ディープラーニング
2016年11月17日より販売開始
ディープラーニング スターターボックス
ディープラーニングをすぐ始められるオールインワンパッケージ
【納期について】ご注文後2ヶ月程度
- ■フレームワークは画像認識に定評あるCaffe、他にTorch, Chainer, TensorFlowを標準搭載
- ■ディープラーニングのGUI環境にNVIDIA® DIGITS ※対応はCaffeとTorch
- ■PascalアーキテクチャーのGPU「NVIDIA® GeForce® GTX 1080」を搭載
- ■学習用と画像保存用のサーバーを分けたことで追加学習が可能
- ■画像保存用サーバーは冗長性に優れ、安全で高速保存が可能なRAID 10構成

- 種類

エントリー向けアプライアンス
コンセプト
ディープラーニングを自社ビジネスに取り組むには、まずは手元にある画像データを学習させ、その結果を分析する必要があります。
これには、画像データを保存するためのストレージサーバーを構築したり、学習用サーバーにはフレームワークなどのソフトウェアをセットアップしたりと、使い始めるだけでも多くの手間がかかります。
しかし、本アプライアンスを利用することで、ディープラーニングの環境構築に時間を浪費することなく学習を開始することができ、ディープラーニングを利用した新規ビジネスへの参入のスピードアップを図ることが可能です。
分野別活用事例
製造業 |
生産管理・事故防止・技術継承・合否判定 |
医療・介護 |
画像診断・見守り・投薬管理 |
小売・飲食・食品 |
自動レジ会計・在庫管理・補充・レイアウト・万引き防止・内部監視・異物混入監視・不審者検出 |
セキュリティ・
カメラ監視 |
エレベータ監視・施設監視・見守り(老人・子供・ペット)・万引き防止・内部監視 |
建設・不動産 |
作業管理・事故防止・物件検索・施設監視 |
農業・漁業 |
水やり追肥・除草・育成収穫管理・害虫駆除・鳥獣被害対策・水質管理・餌やり・出荷調整・出荷合否判定 |
倉庫・物流 |
在庫管理・事故防止・積み替え・設備保守・異常監視 |
広告・マーケティング |
視聴者反応分析・顧客行動分析 |
製品特長
初心者向けに必要な機能は揃っているから、ディープラーニングをすぐに始められる
トレーニング用GPU搭載サーバーには、ディープラーニングに必要なソフトウェア(NVIDIA® Driver, NVIDIA® CUDA® Toolkit & cuDNN, Caffe/PyCaffe, Torch, Chainer, TensorFlow, NVIDIA® DIGITS(インストール代行を承ります)など)がすでにセットアップされています。届いたらすぐにディープラーニングが始められる環境が整っています。手間のかかるハードウェア選定や構築、ソフトウェアのインストールをする必要はありません。ディープラーニングスターターボックスに画像データを入力し設定して計算処理をさせるだけ。
11Uで収まるコンパクト
トレーニング用サーバーと画像保存用ストレージサーバーがオールインワン
ディープラーニングスターターボックスは、11Uのサーバーラックにトレーニング用GPU搭載サーバー(4Uラックマウント)と画像データ保存用ストレージサーバー(3Uラックマウント)を搭載したオールインワン・アプライアンス(専用機)。空いた4U分のスペースに画像検査装置用コントローラーなどを搭載することも可能です。高さ610mm×幅600mm×奥行き650mm (キャスター込み)のキューブ型でコンパクトなサイズ。置く場所の制限を受けることは少なく、空いたスペースに無理なく設置することが可能です。
各サーバーノードは、カスタマイズも対応可能
標準構成以外にもCPUやGPUの変更などカスタマイズ対応が可能です。 またディープラーニングスターターボックス内に納まる画像検査装置用コントローラーなどのご相談も承ります。
製品導入までのステップ概要
※DLSBはディープラーニングスターターボックスのことです
製品仕様
システムのイメージ
※ネットワークHubを将来的に1GbEから10GbEに増やす計画がありましたら、LANケーブルはRJ45タイプのCAT7がおすすめです。
ネットワークHubを替えるだけでバージョンアップが行なえます。LANケーブル配線にかかる手間が省けます。
NVIDIA® GeForce® GTX 1080を搭載
ディープラーニングスターターボックスには、Pascal アーキテクチャー採用の最新GPU NVIDIA® GeForce® GTX 1080を2基搭載しています。NVIDIA® GeForce® GTX 1080は、8.87TFLOPS(1枚、GPU Boost時)の単精度浮動小数点数演算性能を有し、深層学習用の数値演算アクセラレーターとして用いることで、優れたパフォーマンスを実現します。
- GeForce® GTX 1080の主な特長
- ■深層学習を加速する数値演算アクセラレーター
- ■2560個のCUDA® 並列処理コア
- ■8GBの超高速GDDR5Xメモリ
- ■メモリバンド幅は320GB/s
- ■NVIDIA GPU Boost 3.0 テクノロジーに対
深層学習に必要な主なソフトウェアをセットアップ
本製品には、深層学習に必要な主なソフトウェアを標準でセットアップして出荷しています。
※ライセンス許諾契約手続きはお客様ご自身でお願いいたします。詳しくはお問い合わせください。
※NVIDIA® DIGITSのインストール代行を承ります。
- ■OS:Ubuntu 14.04 LTS
- ■CUDA Toolkit:CUDAを拡張したGPUコンパイラーやライブラリー、ドライバー、ツールなどが含む統合開発環境。
- ■cuDNN:Deep Neural Network(DNN)用のCUDAライブラリー。
- ■Caffe/PyCaffe:オープンソースの Deep Learning Framework および Python で使うための PyCaffe。
- ■Torch:オープンソースの Deep Learning Framework。古くからある機械学習のフレームワーク。
- ■Chainer:オープンソースの Deep Learning Framework。Prefered Networksが開発した和製のフレームワーク。開発しやすさに特化している。
- ■TensorFlow:オープンソースの Deep Learning Framework。GoogleのAI開発環境を一般向けにカスタマイズされたフレームワーク。
- ■DIGITS:Deep Neural Network の構築がすばやく簡単に行えるソフトウェア。
関連リンク
仕様一覧
■トレーニング用GPU搭載サーバー
プロセッサー |
インテル® Xeon® プロセッサー E5-2620 v3 (6コア, 2.40 GHz) ×1 ※変更可能 |
チップセット |
インテル® C612 チップセット |
メモリー |
64GB (16GB×4, DDR4-2400MHz, ECC) ※変更可能 |
ストレージ |
1.0TB ×1(SATA3 6GB/s 7200rpm 128MB) ※変更可能 |
グラフィックス |
NVIDIA® GeForce GTX 1080×2, ASPEED AST2400 |
I/O |
USB3.0×2, USB2.0×4 (前面2, 背面2), COM×1, VGA×1, 10GbE×2 ※1基は画像保存ストレージサーバーで使用, IPMI×1 |
拡張スロット |
PCI Express(x16)×2(空き:0) ※GeForce GTX 1080×2搭載
PCI Express(x8)×1 (x8シグナルGen 3.0)※GeForce GTX 1080使用で、x8スロットは使用不可 |
外形寸法 |
4Uラックマウント
W430mm × D380mm × H176mm(突起物等を除く) |
OS |
Ubuntu 14.04 LTS |
その他ソフトウェア |
パッケージ内容:NVIDIA® Driver, NVIDIA® CUDA® Toolkit & cuDNN, NVIDIA® DIGITS(インストール代行を承ります), Caffe/PyCaffe, Torch, Chainer, TensorFlow |
■画像保存用ストレージサーバー
プロセッサー |
インテル® Pentium® プロセッサー G4400 (2コア, 3.30 GHz) ×1 |
チップセット |
インテル® C236 チップセット |
メモリー |
32GB (16GB×2, DDR4-2133MHz, Non-ECC) ※変更可能 |
ストレージ |
HDD1(システム領域) 1.0TB (SATA3 6GB/s 7200rpm 128MB,内蔵)
HDD2(データ領域) 2.0TB (SATA3 6GB/s 7200rpm 128MB,リムーバブル)
HDD3(データ領域) 2.0TB (SATA3 6GB/s 7200rpm 128MB,リムーバブル)
HDD4(データ領域) 2.0TB (SATA3 6GB/s 7200rpm 128MB,リムーバブル)
HDD5(データ領域) 2.0TB (SATA3 6GB/s 7200rpm 128MB,リムーバブル)
HDD6(データ領域) 2.0TB (SATA3 6GB/s 7200rpm 128MB,リムーバブル)
※データ領域のストレージは1本スペア |
RAID |
データ領域はRAID 10構築 (HDD実効容量:4TB) |
グラフィックス |
インテル® HD Graphics , Aspeed AST2400 BMC |
I/O |
USB3.0×2, USB2.0×4 (前面2, 背面2), DisplayPort×2, DVI-I×1, VGA×1, 10GbE×2 ※1基はトレーニング用GPU搭載サーバー, 1GbE×2, IPMI×1 |
拡張スロット |
PCI Express(x16)×1, PCI Express(x8)×2 (空き:1) ※RAIDカードで1基使用 |
外形寸法 |
3Uラックマウント
W430mm × D380mm × H132mm(突起物等を除く) |
OS |
CentOS 6 x86_64 |
■その他
ファイル共有 |
トレーニング用GPU搭載サーバーと画像保存用ストレージサーバー間は、10GbEでNFS経由接続
外部装置/機器との接続は、お客様環境により10GbE/1GbEのLANでNFS/Samba接続 |
外形寸法 |
11Uラック
W600mm × D650mm × H610mm (キャスター込み) |
電源 |
日本製電源
合計:1132W (連続最大容量)/1400W (ピーク容量)
トレーニング用GPU搭載サーバー:822W (連続最大容量)/1000W (ピーク容量)
画像保存用ストレージサーバー:310W (連続最大容量)/400W (ピーク容量) |
利用環境 |
入力電圧:AC90V〜240V
温度:10℃〜35℃
湿度:20%〜80% RH (結露なきこと) |
保管環境 |
温度:10℃〜35℃
湿度:20%〜80% RH (結露なきこと) |
■オプション
マルチインターフェース
4ポート KVMスイッチ |
本製品内の各サーバーを一組の液晶ディスプレイ、マウス、キーボードで操作することができ、直接作業する時に便利です。 |
10G BASE-T, 8ポート
アンマネージプラス・スイッチ |
10GbEの高速ネットワーク環境で本製品をリモート操作する時に便利です。 |
会社名及び製品名は、当社及び各社の商標または登録商標です。価格、写真、仕様等は予告なく変更する場合があります。製品の色調は実際と異なる場合があり ます。Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Inside、Intel Inside ロゴ、Centrino、Centrino Inside、Intel Viiv、Intel Viiv ロゴ、Intel vPro、 Intel vPro ロゴ、Celeron、Celeron Inside、Intel Atom、Intel Atom Inside、Intel Core、Core inside、Itanium、Itanium Inside、Pentium、Pentium Inside、Viiv Inside、vPro Inside、Xeon、Xeon Inside は、アメリカ合衆国およびその他の国における Intel Corporationの商標です。AMD、AMD Radeon™、Radeon™は、Advanced Micro Devices,Incの商標です。Microsoft 、Windows は、米国Microsoft Corporation の米国及びその他の国における商標または登録商標です。