GPU搭載ワークステーションキャンペーン

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すぐに使えるSystem Integration Packモデルのワークステーションに、Deep Learning(深層学習)用途に高い
性能を発揮する「NVIDIA® GeForce® GTX 1080 Tiセットモデル」としてお求めやすい価格でご提供いたします。

このたびHPCシステムズは、日頃の皆様のご愛願に感謝し、SIP(System Integration Pack)モデルのワークステーションに選べるNVIDIAのGPUシリーズを搭載してご提供する「GPU搭載ワークステーションキャンペーン」を実施します。 本キャンペーンでは、すぐに使えるシステム構築済の静音ワークステーションをお求めやすくお届けします。
ぜひこの機会をご活用ください。

※本キャンペーンは予告なく変更・終了する場合がございます。あらかじめご了承ください。
キャンペーン期間内であっても、キャンペーン対象製品の在庫がなくなり次第終了となります。


キャンペーン対象製品





製品に含まれるセットアップ内容

System Integration Pack(SIP)

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。お客さまは面倒なインストール作業に拘束されることなく、納品後すぐにお使いいただけます。

OSと開発環境
ubuntu-icon nvidia-cuda-icon nvidia-digits-icon docker-icon
Ubuntu 16.04 LTS(標準)またはCentOS 7(オプション対応) GPUで高速化されたソフトウェアを作成するためのコンパイラーやライブラリ、ツールなどを含む統合開発環境 ディープニューラルネットワークの構築がすばやく簡単に行えるソフトウェア コンテナ型の仮想化環境を提供するオープンソースソフトウェア
フレームワーク
caffe-icon caffe2-icon chainer-icon cntk-icon
画像認識用途で多く用いられるディープラーニングフレームワーク CaffeをベースにNVIDIAとFacebookが共同で開発したディープラーニングフレームワーク Preferred Networksが開発したディープラーニングフレームワーク Microsoftが公開しているディープラーニングフレームワーク
mxnet-icon pytorch-icon TensorFlow-icon torch-icon
大規模なクラウドでの分散学習を目的に設計されたディープラーニングフレームワーク Torchから派生したディープラーニングフレームワーク GoogleのAI開発環境を一般向けにカスタマイズしたディープラーニングフレームワーク 古くからあるディープラーニングフレームワーク
ライブラリ
Keras-icon OpenCV-icon theano-icon
TensorFlow,CNTK,Theanoをより使いやすくするニューラルネットワークライブラリ(オプション対応) 画像処理、 機械学習のための主要なオープンソースライブラリ(オプション対応) Python用数値計算ライブラリ
Deep Learning SDK
cuBLAS-icon cuDNN-icon cuSPARSE-icon DeepStreamSDK-icon
CPUのみのBLASライブラリよりも6倍〜17倍速いGPU高速化されたBLAS機能 畳み込み、活性化関数、テンソル変換を含むディープニューラルネットワークアプリケーション用の高性能ビルディングブロック 自然言語処理などのアプリケーションに最適なGPU高速化された疎行列線形代数サブルーチン 変換と推論のためのGPU高速化された高水準C++ APIとランタイム
NCCL-icon TensorRT-icon    
最大8つのGPUのマルチGPU深層学習訓練を加速するAll-gather,Reduce,Broadcastなどの集合通信ルーチン 本番展開のための高性能な推論ランタイム    

※本サービスはお客さまに変わってソフトウェアのインストールを当社が代行するものです。ご利用の際は開発元の規約に従い使用してください。
※ライセンス許諾契約手続きはお客さま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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