東北大学 情報科学研究科様

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使用用途

3次元センサーで計測される3次元データをリアルタイムに処理し、ロボット制御に応用することを目的とした3次元ビジョンシステムの開発と応用に関する研究の為、ディープラーニング(深層学習)のトレーニングに使用するサーバーマシン導入が必要。Nvidia A6000のGPUが数枚あるため、これらのGPUを装着できる、かつ今後の拡張にも対応できるようなサーバーマシン導入。ディープラーニングフレームワークも必須の為、それに適したモデルを導入した。

参考価格

220万

導入ワークステーション

プリインストールOSUbuntu22.04LTS インストール代行
DeepLearningフレームワークNVIDIA GPU Cloud(TensorFlow/Pytorch)インストール代行
シャーシーSuperWorkstation 630 (Black) H435xW175XD630
増設冷却FAN【標準】 前面:9cm高風量FANx2 背面:9cm高風量FANx1
CPUAMD EPYC™ 7763 2.45GHz(最大3.50GHz) 256MB 64コア/128スレッド TDP=280
水冷CPUクーラー簡易水冷CPUクーラー 360mm High-Performance Liquid Cooling MAX40.92dB 2500rpm
マザーボードSuperMicro製\ MBD-H12SSL-NT-O/3Y
チップセットAMD  SoC チップセット 最大1TB Singlel Socket (AMD Socket SP3)
メインメモリ256GB (64GB×4) DDR4-3200 1.2V 2RANK Registered ECC DIMM
SSD OS起動用2TB M.2 NVMe SSD R:7300MB/s W:6600MB/s
SSD データ用ストレージ0
内蔵グラフィック[オンボード] ASPEED AST2500 BMC (VGAx1) IPMI
計算用 GPUボードNVIDIA RTX A6000 48GB GDDR6 ECC (DisplayPortx4)PCI E 4.0 x16 
LAN[オンボード] Dual 10GBase-T LAN via Broadcom BCM57416
通信プロトコルNVLINK For Ampere 2S Retail ×2
I/OUSBUSB3.0x6ポート(前面:2ポート 背面:4ポート)
サウンド-
シリアルCOM x1
その他RJ45(LAN)×2、IPMIx1、
拡張スロット 5 PCI-E 4.0 x16
2 PCI-E 4.0 x8
ストレージStorage SATA Connector
 2 SlimSAS x8 (each: 8 SATA3 or 2 NVMe)
 2 NVMe Connector (M.2) 22110/2280  
メモリスロット8(空スロット×4) ※最大1024GB  (Up to 2TB ECC 3DS LRDIMM)
拡張ドライブベイ2.5/3.5インチシャドウベイ×8 ※Hot-Swap対応ベイ
キーボード
マウスオリジナル 光学式6ボタンマウス(6段階DPI切替機能) (セット)
電源ユニット2000W 80Plus PLATINUM認証 フルモジュラー ※100V時 1200W出力
外形寸法(約)約 (H)435 x(W)175x(D)630 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                                               保証コード:YS271223-03