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NVIDIA Partner Network Award「FY25 Solution Provider Award」を受賞

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Infiniband

AIワークステーション DeepLearningBOXⅢ

DeepLearning BOXⅢは、NVIDIA BlackwellアーキテクチャーGPUであるRTX PRO 6000 Blackwellシリーズを最大3基搭載可能なGPUディープラーニングワークステーションです。CPUにはインテル® Xeon® W プロセッサー（開発コード：Sapphire Rapids）W3500シリーズを採用し、シングルソケットで最大60コアのメニーコア環境を実現します。インテルスマートキャッシュによりキャッシュとメモリー間のデータ交換を高速化し、レイテンシーを低減します。また、最大112レーンのPCI Express 5.0を備え、最大224GT/秒の広帯域でGPU間を接続することで、計算処理におけるボトルネックの大幅な解消が期待できます。GPUカードはRTX PRO 6000 Blackwellシリーズに対応しており、LLMなどの複雑かつ大規模なAI学習にも対応可能な高性能ワークステーションです。さらに、AI開発・運用を効率化するG-Suiteに対応しており、環境構築や運用負荷を軽減しながら、導入後すぐにディープラーニング開発を開始することが可能です。ハードウェア性能を最大限に引き出し、研究・開発の生産性向上に貢献します。加えて、100V-15A入力の高性能電源を2基搭載したDual PSU構成により、合計2000W以上の電源供給が可能です。これにより、サーバールームなどの特別な電源環境を必要とせず、一般的なオフィス環境においてもハイエンドなマルチGPU構成を実現します。
カスタマイズメニューにない構成についても、お気軽にお問い合わせください。お客様のご要望に応じて、優れたコストパフォーマンスと安定した運用環境をご提供いたします。

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell シリーズ製品比較レポート
G-Suiteとは？できることをわかりやすく解説

Intel Xeon
1CPU
3GPU
PCIe 5.0
10GbE
IPMI
SATA
M.2
slim SAS
NVMe
8 DIMM slots
DDR5
ECC Registered
1年保証
3年保証

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製品特徴

製品仕様

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DeepLearningBOXIII
スタンダードモデル

販売価格：7,199,720円
（本体価格：6,543,700円）

スペック・1x Intel Xeon w7-3565X 32C/64T 2.5G
・CPU水冷ユニット
・2x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Ma
・intel W790 チップセット
・128GB (32GBx4) DDR5-4800 ECC Regis
・M.2 NVMe SSD 1.92TB
・2x Onboard 10GbE + BMC
・DeepLearning BOXミドルタワーケース
・2x 1200W 電源ユニット（非冗長） 10
・日本語 Logicool スタンダードキーボ
・Logicool オプティカル有線マウス
・Ubuntu 24.04 LTS
・Intel oneAPI HPC Toolkit ※Linuxの
・CUDA Toolkit / NVIDIA HPC SDK ※Li
・G-SUITE（Miniforge Python レシピ配
・GDEPオリジナル・バックアップ管理ツ
・2.5" SSD SATA 1.92TB ※最降番のドラ
・特典：高速GPUクラウド bigbeargpu 特

カスタマイズ・お見積もり

DeepLearningBOXIII
アカデミックモデル

販売価格：6,565,900円
（本体価格：5,967,500円）

カスタマイズ・お見積もり

DeepLearningBOXIII
短納期モデル

販売価格：4,467,760円
（本体価格：4,060,100円）

スペック・短納期モデル
・1x Intel Xeon w5-3535X 20C/40T 2.9G
・CPU水冷ユニット
・1x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Ma
・intel W790 チップセット
・128GB (32GBx4) DDR5-4800 ECC Regis
・M.2 NVMe SSD 1.92TB
・2x Onboard 10GbE + BMC
・DeepLearning BOXミドルタワーケース
・2x 1200W 電源ユニット（非冗長） 10
・日本語 Logicool スタンダードキーボ
・Logicool オプティカル有線マウス
・Ubuntu 24.04 LTS
・Intel oneAPI HPC Toolkit ※Linuxの
・CUDA Toolkit / NVIDIA HPC SDK ※Li
・G-SUITE（Miniforge Python レシピ配
・GDEPオリジナル・バックアップ管理ツ
・2.5" SSD SATA 1.92TB ※最降番のドラ
・特典：高速GPUクラウド bigbeargpu 特

カスタマイズ・お見積もり

インテル Xeon W プロセッサー搭載

最新のインテル® Xeon® W プロセッサー・ファミリー（開発コード Sapphire Rapids）は、さまざまなクリエイターのために設計されています。インテル® Xeon® W-3400/2400 プロセッサー搭載のプラットフォームは、VFX、3D レンダリング、複雑な 3D CAD、および AI 開発とエッジ導入向けの拡張されたプラットフォーム機能とともに、卓越したパフォーマンス、セキュリティー、信頼性を提供し、プロフェッショナルなクリエイター向けに究極のワークステーション・ソリューションを実現します。また。最新のDeeplearningBOXIIIは液体冷却ユニットにより冷却が行われていることで、安全で静音な環境で利用することができます。

強化されたプラットフォーム

最新のDeeplearning BOXは、インテル W790 チップセットと組み合わせることで、プロフェッショナルな高速ネットワークカード、グラフィックス・アクセラレーター、大容量ストレージアレイといった拡張された周辺機器に加えて、ハイパフォーマンス・コンピューティングと信頼性を経験し、生産性と構成の柔軟性を向上することが可能です。最大 112 レーン（W2400 は64レーン）の PCIe Gen 5.0 接続、最大 4TB の DDR5 RDIMM メモリーサポート、最大 5x USB 3.2 Gen 2x2 ポートなど、革新的なプラットフォーム機能により構成に柔軟性を持たせており、プロフェッショナルな複雑なコンピューティングの需要に応えることが簡単にできます。

ウルトラハイエンドGPUカードを最大3基を搭載可能

コアパーツであるGPUは、最大3基フル帯域で搭載が可能。PCI Expressの最新世代のPCI Express 5.0レーンに対応しており、搭載可能なGPUはNVIDIA Blackwell アーキテクチャーGPU を最大3基搭載可能です。NVLinkにも対応し、2基1組でNVLinkブリッジを介して最大112GB/Secという広帯域でGPU間の高速なデータの転送を実現します。また、標準でCEM5に対応ケーブルを標準採用しており、最新世代のGPU搭載もサポートしております。＊200V 入力時のみ対応

DeepLearning開発環境「G-Suite」

G-Suiteは、これまでジーデップ・アドバンスが提供してきた「G-Works」の仕組み（Deep Learning の主要なフレームワークを、各世代のGPU に最適化してビルドしたソフトウェア群）を継承し、さらに発展させたOS ネイティブ環境＋コンテナ環境のハイブリッドアプリケーションリソースマネージメントツールです。インターネット上のWeb サイトから様々なレシピやサポートツール群をダウンロードし、簡易解説書やチュートリアルを含むアプリケーション実行環境を構築することが可能です。Ubuntu 24.04に対応し、開発環境は miniforgeをベースとしています。各世代のGPU に最適化してビルドしたソフトウェア群に加え、OS ネイティブ環境＋コンテナ環境をハイブリッドにサポートしています。

Ubuntu 22.04に対応する「G-Works4.0」を選択されたい場合はこちらからご覧ください。

大切なシステムを丸ごと守る、安心の完全バックアップIntegrated Backup搭載

GDEP Advance Integrated Backup（以下 Integrated Backup）はジーデップ・アドバンスが提供する
コンピュータのシステム領域を完全バックアップするためのユーティリティツールです。
システムディスクのパーティション、ファイルシステムフォーマット、データ内容をすべて記録することが可能で、日付やコメントをつけてバックアップ内容を管理できます。ブートディスク消失時の復旧や、過去にバックアップしたの状態への復帰などが容易に行えます。
【動作条件】
・システムディスク以外にデータディスクが一つ以上装備されている必要があります。
・バックアップイメージはシステムディスク以外のディスクに独立して組み込まれます。
・OSをシャットダウンさせたうえで、バックアップが入っているディスクからブートさせます。
・バックアップデータは日付別に分類されて保存されます。