Deep Learning (深層学習) 向けGPUワークステーション

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HPC5000-XHGPU4TS-DLの特長

NVIDIA® Tesla® M40、GeForce® GTX TITAN X 対応
Deep Learning(深層学習)向けGPUワークステーション
HPC5000-XHGPU4TS-DL_main_small HPC5000-XHGPU4TS-DL
HPC5000-XHGPU4TS-DLは、インテル® Xeon® プロセッサー E5-2600 v3 ファミリーと、Maxwell アーキテクチャー採用のNVIDIA®の最新数値演算アクセラレーター Tesla® M40及びGeForce® GTX TITAN Xに対応したDeep Learning(深層学習)向けGPUワークステーションです。通常、数時間から数日を要する深層学習の計算時間を大幅に短縮することができます。
4Uラックマウントにも対応するタワー筐体に、最大2CPU(36コア)、1TBメモリ、3.5型 SAS/SATA HDDを8台、Tesla® M40およびGeForce® GTX TITAN Xを4基搭載可能です。
なお、本製品には深層学習に必要な主なソフトウェアのインストールサービス※が付属します。
※ライセンス許諾契約手続きはお客様ご自身でお願いいたします。詳しくはお問い合わせください。
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製品の特長

■ NVIDIA® Tesla® M40またはNVIDIA® GeForce® GTX TITAN Xを最大4基搭載可能TeslaM40andTintanX_small

HPC5000-XHGPU4TS-DLは、Maxwell アーキテクチャー採用の最新数値演算アクセラレーター NVIDIA® Tesla® M40またはNVIDIA® GeForce® GTX TITAN Xを最大4基まで搭載可能です。
通常、数時間から数日を要する深層学習の計算時間を大幅に短縮することができます。


■ インテル® Xeon® プロセッサー E5-2600 v3 ファミリーを最大2CPU(36コア)搭載可能XeonE5v3_logo.png

HPC5000-XHGPU4TS-DLは、22nm世代の最新CPU、インテル® Xeon® プロセッサー E5-2600 v3 ファミリーを最大2CPU(36コア)、1TBメモリ、3.5型 SAS/SATA HDDを8台搭載可能です。

インテル® Xeon® プロセッサー E5-2600 v3 ファミリーの仕様
プロセッサー・
ナンバー
コア数 動作周波数 AVX時
動作周波数
Last Level
Cache
QPIリンク速度 DDR4周波数 TDP 1CPUのピーク性能
(倍精度)
E5-2699 v3 18 2.3GHz 1.9GHz 45MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 145W 547.2Gflops
E5-2698 v3 16 2.3GHz 1.9GHz 40MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 135W 486.4Gflops
E5-2697 v3 14 2.6GHz 2.2GHz 35MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 145W 492.8Gflops
E5-2695 v3 14 2.3GHz 1.9GHz 35MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 120W 425.6Gflops
E5-2683 v3 14 2.0GHz 1.7GHz 35MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 120W 380.8Gflops
E5-2690 v3 12 2.6GHz 2.3GHz 30MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 135W 441.6Gflops
E5-2680 v3 12 2.5GHz 2.1GHz 30MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 120W 403.2Gflops
E5-2670 v3 12 2.3GHz 2.0GHz 30MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 120W 384.0Gflops
E5-2687W v3 10 3.1GHz 2.7GHz 25MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 160W 432.0Gflops
E5-2660 v3 10 2.6GHz 2.2GHz 25MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 105W 352.0Gflops
E5-2650 v3 10 2.3GHz 2.0GHz 25MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 105W 320.0Gflops
E5-2667 v3 8 3.2GHz 2.7GHz 20MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 135W 345.6Gflops
E5-2640 v3 8 2.6GHz 2.2GHz 20MB 8.0GT/s 1866 / 1600 90W 281.6Gflops
E5-2630 v3 8 2.4GHz 2.1GHz 20MB 8.0GT/s 1866 / 1600 85W 268.8Gflops
E5-2643 v3 6 3.4GHz 2.9GHz 20MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 135W 278.4Gflops
E5-2620 v3 6 2.4GHz 2.1GHz 15MB 8.0GT/s 1866 / 1600 85W 201.6Gflops
E5-2609 v3 6 1.9GHz 1.9GHz 15MB 6.4GT/s 1600 85W 182.4Gflops
E5-2603 v3 6 1.6GHz 1.3GHz 15MB 6.4GT/s 1600 85W 124.8Gflops
E5-2637 v3 4 3.5GHz 3.2GHz 15MB 9.6GT/s 2133 / 1866 / 1600 135W 204.8Gflops
E5-2623 v3 4 3.0GHz 2.7GHz 10MB 8.0GT/s 1866 / 1600 85W 172.8Gflops

■ 冗長化電源搭載による高い障害耐性

HPC5000-XHGPU4TS-DLは、100Vから240Vに対応した2000W電源ユニットを2個搭載し、一方の電源ユニットに障害が発生した場合でもサーバーの運転を継続するための電力を充分に供給できる冗長性を持っています。これにより万が一の電源ユニット障害によるダウンタイムを最小限に抑えることが出来ます。

■ 高い変換効率を誇る80PLUS PLATINUM認証取得電源を搭載80plus_platinum_logo

HPC5000-XHGPU4TS-DLは、80PLUS PLATINUM認証を取得した高効率な電源を搭載しています。
80PLUS認証とは、交流から直流への変換効率を保証するものです。80PLUS PLATINUM認証は、負荷率20%/50%/100%でそれぞれ90%/92%/89%という高い変換効率基準をクリアしたものだけに与えられます。

■ IPMI2.0 (Intelligent Platform Management Interface 2.0) が高度な遠隔監視、操作を実現

標準搭載されたIPMI2.0機能は専用のLANポートを備え、リモートによる温度、電力、ファンの動作、CPUエラー、メモリーエラーの監視を可能にします。また電源のオンオフ、コンソール操作を遠隔から行うことができます。これらの機能によりシステムの信頼性、可用性を高め、ダウンタイムとメインテナンス費用を圧縮することを可能にします。

■ 横置きで4Uラックマウントにも対応するタワー筐体

HPC5000-XHGPU4TS-DLは、4Uラックマウントに対応したタワー筐体です。19インチラックマウントキット(別売り)を使用することにより、必要に応じてラックにマウントすることができます。

Deep Learning(深層学習)とは

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Deep Learning(深層学習)とは、多層構造のニューラルネットワークの機械学習の事を指します。ニューラルネットワークは、人の神経細胞(ニューロン)のネットワークのことです。

機械学習とは、「ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。」ということをコンピュータが行うことです。

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学習課程を簡単に説明すると、まずモデル化したニューラルネットワークにサンプルデータを入力します。次に出力データと実際の分類との誤差を算出し、誤差が小さくなるように、すべてのパーセプトロン(モデル化したニューロン)に対して重みと閾値を計算していきます。これを繰り返していくことで、ニューラルネットワークがサンプルデータの分類ルールを学習していきます。

多量の画像データが手軽に手に入るインターネットの拡充、多量の画像データを処理するコンピュータの処理速度の向上と普及が、最近の深層学習研究を盛り上げています。

Maxwell アーキテクチャー採用の最新数値演算アクセラレーター

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Kepler の後継アーキテクチャーであるMaxwell アーキテクチャーでは、1つの制御ロジックで192個のCUDAコアを束ねていたKeplerアーキテクチャのSMXが見直され、128基のCUDAコアを4分割し、32個のCUDAコア毎にシンプルな制御ロジックを割り当てたSMMを採用しています。この改良により、MaxwellはKeplerに比べ、コアあたりの性能で1.35倍、ワットパフォーマンスでは2倍の性能向上を果たしています。

新発売 NVIDIA® Tesla® M40

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Tesla® M40は、米NVIDIA社が2015年11月10日に、Deep Learning (深層学習) 向けGPUとして発表したNVIDIA® Tesla® シリーズの最新製品です。Tesla® シリーズは大規模な科学技術計算やCAE/CFD解析、HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)を実現すべく開発されてきましたが、Tesla® M40は、近年、多方面で進められている深層学習の研究において必要となる正確な動画/画像の判定や、音声認識、個人識別などを実現する製品として新たにラインナップに加わりました。

4基のTesla® M40で5日間かかる深層学習処理を9.6時間に短縮

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4基のTesla® M40を用いることで、Caffe+AlexNetによる深層学習処理がCPU処理に比べ13倍高速化されています。

Tesla® M40の主な特長

NVIDIA® Tesla® M40 仕様
CUDAコア 3072
CUDAコア周波数 N/A(GPU Boost時、最大周波数1140MHzを選択可能)※1
単精度浮動小数点数演算性能 N/A(GPU Boost時 7.00TFLOPS)
倍精度浮動小数点数演算性能 N/A(GPU Boost時 218GFLOPS)
メモリ容量 (ECCオフ) ※2 12GB
メモリ・インターフェース 384-bit GDDR5
メモリバンド幅 288GB/sec
放熱機構 Passive
消費電力 250W

※1 GPU Boostの最大周波数値は、NVIDIAドライバに含まれているnvidia-smiツールにて設定します。
※2 ECC機能を有効にすると使用可能なメモリは10%減少します。

新発売 NVIDIA® GeForce® GTX TITAN X

TitanX_small.png

GeForce® GTX TITAN Xは、Maxwell アーキテクチャーをベースに設計されたウルトラハイエンドモデルのグラフィックカードです。ECC非搭載のため、メモリエラーが発生した場合のプログラムの停止、数値の誤りなどを防ぐことはできません。しかしながら、コストパフォーマンスにおいては、Tesla® M40と比べて非常に高いと言えます。深層学習のエントリーモデルとしてお勧めします。

NVIDIA® GeForce® GTX TITAN Xの主な特長

NVIDIA® GeForce® GTX TITAN X 仕様
CUDAコア 3072
CUDAコア周波数 1000MHz(GPU Boost時、最大周波数1075MHzを選択可能)※
単精度浮動小数点数演算性能 6.14TFLOPS(GPU Boost時 6.60TFLOPS)
倍精度浮動小数点数演算性能 192GFLOPS(GPU Boost時 206GFLOPS)
メモリ容量 12GB
メモリ・インターフェース 384-bit GDDR5
メモリバンド幅 336.5 GB/s
放熱機構 Active
消費電力 250W

※ GPU Boostの最大周波数値は、NVIDIAドライバに含まれているnvidia-smiツールにて設定します。

深層学習に必要な主なソフトウェアのインストールサービスが付属します

HPC5000-XHGPU4TS-DLには、深層学習に必要な主なソフトウェアのインストールサービス※が付属します。

※ライセンス許諾契約手続きはお客様ご自身でお願いいたします。詳しくはお問い合わせください。

関連情報

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