
機械学習用途でワークステーションを活用されているお客様より、今年度のワークステーション構成に関するご相談をいただきました。
昨年度は RTX 4090 を4枚搭載した構成で導入され、処理性能に満足されていたことから、今年度も同等または後継機種による4枚構成をご検討中です。
RTX 4090に代わるおすすめGPUの選定と、構成時の予算感についてもあわせて見積もりをご希望です。
CPU | Intel Xeon W9-3575X 2.20GHz (TB3.0時 最大4.8GHz) 44C/88T |
メモリ | 合計512GB DDR5 5600 REG ECC 64GB x 8 |
ストレージ1 | 1TB SSD S-ATA |
ビデオ | NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 96GB |
ネットワーク | on board (1GbE x1 /10GbE x1) |
筐体+電源 | タワー型筐体+2800W TITANIUM |
OS | OSなし |
その他 | 15A 200V電源用ケーブル C19 – C14 |
GPUについて
ご希望いただいたRTX 4090は、2025年10月現在、生産・流通が終了しているため、入手が困難です。
そのため、後継機種かつ上位互換としてNVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q (VRAM 96GB) をご提案しました。
VRAM容量が非常に大きいため、大規模な機械学習など、高負荷をかける処理でも高いパフォーマンスを発揮します。
GPUの搭載数と電源構成
今回はRTX PRO 6000 Max-Qを1枚のみ搭載していますが、将来的なGPU増設を見据え、合計4枚まで拡張可能な筐体と電源を採用しています。
電源には200V専用の2800W電源を使用しているため、複数枚のGPUも余裕を持って動作させられます。
※搭載電源は200V専用モジュールです。家庭用の100Vコンセントではご使用いただけません。
設置予定の設備が200Vに対応しているか、事前にご確認ください。
VRAMと関係が深いシステムメモリ
大容量のVRAMを活かした快適な計算の実現には、システムメモリ (RAM) にも高い性能が求められます。
今回は、システムメモリに512GBを搭載しました。
VRAMとRAMのバランスを最適化は、スワップの発生を防ぐとともに、計算処理の速度と安定性を維持します。
このような分野で活躍されている方へ
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各種ソフトウェア要件に応じた構成のご提案はもちろん、研究環境全体の構築に関するご相談も承っています。
お客様のニーズに合わせて最適なソリューションをご提供しますので、どうぞお気軽にお問い合わせください。
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