ロボット機械学習向けに高性能ワークステーションの導入のご相談をいただきました。
ご希望の仕様は、OS が Ubuntu 22.04、CPU が Intel Core Ultra 9、メモリが 128GB、ストレージが SSD 4TB＋HDD 2TB、GPU が RTX6000 Ada を4枚搭載の構成です。
| CPU | Intel Xeon W5-3535X 2.90GHz (TB3.0時 最大4.8GHz) 20C/40T |
| メモリ | 合計128GB DDR5 5600 REG ECC 16GB x 8 |
| ストレージ1 | 4TB SSD S-ATA |
| ストレージ2 | 2TB HDD S-ATA |
| ビデオ | NVIDIA RTX6000 Ada 48GB (DisplayPort x4) x 4枚構成 |
| 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 | Ubuntu 22.04 |
| その他 | 15A 200V電源ケーブル C19 – C14 |
CPUについて
ご要望のCore Ultraシリーズではコンシューマ向け設計で、PCI Expressのレーン数の仕様により2枚以上のGPUに対応しておりません。
代替案として、複数枚構成に対応可能なXeonベースのプラットフォームを採用しました。
PCIeレーン数が増えたことで、GPU4枚構成でも十分な帯域を確保し、安定したパフォーマンスを維持できます。
GPUと電源環境について
RTX6000 Adaを4枚搭載する本構成では、消費電力が非常に大きくなります。
(CPUやその他の機器を含めると、2000Wを超える可能性がございます)
そのため、安定した電力供給を確保するために、最大出力2800Wの電源ユニットを採用し、200V用の電源ケーブルも付属しています。
※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。
メモリとストレージ
メモリ128GB、SSD 4TB、HDD 2TBは、お客さまのご要望に応じて搭載しています。
注意点として、メインメモリ容量は搭載するGPUのVRAM合計容量よりも十分に余裕を持たせることが推奨されます。
メモリ容量がVRAM容量を下回る場合、学習データ等をGPUへ展開する際にボトルネックが発生したり、処理エラーを引き起こす可能性があります。
本構成の RTX 6000 Ada ×4 (VRAM合計192GB) の場合は、メモリ256GB以上が推奨容量です。
これらの注意点をご説明したうえで初期構成をメモリ128GBとし、将来的な増設を前提とした構成としてご案内しております。
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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