■こちらは、2021年2月2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、ご予算100万円の範囲で、ImageJやMatlab、統計解析を行うためのマシンをご要望いただきました。
多数の医療用画像を同時に閲覧するため、できるだけ速く画像を閲覧できるようにしたいというご要望と、 またDeepLearnigを行う予定もあるため GPUはNVIDIA製品をとのご希望をいただいています。
今回は 事例No.PC-7286をご覧いただいての問い合わせでしたので、該当の事例の構成から全体的にスペックUPしてご予算内に収めたものをご提案しました。
医療用画像はデータ解像度 (データ量) が多いと思われますので、複数枚展開して切り替える場合には、十分なメモリ容量を確保するのが望ましいです。
本構成をベースとする場合、メモリの最大認識容量が256GBとなりますので、より多くのデータを展開する予定がある場合には、Xeon構成への変更が必要です。
GPUにつきましては、現時点で最上位のチップを搭載した製品を選定しています。
ただし、Matlabを使ったGPUアクセラレートやDeepLearningは現時点で限定的であり、完全な対応は将来的なリリースやパッチでの対応を待つ必要がありますのでご注意ください。
【主な仕様】
| CPU | Core i9 10980XE (3.00GHz 18コア) |
| メモリ | 256GB (32GBｘ8) |
| ストレージ1 | 2TB SSD (M.2) |
| ストレージ2 | 16TB HDD (S-ATA) |
| ビデオ | NVIDIA Geforce RTX3090 |
| ネットワーク | on board (10/100/1000Base-T x1) |
| 筐体+電源 | ミドルタワー筐体 (幅240 x 高さ475 x 奥行5473mm) ＋ 1200W |
| OS | Windows 10 Professional 64bit |
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