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おすすめ情報 2019.03.05

AI/DeepLearing用ワークステーションレンタル

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。

ディープラーニング環境の選択肢とその特長
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環境の選択肢の特徴から、自社の状況に適切な環境を選択することが必要です。

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。

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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

GPUQuadro 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
CPU8コア以上の高クロックCPU
I/O3×PCI-ex16
OSLinux、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
CPU4 コア以上の高クロックCPU
I/O3×PCI-ex16
OSLinux、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。

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「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…

※HPダイレクトにてカスタマイズ
※当社規定1カ月分のレンタル費用積算

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

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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

GeForce搭載機Quadro搭載機
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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型番NVQRTX6000
型番コード67183900
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お客様のニーズに合わせたハードウエア構成を実現します。まずはお問い合わせください。

自動学習に適したワークステーション


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