本キャンペーンは終了致しました。

TITAN RTX アカデミックキャンペーン

NVIDIA®のエリートパートナーである株式会社GDEPアドバンス（本社：東京都港区、代表：飯野匡道、以下 GDEPアドバンス）は、NVIDIA製ハイエンドGPUカード「TITAN RTX」のアカデミックキャンペーンを4月9日より開始します。
本キャンペーンの対象となるアカデミックユーザーは、同カードを特別価格で購入が可能です。カード単体はもちろんGDEPアドバンスのGPUワークステーションに組み込んでの販売も行っています。
また同カードを2枚同時購入の場合にはキャンペーン特典としてNVLink™ブリッジがバンドルされます。

概要

キャンペーン中、NVIDIA®TITAN RTXを特別価格で提供します。
【期間】2019年4月9日~2019年7月26日受注分まで 
　　　　※予告なく終了する場合もございます。予めご了承下さい。
【条件】大学、大学院、短期大学、高等専門学校、専修学校、高等学校等の学校教育法で定められた教育機関のお客様が対象です。　
【価格】※現在キャンペーンは終了し、下記アカデミック特別価格でのご提供となっています。
　　　　アカデミック特別税別 \298,000-
【特典】同時に2枚ご購入の場合、NVLink™ブリッジがバンドルされます。

ベンチマーク

GPUカード別学習パフォーマンスベンチ
現在よる利用されるGPUカード4種類（GeForceGTX1080Ti、GeFroceRTX2080Ti、TITAN V、TITAN　RTX）をTensorFlowを使って学習時間の計測を行いました。

Intel(R) Core(TM) i7-7800X CPU @ 3.50GHz

Memory Cucial 16GB 2666MHz x 4

system disk Device Model:     INTEL SSDSC2KB960G8

OS Ubuntu16.04 LTS Desktop

kernel 4.4.0-135

nvidia docker 2.0.2

docker ce 18.09.01

NGC nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.12-py3

Benchmark v1.12

「TITAN RTX」 は 「TITAN V」 と比較して消費電力とTDPが高いため、一般的なワークステーションですと2枚までを搭載上限としているケースが多いです。1枚ないし2枚でDeepLearningをメインにご利用になる場合はTITAN RTX を、DeepLearning以外の倍精度演算などでもGPUを利用する用途がある場合は TITAN V もしくは Quadro GV100をお勧め致します。
また TITAN RTX のメモリ容量は 24GBと TITAN V の2倍になっていますので、大規模なデータを扱う学習にも向いています。

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