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おすすめ情報 2019.09.10

NVIDIA DGX Stationレンタル

NVIDIA DGX Stationレンタル

2019.09.10

オフィス環境でも使用できるディープラーニング用スーパーコンピュータNVIDIA DGX Stationのレンタルのご案内です。ディープラーニング用に最適化されたツールのライブラリとソフトウエアを提供しているため、手間のかかるセットアップ時間を短縮し、ディープラーニングをすぐに始めることが可能です。
レンタルでのご提供により、研究、開発、検証に必要な期間だけ短期間でもご利用いただくことが可能になりました。本製品のレンタルは国内初のサービスで、短期間からご提供できるのは日本で唯一オリックス・レンテックだけです。
※2019年8月現在NVIDIA合同会社確認済み

NVIDIA DGX Stationの特長

スーパーコンピュータレベルの高い性能を持ちながら、省スペース、100V仕様、静音設計により、オフィス環境でもディープラーニングの研究・開発を行うことが可能となりました。また、NVIDIA Voltaを採用した最先端のGPUである「NVIDIA Tesla V100」を4基搭載しており高いパフォーマンスを発揮します。

特長

パフォーマンス

ディープラーニングのトレーニング(学習)では、画像、音声などの大容量データを元に、正解を導き出すためのアルゴリズムをあてはめ、より正確な結果を導き出すまで検知や分類などのタスク実行を何度も繰り返します。これには高い演算処理能力が必要とされます。
DGX Stationは2CPUサーバと比較して72倍高速なパフォーマンスを発揮するため、トレーニングをより短時間で実現することが可能です。

※出典:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/ja/Solutions/Data-Center/dgx-station/nvidia-dgx-station-datasheet-jp.pdf

ディープラーニングを迅速に開始

NVIDIA DGX Stationは、フレームワーク、ライブラリ、ドライバを最適化するための専門知識が不要です。NVIDIAから提供されるコンテナパッケージによりディープラーニングに必要なすべてのツールが提供されるため、開発環境の入手が容易にでき、トレーニングや実験を迅速に開始することができます。

ソフトウエアスタックはDGXプラットフォームで共通

NVIDIA DGX Stationは、DGXシリーズ共通のソフトウエアスタックを備えています。
ディープラーニングの統合環境であるNVIDIA DIGITSやサードパーティーのGPU対応アプリケーション、NVIDIA Deep Learning SDK(cuDNNやcuBLAS)、CUDAツールキット、マルチGPUの高速な集合通信を実現するNCCL、そしてNVIDIA GPUドライバを含んでいます。
NVIDIA Dockerによるコンテナ技術をベースに構築されたこのソフトウエアスタックは、すべてのDGXプラットフォームで共通しているため、ワークフローが簡素化されています。

※出典:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/ja/Solutions/Data-Center/dgx-station/nvidia-dgx-station-datasheet-jp.pdf

これによりデータセンターやNVIDIAディープラーニングクラウド上のDGX-1、DGX-2サーバなどにモデルを展開する際の再コンパイル時間を節約、簡単に移行することが可能です。

ニーズに合わせて選べる導入方式

開発期間に合わせた期間設定や、早期開発完了した場合の解約、購入機器の納期遅延による延長など、レンタル期間を自由に設定することが可能です。

レンタルのご利用方法についてはこちらから

ご利用例

NVIDIA DGX Stationの仕様

側面(内部)/ 正面

型番コード67184300
CPUIntel Xeon E5-2698 V4(20コア,2.2GHz)
GPUNVIDIA Tesla V100 4基
GPUメモリ128GB
CUDAコア数20,480ユニット
Tensorコア数2,560ユニット
システムメモリ256GB
ストレージ1.9TB SSD 3基(データ用RAID0)、1.9TB SSD 1基(OS用)
ネットワーク10GbE×2
ディスプレイ出力DisplayPort×3
ソフトウエアUbuntu Desktop Linux OS、DGX推奨ドライバ、CUDAツールキット
メーカーNVIDIA
1カ月レンタル料1,260,000円

※レンタル期間に応じた割引などが適用されます。別途お問い合わせください。
※各フレームワーク及びソフトウエアは NVIDIA GPU CLOUDからDockerコンテナをダウンロードしてご利用ください。

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