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DeepLearning BOXⅡ Win

Windows版ディープラーニングマシン

  • DeepLearning BOXⅡ

    DeepLearning BOXⅡ Win

概要

  • 日本初のGPUディープラーニングワークステーション

    「Windowsでもっと手軽にDeep Learningをはじめてみたい」というお客様のリクエストにお応えし開発された本モデルは、OSにWindows10を搭載し、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Chainer、TensorFlow、Keras、Python、CNTK などのDeep Learning関連フレームワークや、大量の学習データに効率良くGPUで学習させるためのCUDA、cuDNNなどのNVIDIAソフトウェアスタッグも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、SSD高速ストレージは最大4基、ニアラインハードディスクは2基まで増設が可能です。
    安心して導入いただける深層学習(Deep Learning)研究のスピードアッププラットフォームです。

主な特長

  • ウルトラハイエンドGPUカードを最大4枚を搭載可能

    Quadro GV100

    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。

    Quadro GV100

  • バージョンアップされたDeep Learning開発環境「G-Works」

    前モデルDeepLearning BOX®で好評だったDeep Learning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。

  • NVIDIAが提唱するGPUコンピューティング新スタイル

    NVIDIAが提唱するGPUコンピューティング新スタイル

    圧倒的な冷却性能と拡張性を備えたキューブデザインのシャーシを採用。
    ケース内部を左右にセパレートしたデュアルチ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カード搭載時も安定して動作させることが可能です。

    NVIDIAが提唱するGPUコンピューティング新スタイル

  • GPUカードプロテクターを標準装着

    GPUカードプロテクターを標準装着

    DeepLearningBOXではGPUカードの脱落やズレを防止するカードプロテクターを全てのGPUカードに装着しています。
    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G-DEPならではのハードウェア設計です。

    ※構成によっては一部装着出来ないモデルもございます。詳しくはお問い合わせ下さい。

    GPUカードプロテクターを標準装着
仕様

  • 仕様


    CPU Core i7 9800X 8core/16thread 3.8GHz
    Core i9 9820X 10core/20thread 3.3GHz
    Core i9 9900X 10core/20thread 3.5GHz
    Core i9 9920X 12core/24thread 3.5GHz
    Core i9 9940X 14core/28thread 3.5GHz
    Core i9 9960X 16core/32thread 3.1GHz
    Core i9 9980XE 18core/36thread 3.0GHz
    GPU Quadro GV100 32GB HBM2 Tensor 118.5Tflops/単精度14.8Tflops/倍精度7.4Tflops PCI-Express x16
    NVIDIA Quadro P6000 24.0GB DVIx1/ DisplayPort x4 単精度12.0Tflops
    マザーボード X299Chipset
    メモリー 8スロット DDR4-2666/2400/2133/1866/1600/1333/1066MHz Quad-Channel non-ECC un-bufferedmemory 8GB/16GB/32GB/64GB
    DDR4-2666/2400/2133/1866/1600/1333/1066MHz Quad-Channel ECC Registerd 128GB
    HDD S-ATAⅢ 500GB～S-ATAⅢ 8TB
    SSD SSD 240GB～SSD 1.6TB
    RAID オプション RAID-0/1/5/6/10
    光学ドライブ DVD±R/RW 2層対応スーパーマルチドライブ
    Blu-Rayドライブ BD-R/RE/ROM DVD±R/RW/DL対応
    ネットワークカード Onbord Dual GigabitEther
    ケース DeepLearning BOXセパレートキューブ(W400×H480×D520mm)
    電源 1500W 80PLUS TITANIUM 認証静音電源 100V入力(GPUワークステーション用)
    OS Windows10+CUDA+NVIDIA DIGITS Interactive Deep Learning GPU Training System
    フレームワーク/ライブラリ caffe/Chainer/TensorFlow/Keras/CNTK/Pyson/Pycuda/cuDNN/cuda-convnet2
    重量 約18kg ※構成により変動致します。
価格表
  • 詳細につきましては、営業部までお気軽にお問い合わせください。
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