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GDEPアドバンス、ハイエンドディープラーニング用ワークステーション「DeepLearning STATION(R)」の受注を開始

株式会社GDEPアドバンス

NVIDIA(R)のエリートパートナーである株式会社GDEPアドバンス(本社:東京都文京区、代表:飯野匡道、以下 GDEPアドバンス)は、ハイエンドディープラーニング用ワークステーション「DeepLearning STATION(R)」を本日3月13日(火)より受注開始します。

「DeepLearning STATION(R)」は、最大で5枚のGPUを搭載できる拡張性の高い仕様で、100V環境で動作し、デスクサイドでも利用可能なワークステーションモデルです。GPUは演算専用としてGeForceやTITAN V、Quadroなど2スロット占有のハイエンドカードを最大5枚搭載可能で、加えてEDR infinibandなど高速なインターコネクトHCAの追加搭載もできます。電源は一般的な100-15Aを2系統利用し、合計で2000Wの供給を可能にしており、TDP250WのハイスペックGPUカードをフル搭載した状態でも安定した動作環境を実現しています。動作音(*)については、GPU負荷を掛けた状態「GPU Burn Mode」でオペレータポジション54.2dbの動作音を実現し、従来のDualソケットGPUワークステーションと比較して大幅なノイズ低減になっています。
*静音モデルではありません。また室内環境により数値は変動する場合があります。

「DeepLearning STATION(R)」は、ディープラーニングGPUトレーニングシステム「NVIDIA(R) DIGITS(TM) ソフトウェア」はもちろん、深層学習研究において高効率で高いパフォーマンスを発揮できるようCaffe, Chainer, TensorFlow, Python, Torch, Theano, CNTKなどのDeep Learning関連フレームワークが、整合性と動作確認がとれた状態でプレインストールされ、大量の学習データに効率良くアクセスするためにCUDA, cuDNN, cuca-convnetなどのNVIDIAソフトウェアスタックもプレインストール済みです。
さらに、GDEPアドバンスオリジナルとして好評のある「NVIDIA(R) DIGITS(TM) ソフトウェア日本語マニュアル」や、「学習済みのニューラルネットを含むハンドサイン認識プログラムサンプル」などのオリジナルパッケージも充実しています。

また、NVIDIA GPUユーザーは、NVIDIA GPU Cloud(NGC)上でGPUに最適化されたディープラーニング ソフトウェアを無料で利用できるようになりました。これにより研究者やデータ サイエンティストは、NVIDIA GPUを完全活用するディープラーニングやハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)など、あらゆるGPU最適化ソフトウェア ツールを簡単に利用できます。NGC コンテナー レジストリの特長は、コンテナーをNVIDIAが微調整および試験を行い、保守管理することで、ユーザーは最高のディープラーニング フレームワークを活用できます。
なお、サードパーティが管理するHPCアプリケーション コンテナー、NVIDIA HPCのビジュアライゼーション コンテナー、パートナーのアプリケーションも利用可能です。

DeepLearning STATION(R) 製品紹介URL
http://www.gdep.co.jp/products/list/v/5a8d21ff9c656

■株式会社GDEPアドバンスについて
http://www.gdep.co.jp
株式会社GDEPアドバンスは、「その仕事にアドバンテージを」コンセプトに、GPGPUをはじめとするアクセラレーターやオーバークロックワークステーション、ライブラリやコンパイラ、ソースコード解析から受託開発に至るまで、仕事や研究を加速するための手段を総合的に提供する総合ベンダーであり、NVIDIA社パートナー認定制度「NPN(NVIDIA PartnerNetwork)」のエリートパートナーとして活動しています。

■製品、サービスに関するお問い合わせ先
株式会社GDEPアドバンス 法人営業部
Mail:sales@gdep.co.jp
TEL:03-6803-0620 ※電話受付(平日)9:00~17:00

※NVIDIA、NVIDIAロゴは、米国NVIDIA Corporationの米国およびその他の国における商標または登録商標です。
※記載されている製品名等は各社の登録商標あるいは商標です。
※記載されている情報はリリース時点のものです。予告なく仕様、価格を変更する場合や販売終了、延期となる場合があります。

記事提供:DreamNews

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