Deep Learning (Linux & Windows)

目的に合うコンピュータの探し方と、それを自分好みに構成して、見積依頼をする動画はこちら

2020/10/23 GeForce RTX 3090 4 GPU の nvidia-smi と deviceQuery はこちら

2020/10/23 非常に高性能が判明 GeForce RTX 3090 4 GPU Deep Learning Benchmarks はこちら

GPUを最大2枚から16枚まで搭載可能なDeep Learning用コンピュータを取り揃えてあります。

GPUは機種により、
  NVIDIA RTX A6000 (48GB)
  GeForce RTX 3090 (24GB)
  NVIDIA A100 (40GB)
  TESLA V100 (32GB/16GB)
  Quadro GV100 (32GB)
  Quadro RTX 8000 (48GB)
などを選択可能です。

CPUは最大2CPUで128コア、メモリは最大8TBを搭載可能です。

OSはUbuntu20.04/18.04またはWindowsから選択、NVIDIA Driver, Docker, Singularity, CUDA Toolkit, cuDNN, NCCL, Deep Learing Frameworkをお好みに応じて、無料でインストールしますので、すぐにお使いになれます。

長時間の学習に必須のGPUのリソースを管理できるジョブスケジューラー、お使いの最新の状態をバックアップできる、システムをクローンしてブート可能なメディア(USBメモリ、外付けSSD、内蔵SSDなど)を作成するソフトウェアも無料でインストールいたします。

お届け前に高負荷テストをかけ、初期不良をスクリーニングしてから出荷いたしますので、学習中にハングアップするなどのトラブルが避けられます。

万が一の障害にも3年間のセンドバック保守が無料で付属しています。

左のメニューのGPUの種類、GPUの枚数、CPUの数などをクリックしていくと、目的に合うコンピュータが絞り込まれていきます。目的に合うコンピュータが見つからない場合は、下部のメニューのCONTACT USからお問い合わせください。

 GeForce RTX 2080 Ti 10GPU ベンチマークはこちら

 TESLA V100 32GB NVLink, TITAN RTX, RTX 2080 ti, GTX 1080 ti を複数枚での学習速度比較ベンチマークはこちら

 Exxact Corporationの"Deep Learning Benchmarks Comparison 2019: RTX 2080 Ti vs. TITAN RTX vs. RTX 6000 vs. RTX 8000 Selecting the Right GPU for your Needs"はこちら

 LambdaLabsのRTX 2080ti, TITAN RTX, V100(32GB)の速度比較(8GPUまで)はこちら


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