Geforce RTX4090搭載 JAXopt用マシン

機械学習による画像処理の研究に携わるお客様より、GPU処理を行う演算ライブラリ「JAXopt」が高速で動作するマシンをご相談いただきました。
その他にも、3DCGソフトウェアやAdobe製品を使用する予定があり、予算100万円以内で、これらの用途に適した構成をご希望です。

スペック選定では、用途の性質を考慮してGPUとメモリ容量を重視したいとのご希望を伺っており、具体的には、VRAM容量20GB以上のNVIDIA製GPUを想定しているとのことです。

また、現在使用しているWindows搭載マシンでは、Anaconda環境と組み合わせたうえでjaxlibをインストールし、JAXoptを動作させているそうで、可能であれば、新しいマシンにもJAXoptとCUDA Toolkitのプリインストールをご希望いただきました。

これらのご要望を踏まえ、弊社からは下記の構成をご検討しました。

CPU Intel Core i9-14900K (3.20GHz 8コア + 2.40GHz 16コア)
メモリ 128GB
ストレージ 1TB SSD M.2 NVMe Gen4
ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB
ネットワーク on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1
筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1500W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit
その他 CUDA Toolkit・JAXoptインストール

予算内でVRAM容量とメモリ容量を重視した構成

2024年4月の時点で最新の第14世代 Intel Coreシリーズのハイエンドモデル Intel Core i9-14900Kを搭載した構成です。
GPUは予算内で選択可能な製品の中で最もVRAM容量の多いNVIDIA Geforce RTX4090 24GBを選択しています。
また、メモリ容量に関しても、本構成のマザーボードの最大搭載可能容量である128GBを搭載しています。

24GBのVRAM容量と128GBのメモリ容量により、jaxoptのGPU処理時における高い処理速度が期待できます。

jaxopt・CUDA Toolkitの事前インストールも可能

JAXoptとCUDA Toolkitをプリインストールした状態での出荷も対応可能です。
WindowsにCUDA Toolkitをインストールする際、同時にMicrosoft Visual Studioをインストールすることが求められるため、無償での利用が可能なVisual Studio Communityをインストールする想定です。

また、すでにご利用のAnaconda仮想環境が存在しているとのことでしたので、JAXoptのインストールに関しては、仮想環境をエクスポートたデータを弊社に送付していただき、それを新しいマシンにインポートして複製を行う方法をご提案しました。

 

本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。

 

■キーワード

・JAXoptとは
JAXoptは、Googleによって開発された高性能な機械学習向けPythonライブラリであるJAXを用いた最適化のためのパッケージ。CPUだけでなく、GPUやTPU上での計算処理が可能。

参考:GitHub – google/jaxopt: Hardware accelerated、 batchable and differentiable optimizers in JAX.

 

 

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