Deep Learning

Deep Learning
※記載は一部になる為、要件に合わせたご提案をさせていただきます
話題のDeep Learning(読み: ディープラーニング / 深層学習)やAI(人工知能)用途には、GPUサーバーが最適です。
その理由の一つが、CPUは大量データの演算処理が不得意で、GPUカードは並列処理に特化しております。
また、GPUは画面を構成する膨大な数のピクセル(画素)に対して、適切なデータを生成する処理を得意としております。
参考例として、CPUとGPUカードを比較すると160倍の差があり、24時間の演算処理を15分で完了させることができます。そのため、大量データにはGPUカード + サーバーが必要不可欠です。
特徴1
GPUカード
並列処理に特化
特徴2
ピクセル(画素)
適切なデータ生成処理
特徴3
演算処理は
CPUの160倍
推奨用途
◆HPC ◆機械学習 ◆自動運転 ◆医療研究
型番:SYS-2028GR-TRT
CPU Intel® Xeon® E5-2600v4 processors x 2ソケット
ディスク 2.5インチ” SAS/SATA 、HDD または SSD x 10
メモリ DDR4‑2400MHz ECC Reg または LRDIMMs x 16スロット
拡張スロット 4 PCI-E 3.0 x16 ,1 PCI-E 3.0 x8 slots
LAN Intel X540 10GbE LAN 2ポート / コネクタ形状:RJ45
電源 2,000Watt冗長電源、Platinum Level (94%+)
型番:SYS-4029GP-TRT2
CPU Intel® Xeon® Scalable processors x 2ソケット
ディスク 2.5インチ” SAS/SATA 、HDD または SSD x 24
メモリ DDR4‑26666Hz ECC Reg または LRDIMMs x 24スロット
拡張スロット 11 PCI-E 3.0 x16 ,1 PCI-E 3.0 x8 slots
LAN From Intel® C622 10GBase-T LAN 2ポート / コネクタ形状:RJ45
電源 2,000Watt(2+2)冗長電源、Titanium Level (96%+)
型番:SYS-4029GP-TVRT
CPU Intel® Xeon® Scalable processors x 2ソケット
ディスク 2.5インチ” SAS/SATA 、HDD または SSD x 16
メモリ DDR4‑2666MHz ECC Reg または LRDIMMs x 24スロット
拡張スロット 6 PCI-E 3.0 x16
LAN Intel® X550 10GBase-T LAN 2ポート / コネクタ形状:RJ45
電源 2,200Watt(2+2)冗長電源、Titanium Level (96%+) front