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Deep Station2

ディープラーニングをより手軽に!

  • Deep Station2 Pro

    Deep Station2 Pro

  • Deep Station2 Entry

    Deep Station2 Entry

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  • Deep Station2 Entry
特設ページ
概要
  • Deep Station2とは?

    Deep Station2はハードウェアとソフトウェアが一体となったオールイン型の深層学習環境です。
    最小限の投資で届いたその日からディープラーニングが始められます。

  • ●オンプレミスで完結 データの外部設置不要(ハードウェア1台で動作するため、データを外部に設置する必要がありません)

    ●マウス操作で本格的なAI開発(人工知能の専門家ではなくとも手軽にAIの開発・訓練・検証が行えます)

    ●60万円台から導入可能な月々の課金ゼロ(エントリーモデルから、本格的な運用/開発のためのエンタープライズモデルまで幅広いニーズに対応します。

主な特長
  • Deep Analyzerによるディープラーニング①

    プログラミング不要の 簡単操作

    プログラミング不要の簡単操作

    プログラミング不要の 簡単操作
  • Deep Analyzerによるディープラーニング②

    代表的なアルゴリズムを6種プリセット

    代表的なアルゴリズムを6種プリセット

    代表的なアルゴリズムを6種プリセット
  • Deep Analyzerによるディープラーニング③

    高度な設定や チューニングも設定可能

    高度な設定やチューニングも設定可能

    高度な設定や チューニングも設定可能
  • Deep Analyzerによるディープラーニング④

    ブラウザから学習済みAI を利用可能

    ブラウザから学習済みAIを利用可能

    ブラウザから学習済みAI を利用可能
仕様
  • ハードウェア構成

    モデル Deep Station2 Entry Deep Station2 Pro
    形状 デスクトップ
    CPU Intel® Core™ i7-10700
    (8コア、16MBキャッシュ、2.90GHz)
    Intel® Xeon® Silver 4210
    (10コア、13.75MBキャッシュ、2.20GHz)
    メモリ 16GB(32GBに拡張可能) 32GB(64GBに拡張可能)
    外部ポート LAN RJ-45 1GbE x2
    USB USB 3.2x4(背面のみ) USB 3.0x4(背面のみ)
    その他 - Serial Portx1
    拡張スロット - PCI-E 3.0(x16)x1
    PCI-E 3.0(x4)x1
    搭載ドライブ 960GB SATA SSDx1 960GB NVMe M.2 SSDx1
    GPU NVIDIA® RTX™ A5000×1(相当品)
    メモリ24GB、Nvidia Ampere アーキテクチャ搭載、PCI-E Gen4対応
    NVIDIA® RTX™ A5000×2(相当品)
    メモリ24GB、Nvidia Ampere アーキテクチャ搭載、PCI-E Gen4対応
    電源 750W(AC 100-240V 50/60Hz、非冗長) 1500W(AC 100-240V 50/60Hz、非冗長)
    消費電力 550W/590VA 740W/750VA
    標準添付品 100V用電源コード(NEMA5-15P/C13) 2m×1 100V用電源コード(NEMA5-15P/C19) 2m×1、筐体用鍵x1
    動作環境 温度:10℃~35℃ 湿度:20%~80%RH(ただし結露なきこと)
    外形寸法 185(W)×376(D)×292(H)mm 206(W)×596(D)×455(H)mm
    重量 約10kg 約20kg

    ソフトウェア(Deep Analyzer)仕様

    機能 【データセット管理】登録 / 閲覧 / ダウンロード
    【モデルの作成】訓練 / 学習状況の閲覧 / データのリサイズ・オーグメンテーション / 事前学習済みモデルの利用 / マルチGPUによるハイパーパラメータ最適化 / 学習の予約管理 / 最適化関数等の各種詳細設定
    【モデルの利用】推論 / 閲覧 / ダウンロード / 推論用サンプルコード提供
    【ユーザー管理】複数ユーザーの利用 / 管理
    対応学習アルゴリズム 【画像分類/音源分類】Xception、InceptionV3、VGG19、VGG16、ResNet50、InceptionResNetV2、DensNet121、DensNet169、NASNetMobile、MobileNet、MobileNetV2、Minimal
    【画像生成】DCGAN
    【ペア画像生成】Pix2Pix
    【物体検出】RetinaNet
    【異常検知】Efficient GAN-Based Anomaly Detection
    対応データセット形式 【画像分類】Caltech101形式
    【画像生成】Caltech101形式
    【ペア画像生成】Pix2Pix形式
    【物体検出】MSCOCO形式
    【音源分類】Categorized Audio形式
    【異常検知】Uncategorized Images形式
    エッジデバイスサポート 【デバイス用モデルの作成:画像分類】
    Sipeed MaixPy K210搭載デバイス
    Coral Edge TPU + 対応Linux PC/ボード
    【学習モデルの転送/デバイスでの推論:画像分類】※
    Sipeed Maix M1 Dock
    Coral Edge TPU + Raspberry Pi 3
    【デバイスでのデータセット作成:画像分類】※
    Sipeed Maix M1 Dock

    ※付属のサンプルコードを使用
    動作環境
    Deep AnalyzerはDeep Station各シリーズ上で動作します。
    HW及びSWの構成をご購入時の構成から変更した場合の動作保証はいたしかねます。
価格表
  • お問い合わせください。

この製品の保証内容
    • 保証
      1年

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