4U GPUサーバの導入
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お悩み課題
医療AI研究でCTや顕微鏡画像の解析を進める際、既存計算機では学習時間が長く、発熱や騒音も問題となっている。
学内設備に合致する電源条件や将来のGPU増設を考慮する必要がある。
弊社からのご提案
Supermicroの4U GPUサーバをベースに、Xeon PlatinumプロセッサやRTX A6000を搭載。
384GBメモリと高速ストレージにより学習処理を高速化。
大学機関の医学部にてCT画像や顕微鏡データの深層学習を進めているお客様は、従来の計算環境では学習ジョブの完了に長時間を要し、研究スケジュールに支障が出ていました。また、学内設置の制約から電源・発熱・騒音への配慮が不可欠でした。
[サンウェイテクノロジーの提案]
当社はSupermicroの4U GPUサーバSYS-740GP-TNRTを中心とした構成をご提案しました。Xeon Platinum 8358を2基と大容量メモリ384GBを搭載し、GPUにはRTX A6000を用いることで深層学習処理を大幅に高速化。ストレージは高速なNVMe SSDとデータ用のホットスワップHDDを備え、データの読み書きを効率化しました。
導入後は学習時間が約半分に短縮され、将来のGPU増設も容易に行える柔軟なシステム基盤を構築しました。
提案構成：
- サーバー：Supermicro SYS-740GP-TNRT 4U
- CPU：Intel Xeon Platinum 8358×2
- GPU：NVIDIA RTX A6000×1（空きスロット有）
- メモリ：DDR4-3200 32GB×12（計384GB）
- ストレージ：NVMe SSD 1TB（OS）、SATA HDDホットスワップベイ×8
- 電源・設置：冗長電源
お客様のニーズに合わせた製品をご提案させていただきます。
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