GPUディープラーニングマシン DeepLearning BOXⅡ
DeepLearning専用ワークステーションの進化版
DeepLearning BOXⅡ® はCPUにCore Xシリーズ「Skylake-X」を搭載した日本初のGPUディープラーニングワークステーション「DeepLearning BOX®」の進化版です。
NVIDIA エリートパートナーである(株)GDEPアドバンスが日本版のDevBox®として開発した、DeepLearning BOX® は NVIDIA® DIGITS™ソフトウェア はもちろん、深層学習研究において高効率で高いパフォーマンスを発揮できるよう Caffe , Chainer , TensorFlow , Python , Torch , Theano , CNTK などのDeeplearning関連フレームワークを整合性と動作確認がとれた状態でプレインストールしてあります。コアパーツであるGPUは最大4基まで搭載可能で、大量の学習データに効率良くアクセスするためにCUDA , cuDNN , cuca-convnet などのNVIDIAソフトウェアスタッグやをSSD高速ストレージにプレインストールしました。
さらに、DeepLearning BOXⅡ® は単なるハードウェアの提供だけにとどまりません。NVIDIA® DIGITS™ソフトウェアの日本語マニュアルはもちろん、学習済みのニューラルネットを含むハンドサイン認識サンプルソースなどオリジナルのパッケージも充実しています。
また、豊富なdeeplearning アプリケーションやツールの開発経験を元にした「DLスタートアップサポート」をご用意。安心して導入いただける深層学習(deeplearning)研究のスピードアッププラットフォームです。
※Geforce RTX 3000シリーズについてはこちらをご覧ください。
- 4GPU
- 18Core
- HTテクノロジ
- USB3.1
- SATA III
- Dual GbE
- PCI-Express x16
- m.2
- DDR4
- 2933MHz
- Quad Channel
- 水冷CPU
- 80PLUS認証電源
- 1500W
- 1年保証
テクノロジー＆推奨アプリケーション
ウルトラハイエンドGPUカードを 最大4枚を搭載可能
コアパーツであるGPUは、最大4枚フル帯域で搭載が可能で、さらに電源ユニットには4GPU搭載構成時において、変換効率90%以上となる高効率1600W TITANIUM規格PSUを採用しています。日本製の105℃電解コンデンサのみを搭載した本PSUは、超低 ESR・超低インピーダンスと抜群の耐久性を誇り、日本国内の100V-15A（1500W動作）環境下でも、全てのGPUへ余裕のある電源供給を実現します。
バージョンアップされたDeepLearning開発環境「G-Works」
前モデルDeepLearning BOX®で好評だったDeepLearning開発環境もさらにバージョンアップしています。ベースの開発環境として、Ubuntu LTSにCUDAやPython Base:python-2.Xをインストールし、その上に各種フレームワーク（TensorFlow、keras、caffe、Torch7、pytorch、CNTK、Theano、chainer、NVIDIA®DIGITS）などの主要コンポーネントが完全な整合性と動作確認がとれた状態でパッケージ化されいます。（※G-WorksのバージョンによりOSバージョンやインストールされているフレームワークなどは異なってきます。詳しくはお問い合わせ下さい）
さらにDeepLarning BOX IIからは、定期的にアップデートされた開発環境をGDEPのリポジトリサイトから入手し、ユーザー自身で容易にアップデートすることが可能になりました。日々アップデートされる様々なフレームワークや関連ライブラリなどのバージョンの整合性をとり、ジェネレーションごとにモジュール化された形で提供されます。
DeepLearning BOX IIであれば、煩わしい環境設定に時間と労力を掛けることなくハードウェアにオプティマイズされた最新の開発環境や出荷時の安定した環境など、ユーザー自身で手軽にセットアップすることが可能になります。
G-Worksの詳細はこちらからご覧ください
NVIDIAが提唱するGPUコンピューティング新スタイル
ケース内部を左右にセパレートしたデュアルテャンバ設計で熱源に対して直接的なエアフローを与え、より効果的にケース内部を冷却します。
効率的な吸排気の実現によりハイスペックなGPUカード4枚搭載時も安定して動作させることが可能です。
GPUカードプロテクターを標準装着
社内外での輸送時のカード脱落防止はもちろん、ファン回転による振動抑制効果も期待できます。細部にまで配慮したUNIV/G-DEPブランドならではのハードウェア設計です。
G-DEPのDeepLearningモデルなら導入後も安心
・プチセミナーを開催して欲しい
・漠然としたDLのアイディアの相談に乗って欲しい
・簡単なDLコンサルをしてほしい
等々、経験豊富なスタッフがお客様のご要望に柔軟に対応します。
