最新のNVIDIA GPU を最大2 基搭載可能 Deep Learning（深層学習）向けGPU ワークステーション「HPC3000-CFLGPU2TS」

全ての研究開発者に計算力を提供する HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング） Deep Learning ( 深層学習 ) 向け GPU ワークステーション HPC3000-CFLGPU2TS 最新の NVIDIA® GPU を最大 2 基搭載可能な Deep Learning（深層学習）向け GPU ワークステーション 搭載 GPU は学習規模にあわせて GeForce RTX 2080 Ti / TITAN RTX / Quadro GV100 から選択可能 GeForce RTX 2080 Ti TITAN RTX Quadro GV100 Boost Clock*：1665MHz 最大 Boost Clock：1770MHz 最大 Boost Clock：1450MHz 最大 Tensor コア：544 コア 2 Tensor コア：576 コア Tensor コア：640 コアCUDA コア：4352 コア 基 CUDA コア：4608 コア 1基 CUDA コア：5120 コア 2基 メモリ：11GB GDDR6 メモリ：24GB GDDR6 メモリ：32GB HBM2 * 本製品はオーバークロック仕様です。 特 長 ● 最新の NVIDIA® GPU を 最大 2 基搭載可能 ● 第 9 世代 インテル ® Core™ プロセッサー対応 ● 最大 64GB メモリ搭載可能 ● 3.5 型 HDD/SSD を最大 4 台、2.5 型 HDD/SSD を最大 4 台搭載可能 ● 高い変換効率を誇る 80PLUS PLATINUM 認証取得電源を搭載 ● 深層学習に必要な主なソフトウェアのインストールサービスが付属

HPC3000-CFLGPU2TS 製品仕様 最新の NVIDIA GPU を最大 2 基搭載可能 製品名 HPC3000-CFLGPU2TS HPC3000-CFLGPU2TS は、 コンパクトなミドルタワー筐体に最新の NVIDIA GPU を最大 2 基搭載 Ubuntu 16.04 LTS ( 推奨 OS) 可能です。 搭載する GPU は学習規模にあわせて GeForce RTX 2080 Ti（最大 2 基） / TITAN OS Ubuntu 18.04 LTS RTX（最大 1 基） / Quadro GV100（最大 2 基）から選択することができます。 ※ CentOS、 Red Hat Enterprise Linux、 Windows を希望される場合は、 別途ご相談ください。 本製品を用いることで、 通常、 数時間から数日を要する深層学習の計算時間を大幅に短縮することが できます。 インテル Core i9-9900K プロセッサー (8 コア , 3.6GHz, 16MB SmartCache, 14nm, TDP 95W) プロセッサー インテル Core i7-9700K プロセッサー (8 コア , 3.6GHz, 12MB SmartCache, 14nm, TDP 95W) 製品名 GeForce RTX 2080 Ti TITAN RTX Quadro GV100 インテル Core i5-9500K プロセッサー (6 コア , 3.7GHz, 9MB SmartCache, 14nm, TDP 95W) GPU アーキテクチャ TU102 (Turing) TU102 (Turing) GV100 (Volta) プロセッサー搭載数 1CPU (8 コア ) 製造プロセス 12nm 12nm 12nm プロセッサー冷却方式 空冷式 NVIDIA Tensor コア 544 576 640 チップセット インテル ® Z390 NVIDIA CUDA コア 4352 4608 5120 ベースクロック 1350MHz 1350MHz N/A 64GB (16GB DDR4-2666 Non-ECC UDIMM × 4)メモリ ブーストクロック 1665MHz* * 本製品はオーバークロック仕様です。 1770MHz 1450MHz 32GB (8GB DDR4-2666 Non-ECC UDIMM × 4) Tensor 演算性能 115.9TFLOPS 130.5TFLOPS 118.5TFLOPS メモリスロット 4DIMM スロット /DDR4-2666 ECC UDIMM (8,16GB) 単精度浮動小数点演算性能 14.5TFLOPS 16.3TFLOPS 14.8TFLOPS Quadro GV100 (32GB) 倍精度浮動小数点演算性能 N/A N/A 7.4TFLOPS GPU カード TITAN RTX (24GB) メモリ容量 11GB 24GB 32GB GeForce RTX 2080 Ti (11GB) メモリインターフェイス 352-bit GDDR6 384-bit GDDR6 4096-bit HBM2 最大 2 基 メモリ帯域幅 616GB/s 672GB/s 870GB/s GPU カード搭載数 ※ TITAN RTX の最大搭載数は 1 基となります。 最大消費電力 260W 280W 250W 標準：1TB (3.5 型 , SATA HDD) × 2 第 9 世代 インテル Core プロセッサーに対応 ハードディスクドライブ ※ 3.5 型 SATA HDD/SSD を最大 4 台搭載可能 ※ 2.5 型 SATA HDD/SSD を最大 4 台搭載可能 HPC3000-CFLGPU2TS は、 第 9 世代インテル Core デスクトップ ・ プロセッサー ・ ファミリーに対応しています。 サーバー向け CPU と比べて高クロックな CPU がラインナップされており、 CPU 負荷の高い学習データの前処理を 光学ドライブ なし 高速に行うことができます。 グラフィックス オンボード USB3.0 × 4 ( 前面 × 2/ 背面 × 2) ■ 本製品に搭載可能なプロセッサー USB3.1 ( 背面 ) × 3 ・ インテル Core i9-9900K プロセッサー（8 コア , 3.6GHz, 16MB SmartCache, 14nm, TDP 95W） USB3.1 Type C ( 背面 ) × 1 ・ インテル Core i7-9700K プロセッサー（8 コア , 3.6GHz, 12MB SmartCache, 14nm, TDP 95W） インターフェイス PS/2 ( 背面 ) × 1 ・ インテル Core i5-9500K プロセッサー（6 コア , 3.7GHz, 9MB SmartCache, 14nm, TDP 95W） DisplayPort ( 背面 ) × 2 [onboard] HDMI ( 背面 ) × 1 [onboard] 最大 64GB メモリ搭載可能 ネットワーク [GbE ポート ] ( 背面 ) × 1 HPC3000-CFLGPU2TS は、 DDR4-2666 対応メモリスロットを 4 本搭載し、 16GB のメモリモジュール 拡張スロット PCI-Express 3.0 (x16) × 2 [16/NA or 8/8], PCI-Express 3.0 (x4) × 1, PCI-Express 3.0 (x1) × 3 を使用することで最大 64GB のメモリ容量を確保することができます 電源ユニット 1000W 電源 × 1 (80PLUS PLATINUM 認証取得 ) AC ケーブル 100V 用 AC ケーブルを 1 本添付／ IEC320-C13 ⇒ NEMA 5-15P 3.5 型 HDD/SSD を 4 台、 2.5 型 HDD/SSD を最大 4 台搭載可能 AC コネクタタイプ IEC 320-C14 HPC3000-CFLGPU2TS は、 3.5 型 HDD/SSD を最大 4 台、 2.5 型 HDD/SSD を最大 4 台搭載 最大消費電力 610W することができます。 筐体タイプ タワー型 サイズ（縦幅×横幅×奥行） 424mm × 193mm × 525mm 高い変換効率を誇る 80PLUS PLATINUM 認証取得電源を搭載 重量 ― HPC3000-CFLGPU2TS は、 80PLUS PLATINUM 認証を取得した高効率な電源を搭載しています。 100V 用 AC ケーブル × 1 80PLUS 認証とは、 交流から直流への変換効率を保証するものです。 80PLUS PLATINUM 認証は、 USB キーボード ( 日本語または英語 ) × 1 負荷率 20％ /50％ /100％でそれぞれ 90％ /92％ /89％という高い変換効率基準をクリアしたものだ 附属品 USB 光学式スクロールマウス × 1 けに与えられます。 取扱説明書 保証書 深層学習に必要な主なソフトウェアのインストールサービスが付属 保証 1 年間センドバック保守 本製品には、 深層学習に必要な主なソフトウェアのインストールサービスが付属します。 お客さまは面倒な インストール作業に拘束されることなく、 納品後すぐにお使いいただけます。 OS と開発環境 W:193mm OS：Ubuntu 16.04 LTS（標準） CUDA Toolkit：GPU で高速化されたソフトウェアを作成するためのコンパイラーやライブラリ、 ツールなどを含む統合開発環境 DIGITS：ディープニューラルネットワークの構築がすばやく簡単に行えるソフトウェア Docker：コンテナ型の仮想化環境を提供するオープンソースソフトウェア フレームワーク Caffe：画像認識用途で多く用いられるディープラーニングフレームワーク Caffe2：Caffe をベースに NVIDIA と Facebook が共同で開発したディープラーニングフレームワーク Chainer：Preferred Networks が開発したディープラーニングフレームワーク CNTK：Microsoft が公開しているディープラーニングフレームワーク mxnet：大規模なクラウドでの分散学習を目的に設計されたディープラーニングフレームワーク PyTorch：Torch から派生したディープラーニングフレームワーク TensorFlow：Google の AI 開発環境を一般向けにカスタマイズしたディープラーニングフレームワーク Torch：古くからあるディープラーニングフレームワーク D:525mm ライブラリ Front Rear Keras：TensorFlow,CNTK,Theano をより使いやすくするニューラルネットワークライブラリ（オプション対応） OpenCV：画像処理、 機械学習のための主要なオープンソースライブラリ（オプション対応） theano：Python 用数値計算ライブラリ Deep Learning SDK cuBLAS：CPU のみの BLAS ライブラリよりも 6 倍〜 17 倍速い GPU 高速化された BLAS 機能 cuDNN：畳み込み、 活性化関数、 テンソル変換を含むディープニューラルネットワークアプリケーション用の高性能ビルディングブロック cuSPARSE：自然言語処理などのアプリケーションに最適な GPU 高速化された疎行列線形代数サブルーチン DeepStream SDK ：変換と推論のための GPU 高速化された高水準 C++ API とランタイム NCCL：最大 8 つの GPU のマルチ GPU 深層学習訓練を加速する All-gather,Reduce,Broadcast などの集合通信ルーチン TensorRT：本番展開のための高性能な推論ランタイム ※本サービスはお客さまに変わってソフトウェアのインストールを当社が代行するものです。 ご利用の際は開発元の規約に従い使用してください。 ※ライセンス許諾契約手続きはお客さまご自身でお願いいたします。 詳しくはお問い合わせください。 HPC システムズ株式会社 ■ この内容は、2019 年 1 月 16 日現在の内容です。 ■ 価格、写真、仕様等は予告なく変更する場合があります。商品の色調は実際と異なる場合があります。 〒 108-0022 東京都港区海岸 3-9-15 LOOP-X 8 階 ■ NVIDIA、NVIDIA ロゴ、CUDA、Tesla、Quadro は、NVIDIA Corporation の登録商標または商標です。 TEL：03-5446-5531 E-Mail：hpcs_sales@hpc.co.jp ■ その他、記載されている会社名、製品名、サービス名等は、各社の商標または登録商標です。 H:424mm