Applied BTO

大学・官公庁・研究機関様向け

CERVO Deep シリーズ

Linux搭載モデル

フレームワーク・ライブラリ

  • nVIDIA DIGITS
  • Tensor-Flow
  • PyCUDA
  • cuDNN
  • Python
  • CUDA Toolkit 8.0 or 9.1(選択)
  • NV-Caffe
  • Keras
  • Theano
  • NCCL2
  • Oracle-JAVA8
  • Torch
  • Chainer
  • OpenCV Use CUDA
  • FFmpeg
インストールしたばかりのOSにDeepLearning用のセットアップを1から行うのは非常に時間と手間のかかる作業です。また、フレームワークやライブラリのバージョンの違いによって正常に動作しない場合もあり、可能な限り最新のものを使いつつ整合性の取れた組み合わせでセットアップを行うのは至難の業です。

環境構築済みで届いたその日から

アプライドのCERVO Deepシリーズは、出荷時にディープラーニング環境を構築済みなので、届いたその日から研究・開発に着手することが可能です。付属のシステムマニュアルには、代表的なフレームワークライブラリのサンプルプログラムの動作確認手順も記載されているので、ディープラーニングが初めての方にも安心です。
お問い合わせ窓口(メール)

24時間365日受け付けており、受付後に受信完了メールを送信いたします。ご回答は翌営業日(土日祭日を除く)以降になる場合がございます。

お問い合わせ窓口(TEL)

平日午前10時から12時、午後1時から5時まで受け付けております。混雑している場合は、メールフォームでお問い合わせ下さい。担当者からお電話いたします。

Windows搭載モデル

ノン・プログラミングのディープ・ラーニング
「Sony Neural Network Console」

「Sony Neural Network Console」は、従来のようなプログラミングを必要とせずに、ディープ・ラーニングを実装できるツールで、無償で利用することができます。弊社では、この「Sony Neural Network Console」をお客様に代わりワークステーションにインストールして出荷致します。

「Sony Neural Network Console」は、プログラミングありきの実装と比較して、プログラミングを必要とせず、直感的な操作が可能です。OS は Windows® 10 Pro 64 bit を採用しており、多くのディープ・ラーニング計算機で採用されている Ubuntu などの Linux OS に比べて、利用しやすいことも一つの特徴です。


ドラッグ&ドロップで簡単にレイヤーを編集でき、簡単にニューラルネットワークを設計できます。


ネットワークを設計するとすぐに高速な学習が始められ、モデルの精度を高めます。また、学習曲線、学習結果履歴をグラフィカルに確認できます。


画面は「Neural Network Console」で用意されたサンプル・プロジェクトです。学習には、学習用データと評価データの 2 種類を使用します。

インストール済み開発環境とフレームワーク、ライブラリ

NVIDIA® CUDA 8.0/9.1
Caffe
Chainer
CNTK
TensorFlow
Keras
OpenCV
Theano

その他の開発環境やフレームワーク、ライブラリについてはお問い合わせください。

お問い合わせ窓口(メール)

24時間365日受け付けており、受付後に受信完了メールを送信いたします。ご回答は翌営業日(土日祭日を除く)以降になる場合がございます。

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平日午前10時から12時、午後1時から5時まで受け付けております。混雑している場合は、メールフォームでお問い合わせ下さい。担当者からお電話いたします。