動物行動解析や神経科学研究で広く利用されるDeepLabCutに最適なワークステーション構成です。
DeepLabCutは高解像度の動画や大量の画像データを扱うため、GPUに搭載されたVRAM (ビデオメモリ) が重要です。GPUを利用することで、学習や推論の処理がCPUのみの場合と比べて高速になります。
Computer Hardware:
Ideally, you will use a strong NVIDIA GPU with at least 8GB memory. A GPU is not necessary, but on a CPU the (training and evaluation) code is considerably slower (10x) for ResNets, but MobileNets are faster (see WIKI). You might also consider using cloud computing services like Google cloud/amazon web services or Google Colaboratory.
参考：How To Install DeepLabCut — DeepLabCut
本構成では計算の信頼性と処理性能を重視して、Intel Xeon W5-2565XとECCメモリ、NVIDIA GeForce RTX5090 32GBを採用しています。
| CPU | Intel Xeon W5-2565X 3.20GHz (TB3.0時 最大4.8GHz) 18C/36T |
| メモリ | 合計256GB DDR5 5600 REG ECC 64GB x 4 |
| ストレージ | 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 + 4TB HDD S-ATA |
| ビデオ | NVIDIA GeForce RTX5090 32GB |
| ネットワーク | on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi，Bluetooth |
| 筐体+電源 | ミドルタワー筐体 1600W 80PLUS TITANIUM |
| OS | Microsoft Windows 11 Professional 64bit |
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