MIPARのSpotlightとDeepLearningを用いた解析に使用するGPU搭載ワークステーションのご相談をいただきました。
ご予算は約100万円です。
| CPU | Intel Core Ultra 9 285K 3.70GHz(8C/8T)+3.20GHz(16C/16T) |
| メモリ | 合計192GB DDR5-5600 48GB x 4 |
| ストレージ1 | 2TB 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 80PLUS PLATINUM |
| OS | Microsoft Windows 11 Professional 64bit |
| その他 | CUDA Toolkit インストール |
SpotlightとDeepLearningの両方で快適に運用できるよう、GPU性能を最重視した構成です。
GPUについて
本構成では、主要機能で求められるGPU条件を踏まえ、性能要件を満たすパーツを選定しています。
Spotlightでは、VRAM 16GB以上が最適とされています。
DeepLearningでは、8K解像度での学習・推論に対応可能なGPUとして、NVIDIA GeForce RTX 4090が明記されています。
そのため、VRAM 24GBを備えたGeForce RTX 4090を採用しています。
※公式の推奨スペックについては、下記のリンクからご確認ください。
参考：Spotlight_システム要件
参考：AI System Requirements – MIPAR User Manual – v5.3
CPUとメモリについて
MIPARの公式ドキュメントでは、CPUは8コア以上、メモリは32GB以上が推奨されています。
本構成では、Intel Core Ultra 9 285K (24コア)と192GBメモリを搭載し、推奨要件を大きく上回る処理性能とメモリ容量を確保しています。
MIPARの導入にお悩みの方に
材料・ライフサイエンス分野では、膨大な画像データの解析に時間と労力がかかり、再現性や精度の確保が課題となります。
MIPARはAIを活用して、高度な画像解析を簡単に実現できるソフトウェアです。
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キーワードMIPARとは MIPARは、材料科学や生物学の研究で粒子・細胞・結晶などを高精度に解析できるAI画像解析ソフトです。
Spotlightとは Spotlightは、MIPARに組み込まれたオプション機能で、粒子・細胞・結晶などの画像から特徴領域を自動抽出するAI検出ツールです。 |
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