACM-4A8D

手順2
以下のキャンペーン対象製品ページへ移動

【アカデミックのお客様で】

→NVIDIA RTX A6000 GPUカード単体をご検討の場合は こちら から

→NVIDIA RTX A6000 搭載 DeeplearningBOX/Alphaをご検討の場合は こちら から

一般のお客様で】

→NVIDIA RTX A6000 GPUカード単体をご検討の場合は こちら から

→NVIDIA RTX A6000 搭載 DeeplearningBOX/Alphaをご検討の場合は こちら から

手順3
ご希望の仕様にカスタマイズ後、右側の「正式見積もりを依頼」をクリック

 

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手順4
お名前、所属、お電話番号、メールアドレスなどの必要情報を入力

 

手順5
○利用するを選択後、手順1でコピーしたクーポン番号を入力(ペースト)し
「確認する」をクリック

 

クーポン入力

手順6
割引額が適用されたことを確認し、「確認画面へ」をクリック
クーポン説明

 

手順7
入力内容が表示されますので間違いが無ければ「正式見積を依頼する」をクリック

 

クーポン確認

手順8
折返し、弊社営業担当よりご連絡させて頂きますので、捺印済み正引見積書などの必要書類や、
お支払い方法についてご相談下さい。

※各対象製品は、数量限定となります。想定台数に達し次第、キャンペーンを予告なく終了させていただく場合がございますので、ご了承ください
※本価格の適用には会社名・組織名、所属、氏名、、電話番号、メールアドレスのご提示が必要となります。個人情報の取り扱いについてはこちらをご覧ください。
※アカデミックユーザー様は、原則ご提示ただくメールアドレスのドメインが「ac.jp」ドメインのお客様に限ります。
※上記手順や本キャンペーンについてご不明な点は弊社までお問合せ下さい。
株式会社ジーデップ・アドバンス  ソリューション部 TEL 03-6803-0620

NVIDIA® RTX™ A6000 について

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NVIDIA RTX A6000は 単精度浮動小数点 (FP32) 演算の倍速処理および改善された電力効率により、デスクトップで複雑な 3D のコンピューター支援設計 (CAD) とコンピューター支援エンジニアリング (CAE) などのグラフィックスやシミュレーションのワークフローに適した驚異的なパフォーマンス向上を実現します。

前世代に比べて 2 倍のスループットと、シェーディングやノイズ除去機能と共にレイ トレーシングを並行して実行する能力を備えた第 2 世代 RT コアにより、動画コンテンツの写真のようにリアルなレンダリング、建築デザインの評価、製品デザインの仮想プロトタイプなどのワークロードのための大幅な高速化を実現します。このテクノロジは、より優れた視覚的正確さでより速い結果をもたらすためのレイ トレーシングによるモーション ブラーのレンダリングも高速化します。

また、新しい Tensor Float 32 (TF32) 演算により、前世代に比べて 5 倍のトレーニング スループットを提供。コード変更無くAI およびデータ サイエンスのモデル トレーニングを高速化します。構造化スパース性に対応するハードウェアにより推論スループットを 2 倍にし、DLSS、AI ノイズ除去、特定のアプリケーション向けの拡張編集などの機能を備えたグラフィックスにも AI をもたらします。

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DeeplearningBOX®/Alpha について

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DeepLearning BOX®/ Alpha は水冷の第二世代AMD EPYCプロセッサを搭載したDeep learningモデルです。一般的にGPUを拡張すると学習のパフォーマンスが大幅に向上しますが、フレームワーク内のホストCPU によって行われる他の処理が、システム全体のパフォーマンスを制限する要因となっていました。つまりフレームワーク内で GPU にデータを受け渡すパイプラインのパフォーマンスを大きく引き上げる必要があり、このためにはCPUからGPUへ処理をオフロードできるマルチコアCPUの搭載が必要でした。
弊社ではこれらの性能要求に対してAMD CPU EPYCの最大64コア/128スレッドのマルチコアCPUによる問題解決をご提案します。さらに本モデルは、これまで通り 最大4枚のGPU搭載に加えて次世代のGPU Ampere世代に向けて より広帯域の PCI-Express Gen4 にも対応しています。メモリも8チャンネル、ストーレージもNVMeを標準搭載しシステム全体の性能向上を図った新製品です。さらにDeepLearning BOX®/ Alpha はECC RegisterdメモリやIPMIも標準採用しており本格運用においても充分な仕様を備えています。
GDEPでは軽量かつ直感的で扱いやすいOSネイティブなG-Worksバイナリアプリケーションとより最新技術へのアクセスが容易となるコンテナアプリケーションの併用した「G-Works & Container Hybridパッケージ」をプレインストールし、DeepLearningターンキーシステムとしてお届けします。

実際に「DeepLearningBOX/Alpha」を用いてTensorflowアプリケーションのビルドを行い、その実行に必要な時間の比較を示したグラフです。

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大規模アプリケーションの並列ビルドは、ディスク I/O、メモリバンド幅、キャッシュサイズ、整数系演算性能など、多岐にわたる項目の複雑に混在した動作の最終結果が実行時間として現れるため、浮動小数点性能を除く大まかな特徴を捉えるには良い指標となると考えられています。EPYC CPUによる性能向上でアプリケーションのビルド時間を短縮させ、大幅な開発時間の短縮と効率化が期待できます。

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