新着情報・TOPICS
2019.03.05AI/DeepLearing用ワークステーションレンタル
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AI/DeepLearing用ワークステーションレンタル
2019.03.05最新のハードウェアを必要な期間だけ、導入費用を抑え、スピーディーに導入したい方に最適!
AI 導入に向けてハードウエア環境の構築は重要な課題です。
高価なサーバを購入したりクラウド上のサービスを使う方法もありますが、高性能なGPU を搭載したワークステーションをレンタルで利用することにより、AI 開発環境構築を導入費用を抑え容易に素早くご用意することが可能です。
AI導入:ディープラーニングのための環境が必須
AIを導入し運用するには、収集したデータを元に学習(トレーニング)を行う「開発」と、推論(インファレンス)を導くためにディープラーニングを行う「展開」という、二つの環境を整える必要があります。
一般的に、ディープラーニングには処理能力の高いGPUを活用し、より多くのモデルを学習することで開発の時間を短縮します。
ディープラーニング環境の選択肢
ディープラーニングを行う環境の選択肢としては、膨大な処理を行うサーバを複数台配置したデータセンターで行う方法、自社内にサーバやワークステーションを配置して処理する方法、最近はクラウドベースのディープラーニングインフラも整備されています。
データセンター環境 | ○ 処理能力が高い × 導入コストが高い × 膨大なデータのやり取りのためタイムロスが生じる |
クラウド環境 | ○ 導入がしやすい ○ 初期導入コストが抑えられる × 機密情報・個人情報などのセキュリティリスクが残る |
エッジ環境 (ワークステーション) | ○ スケーラビリティの確保ができる ○ サーバと比較してコストが抑えられる ○ セキュリティ性が担保できる × Web ベースの大規模プロジェクトに不向き |
ディープラーニングのワークフロー
・大量データの取得
・検知・分類などのタスクを実行
・データの重み付けと蓄積
・データに対する繰り返し処理
・蓄積した情報の単純化・最適化
・データの分析と分類
・パターンの抽出と展開
・推論精度の改善
ワークステーションは、開発、展開のどちらでも使用可能です。
セキュアなAI活用のために、ワークステーションを活用
扱う情報のセキュリティ条件や処理するデータ量、コスト要件などを検討すると、ローカル環境でのAI導入が最適な場合が多くあります。そこで問題となってくるのは、導入コストと必要なリソースの増減に合わせたスケーラビリティの確保です。
パワフルな開発ステーションとして
GPU | Quadro からGP100×2 まで |
大容量メモリ | 96GB 以上推奨 |
ストレージ | 高速SSD など多数搭載可能 |
CPU | 8コア以上の高クロックCPU |
I/O | 3×PCI-ex16 |
OS | Linux、Windows |
電源 | 常時ON を想定した電源構成 |
パワフルで高信頼性
GPU | モバイルからGP100×2 まで |
大容量メモリ | 32GB 以上推奨 |
ストレージ | 高速SSD など多数搭載可能 |
CPU | 4 コア以上の高クロックCPU |
I/O | 3×PCI-ex16 |
OS | Linux、Windows |
電源 | 常時ON を想定した電源構成 |
必要なGPU パワーをローカル環境で準備できます
GPUの性能は年々向上しており、ワークステーションでもAIのさまざまな処理を行うための十分な処理能力を確保することが可能になりました。ワークステーションをローカル環境で活用することで、機密データや、プライバシーに注意が必要なデータなどをクラウドやネットワークに送ることなく、セキュアなローカル環境で処理・解析、ディープラーニングを行うことが可能になります。また、動画データや3次元点群データなどリアルタイムの膨大なデータを、クラウドに送る前にエッジで処理をすることで、ネットワークに負荷をかけることなく、効率的なAIシステム構築が可能です。そのためのエッジ処理端末としてもワークステーションは最適です。
ワークステーションでAI開発を行う利点
- ●ローカル環境のため、学習のためにセンサ・カメラなどから入る膨大なデータを、サーバへアップロードするタイムロスがない。
- ●高度なセキュリティの求められるデータをオープンネットワークを介して送受信するリスクを回避できる。
- ●マシンパワーの最適化やシステム自体の最適化のための拡張性と自由度が高い。
「レンタル」という選択肢でコストとスケーラビリティ、利便性の課題を解決する
スケーラビリティの確保
オリックス・レンテックの提供するワークステーションのレンタルサービスなら、プロジェクトの期間に合わせて、必要な処理要件、データ規模に合わせたハードウエア構成を実現。最適なマシンパワーを確保することが可能です。またオリックス・レンテックでは、用途に合わせたGPUとLinuxのセットアップなどを行い、その日からお使いいただけるオールインワンパッケージのワークステーションをご用意。AIプロジェクト立ち上げまでの時間を短縮して、素早くプロジェクトを行うことが可能です。
コストの圧縮
AI向けのワークステーションの購入はサーバと比較して安価ですが、それでもワークステーションのライフサイクルコストを総合的に判断して購入するには数100万円のコストがかかることもあります。
また、一度購入してしまうとハードウエア環境を増強するにもコストがかかってしまいます。
レンタルであればプロジェクト要件・期間に応じたモデルを導入できるため、コストを抑えることが可能です。
利便性
ワークステーションを購入する際には、長期使用に耐えうるスペック、システム構成や拡張性を確保した仕様検討を行い、ワークステーションを構築します。レンタルの場合は直近のプロジェクトに必要な仕様を確認してそれに見合ったワークステーションをキッティングまでした状態で導入するので手間がかかりません。すぐにシステム構築や開発・運用業務に入ることができることも特徴です。
さらにプロジェクトの進行に応じて、その時点で最適なハードウエア環境に乗り換えることも可能です。
HP Z8 WORKSTATION カスタマイズモデルの場合…
長期レンタルサービスでも安心
長期利用の際には、購入商品のレンタル期間満了後の残価を設定し月額費用にてご提供するプランもあり、固定費を削減し、資金の流動性を確保できます。
このサービスの特徴
コストパフォーマンスモデルからハイスペックワークステーションまで各種ラインナップ
用途 | 研究、推論、DL 開発用、IoT エッジ、ターミナル | 学習、推論、画像認識、IoT エッジ処理、マシンビジョン、開発 |
利点 | コストパフォーマンス IoT エッジ処理 | 中規模プロジェクト構築、オンサイトでの解析実施、コストパフォーマンス |
苦手 | 拡張性、性能、連続運転 | ビッグデータを活用、連動する大規模プロジェクトの構築 |
おすすめのワークステーション構成はこちら
HP Z8 WORKSTATION カスタマイズモデル
構成 | Intel® Xeon® Gold 6136 12core ×2 96 GB Memory 512GB SSD+2TB SATA NVIDIA Quadro GV100 |
オプション | 追加メモリ:8GB ×8 追加ディスク:2TB SATA 追加GPU:GV100 追加OS:Ubuntu フレームワークコンテナ インストールサービス後お届け |
メーカー | 日本HP |
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