アプライドのCERVO Deepシリーズは、ディープラーニング向けとして最適なOS、GPU、フレームワーク、ライブラリをあらかじめインストールして出荷する、深層学習(Deep Learning)をより意識したディープラーニング専用のワークステーションです。
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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。
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。
CPUに比べ行列演算が得意なGPU。ディープラーニングにおいては、多くの学習フェーズで行列演算が行われるため演算にGPUを活用することによって、よりスピーディーに学習を進めることができます。また、強力なGPUを複数枚搭載することで、さらなる学習時間の短縮を図ることも可能となります。
| 筺体 | サーバー・ルーム向け | |
|---|---|---|
| ラックマウント型 / 冗長化電源搭載 | ||
| CERVO Deep Type-DP4U8GDR | CERVO Deep Type-DP4U8QSR | |
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| 対応GPUと最大搭載数 | 標準8GPU/最大8GPU | 標準8GPU/最大10GPU |
| GeForce 1080TI |  |
オプション設定なし |
| Quadro P6000 |  |
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| Tesla P100 | オプション設定なし |  |
| Quadro GP100 |  |
 |
| Tesla V100 | オプション設定なし |  |
標準搭載GPI
オプション選択可能GPU
| 筺体 | 静音化モデル | 冗長化電源モデル | |||
|---|---|---|---|---|---|
| キューブ型 | ペデスタル型 | ラックマウント対応 | |||
| CERVO Deep Type-DPC |
CERVO Deep Type-DPCS |
CERVO Deep Type-DPXS |
CERVO Deep Type-DPXXS |
CERVO Deep Type-DPXX2 |
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| 搭載プロセッサー | Core™ X 1基 | Xeon® W 1基 | Xeon® スケーラブル 2基 | ||
| 対応GPUと最大搭載数 | 標準1GPU/最大1GPU | 標準2GPU/最大4GPU | 標準2GPU/最大4GPU | 標準4GPU/最大4GPU | 標準1GPU/最大4GPU |
| GeForce 1080TI |  |
 |
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オプション設定なし |
| Quadro P6000 |  |
 |
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オプション設定なし |
| Quadro GP100 |  |
 |
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オプション設定なし |
| Tesla P100 | オプション設定なし | オプション設定なし | オプション設定なし | オプション設定なし |  |
| Tesla V100 | オプション設定なし | オプション設定なし | オプション設定なし | オプション設定なし |  |
標準搭載GPI
オプション選択可能GPU
| 筺体 | 静音化モデル | 冗長化電源モデル | ||
|---|---|---|---|---|
| ベデスタル型 | ラックマウント対応 | |||
| CERVO Deep Type-DPC | CERVO Deep Type-DPX | CERVO Deep Type-DPXX | ||
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 |
||
| 対応GPUと最大搭載数 | 標準1GPU/最大2GPU | 標準2GPU/最大4GPU | 標準1GPU/最大4GPU | |
| GeForce 1080TI |  |
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オプション設定なし | |
| Quadro P6000 | |
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| Tesla P100 | オプション設定なし | オプション設定なし | |
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| Quadro GP100 | |
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| Tesla P100 | オプション設定なし | オプション設定なし | |
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標準搭載GPI
オプション選択可能GPU
アプライドのディープラーニングモデルは、全部で3タイプ。ハイスペックPCをベースとした入門機的なType-DPCから、Teslaを最大4枚搭載可能なハイスペックワークステーションまでラインアップ。Tesla・Quadro・GeForceと多様なGPUをお選び頂くことが可能です。もちろん、CPUやメモリ・ストレージなどのGPU以外のパーツについても各種カスタマイズが可能です。
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| 旭川大学 | 北見工業大学 | 北海道工業大学 | 北海道大学 | 青森大学 |
| 仙台大学 | 東北大学 | 東北工業大学 | 芝浦工業大学 | 横浜国立大学 |
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DeepLearningモデルだけで見ても、ここ数年で多くの大学・研究機関への導入実績がございます。
