AI画像検査・解析用ワークステーション例

■こちらは、2019年6月6日に投稿された記事のため、情報の内容が古い可能性があります。

お客様より、AIを利用した画像検査システムの導入を検討しており汎用PCでは処理能力が足りないため、カスタム提案を希望とご相談頂きました。試作機でのテスト後、工場へ順次導入が予定されております。

XeonやCore Xシリーズを含めた複数選択肢でのご提案の中、最終的に単独コアでの高速処理を重視したCore i9をベースにした構成を採用いただきました。
本事例のCPUのPCI-Eサポートレーン数は16となり、複数枚のGPUを搭載した場合には、GPU1枚あたり x 8のPCI-E速度となりますが(*1)、それを差し引いてもGPU2枚挿しによる負荷分散のほうが有効と考えられたため、PCI-E速度がx8動作になる点をご了承いただいたうえで、GPU2枚差しでの構成にて採用いただきました。
(*1. CPUに内蔵されているPCI-Eコントローラーによりシステムとして管理できるPCI-E レーン数の上限が決まります。)

【主な仕様】

CPU Core i9 9900K (3.60GHz 8コア ※TB時5.00GHz)
メモリ 64GB (16GBx4))
ストレージ システム:SSD 1TB 高速モデル (M.2) + データ:HDD 2TB (S-ATA)
ビデオ NVIDIA Quadro RTX 6000 48GB x 2台 ※PCI-Eは x 8動作
ネットワーク GigabitLAN x 1
筐体+電源 ミドルタワー筐体 (幅233 x 高さ465 x 奥行 543 mm) + 1000W
OS Windows 10 Professional 64bit
ディスプレイ 21.5型ワイドディスプレイ (DP接続可能)