循環器系の研究に携わるお客様より、予算300万円未満の条件で医療画像DeepLearning用マシンの導入をご相談いただきました。
用途は心電図や心音図の波型、病理画像などを用いた臨床データの機械学習を想定されており、予算内でできるだけ高性能のパーツ構成をご希望です。
お客様からいただいた情報を踏まえて、弊社からは下記の構成をご提案しました。
| CPU | Intel Xeon W7-2595X 2.80GHz (TB3.0時 最大4.8GHz) 26C/52T |
| メモリ | 合計256GB DDR5 5600 REG ECC 64GB x 4 |
| ストレージ | 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 |
| ビデオ | NVIDIA RTX6000 Ada 48GB (DisplayPort x4) |
| ネットワーク | on board (1GbE x1 /10GbE x1) |
| 筐体+電源 | ミドルタワー筐体 + 1600W 80PLUS TITANIUM |
| OS | Microsoft Windows 11 Professional 64bit |
| その他 | TPMモジュール |
CPUに「Xeon W7-2595X 26コア」を採用し、メモリ256GB (64GBｘ4) を搭載した仕様です。
DeepLearning用として、ワークステーション向けのハイエンドモデルとなるGPU「RTX6000 Ada 48GB」を選択しました。
将来的にGPUを増設できるよう、電源ユニットは余裕を持って1600Wモデルを採用しています。
GPU増設の予定がない場合には、電源容量を変更して価格を抑えることも可能です。
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