深層学習のトレーニングフェーズ向けマシン

画像系の深層学習を予定されているお客様から、トレーニング フェーズ (Deep Neural Networkがネットワークの重みやバイアスを自動調整するフェーズ) で用いるためのGPUマシンをご相談いただきました。ご希望条件は以下の通りです。

ご予算:300万円以下
GPU:NVIDIA RTX A5000 x4枚
ストレージ:2TB程度
OS:Ubuntu 18.x もしくは20.x
電源環境:課程用電源環境 (100V)
その他:静音性の高い構成を希望

NVIDIA RTX A5000の最大消費電力は、1台あたり230Wとハイエンド製品としては比較的低く抑えられているため、4台搭載しても家庭用電源で利用が可能です。今回の構成も100V、1系統での給電を前提としています。

筐体も静音性を重視して選定していますが、拡張スロットを2つ分占有するカードを4台搭載する都合上、8スロット分のスペースが必要です。一般的なミドルタワー筐体ではATXフォームファクターの7スロット分しかスペースが確保されていないため、必然的に筐体はE-ATXなどに対応した大型のものを選択することになります。

【主な仕様】

CPU Core i9 10900X (3.70GHz 10コア)
メモリ 256GB
ストレージ 2TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA RTX A5000 x4
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W
OS Ubuntu 20.04
その他 NVIDIA CUDA Toolkit 11
交換用ケースファン x2