京都大学情報学研究科様
使用用途
機械学習アルゴリズムの構築および検証に加え、金融分野における時系列データの解析や予測モデルの開発に活用。
最大4GPU対応のGPUサーバー筐体に、AMD EPYC 32コア、メモリ768GB、NVIDIA RTX 4500Ada 2基の構成でご提案させていただきました。
参考価格
370万円
導入ワークステーション
| プリインストールOS | Ubuntu22.04LTS ＆ CUDA12 ｲﾝｽﾄｰﾙ | |
|---|---|---|
| CAL・その他 | NVIDIA GPU Cloud（TensorFlow/Pytorch）インストール | |
| シャーシー | 4U 4th Gen AMD EPYC 1S AI Server D831 x W438 x H176mm | |
| 冷却FAN | [標準] システム内部冷却用FAN 合計5基 8038Easy-Swap chassis fans | |
| CPU | AMD EPYC™ 9354 3.25GHz（最大3.8GHz） 256MB 32ｺｱ/ 64ｽﾚｯﾄﾞ DDR5-4800 TDP=280 | |
| マザーボード | 標準 MSI MS-S337 4th Gen AMD EPYC9004 Processors | |
| チップセット | System On Chip 最大3TB 12-channel DIMM slots CPUTDP：Max up to 400W | |
| メインメモリ | 768GB （64GB×12） DDR5-4800 1.2V 2RANK Registered ECC DIMM | |
| SSD OS起動用 | 960GB U.3 NVMe 7mm Read 最大6800MB Write 最大1400MB/Sec MTBF=200万時間 エンタープライズSSD Micron7450PROシリーズ | |
| 内蔵グラフィック | [オンボード] ASPEED AST2600 BMC 64MB （VGAｘ１） | |
| VGAカード | 【2GPU】NVIDIA RTX 4500Ada 24GB GDDR6 （DisplayPort ×4） PCI-E4.0ｘ16 | |
| LAN | Intel X550-AT2 10 Gigabit/2ポート/PCI-Ex4 | |
| IPMIマネジメントポート | [オンボード] IPMI Management LAN port (Realtek RTL8211FD-CG) | |
| I/O | USB 前面 | USB3.2 Gen1 ｘ1ポート |
| USB 背面 | USB3.2 Gen1 ｘ2ポート | |
| 映像出力 | VGA x1 （背面：1） | |
| サウンド | － | |
| その他 | RJ45（LAN）ｘ2、IPMIｘ１、COMｘ１ | |
| 拡張スロット | (4) PCIe 5.0 x16 slots from CPU, support FHFL triple-wide GPU cards (2) PCIe 4.0 x16 slots (x8 signal) from CPU |
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| ストレージ | (1) M.2 2280/22110 PCIe 3.0 x4 port (1) M.2 2280/22110 PCIe 3.0 x2 port |
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| メモリスロット | 12 (空スロット×0） ※最大2TB | |
| 拡張ドライブベイ | (12) Hot-swap 2.5” U.2 PCIe 4.0 NVMe drive bays | |
| 動作温度範囲 | Operation temperature: 0℃ ~ 35℃ | |
| 電源ユニット | 3000W 80PLUS Platinum認証 冗長化電源（１+１） 1200 Watts (100V AC input) 2800W (200V AC input) 3000W (240V AC input) | |
| 外形寸法(約) | 約 438(W)×176(H)×831(D) mm 突起部は除く | |
| 保証 | [標準] 3年間センドバック方式ハードウェア保証 | |