東京科学大学 理学院様




使用用途

今回のワークステーションはPyTorchの仕様を目的としており、力を発揮するためにGPUメモリ48GB搭載のNVIDIA RTX 6000 Adaを採用しております。PyTorchとは、Meta社(元Facebook社)が開発したオープンソースの機械学習ライブラリです。 Pythonを主な言語として使用し、機械学習や深層学習のモデルを構築するために広く利用されています。使いやすさと柔軟性が特徴で、特に研究者や開発者に人気があります。 PyTorchは、AI開発やIoT、Webサービス・アプリ開発など、さまざまな分野で活用されています。
参考価格
289万円
導入ワークステーション
基本システム | Ubuntu 22.04 LTS インストール代行 | |
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開発環境 | DockerDesktop(Tensor Flow 2.x/Pytorch 2.x/Chainer 7.x)※Ubuntu 22.04 LTS の場合のみ選択可 | |
筐体 | SuperWorkstation 630(W175 x D630 x H435) | |
筐体ファン(前後) | 前面:9cm 高風量 FAN x2 | 背面:9cm 高風量 FAN x1 | |
電源ケーブル | 100V 用電源ケーブル | |
チップセット | System On Chip | |
プロセッサー | AMD EPYC™ 7713 2.00GHz(最大3.67GHz)256MB 64コア/128スレッド TDP=225 | |
プロセッサー・ファン | アクティブ・プロセッサー・ヒート・シンク | |
メモリー | 256GB (32GB×8) DDR4-3200 1.2V 2RANK Registered ECC DIMM | |
ストレージ | SSD 4TB 6Gb/s SATA R:560MB/s W:530MB/s MTBF=150万時間 | |
ストレージ | 6TB (7200rpm, 128MB, 6Gb/s SATA) MTBF=200万時間 高耐久HDD | |
グラフィック(BMC) | ASPEED AST2500 BMC 64MB(D-Sub 15) | |
グラフィック(増設) | 【1GPU】NVIDIA® RTX™ 6000 Ada 48GB-GDDR6(DisplayPort x4)PCIe 4.0(x16)18,176 コア | |
ネットワーク(有線) | [2ポート] 10ギガビット(RJ-45) | |
ネットワーク(IPMI) | [1ポート] IPMI 2.0(RJ-45) | |
エージング | [無料] 12時間エージング | |
I/O | USB | USB3.2 Gen1 Type-A:4 ポート(背面)| USB3.0:1 ポート(前面) |
シリアル | RS232C:1 ポート | |
その他 | RJ-45(10 ギガビット):2 ポート | IPMI:1 ポート | |
拡張スロット | PCI Express 4.0(x16):4 スロット(プロセッサー/FHFL 2Slot GPU(350W)) PCI Express 4.0(x8):2 スロット(プロセッサー/FHFL 1Slot GPU) ※ M.2 ソケットまたは PCI Express スロットの使用状況に応じて、動作速度の低下や排他仕様となる場合があります。 ※ PCI Express スロット形状と動作速度が異なる場合があります。 |
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ストレージ | M.2 PCI Express 4.0(x4):2 ソケット(M Key | 2280/22110 | プロセッサー) ※ M.2 ソケットまたは PCI Express スロットの使用状況に応じて、動作速度の低下や排他仕様となる場合があります |
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メモリスロット | 8 スロット(8ch)| 最大 2TB(256GB x8/3DS RDIMM)| DDR4-3200 | |
拡張ドライブベイ | 3.5/2.5 インチ・ベイ:8 ベイ(利用可能は 6 ベイ | SATA3 | ホット・スワップ対応) | |
キーボード | 未選択 | |
マウス | 未選択 | |
電源ユニット | 1,200W/100V(80 Plus Platinum | ATX3.0 | PCIe 5.0) | |
外形寸法(約) | 約(W)175 x(D)630 x(H)435 mm ※ 突起部は除く(ラックマウント対応(レール・オプション)) | |
保証 | [標準] 3年間センドバック方式ハードウェア保証 (GeForce / TITAN GPU ボードは、部品単位の 1 年保証) |