GDEP Solutions, Inc.
  • Home
    • 新着情報一覧
    • GPU2020 開催概要 >
      • Day1-AI&GPU
      • Day2-ImagingAI
      • Day3-GPUスパコン
      • 過去開催 GPU2019
  • GPU製品
    • 3月納品可能!GPU搭載ワークステーション
    • AI・データサイエンスおすすめ一覧 >
      • NVIDIA DGX A100
      • DGX STATION A100
      • HP Z8 G4 Workstation
      • HP ZBook Fury17G7 Mobile Workstation
      • Dell Precision 7920 Tower
      • DeepLearning BOXⅡ
      • DeepLearning STATION
      • NVIDIA EGX サーバー
      • HITACHI SR24000
    • 数値計算・解析おすすめ一覧 >
      • HP Z4 G4 Workstation
      • HP Z8 G4 解析ソフトウェア動作確認済みモデル
      • Supermicro 7049GP
    • NVIDIA GPU 一覧 >
      • NVIDIA RTX A6000
      • Quadro RTX8000
      • Quadro GV100
      • NVIDIA A100
      • NVIDIA V100S
      • NVIDIA T4
    • GPUレンタル一覧
    • GPU年定額プラン
  • ストレージ
    • ストレージ一覧 >
      • Synology
      • DDN STORAGE
      • PURESTORAGE
  • HPC
    • HPC Workstation
    • AXXE-L by XTREME-D
    • NVIDIA HPC SDK
    • 高速化受託サービス
  • クラウド製品
    • セキュリティ >
      • KernelCare
    • 仮想化 >
      • Login VSI
      • Login PI
    • リモートアクセス >
      • FastX
      • NiceDCV
      • NoMachine
    • ハイブリッドクラウドNAS >
      • Morro Data
    • クラウドストレージ
  • GPUコラム / 導入事例
    • GPUプログラミング入門 >
      • 第12回:OpenACCを使ったICCG法の高速化
      • 第11回:OpenACCを使ったICCG法の高速化
      • 第10回:OpenACCでできる最適化とは?
      • 第9回:速くならない?とりあえずライブラリに頼ろう!
      • 第8回:OpenACCでも扱えるけど面倒な構造体
      • 第7回:今あるプログラムを楽に速くするためには
      • 第6回:プログラムの実行時間を確認しよう
      • 第5回:コンパイラのメッセージを確認しよう
      • 第4回:拡散現象シミュレーションのOpenACC化
      • 第3回:データ転送の最小化はほとんどのアプリケーションで必須
      • 第2回:その前に知っておきたいGPUの特長
      • 第1回:今あるプログラムを楽に速くするためには?
    • GPU Technology for CG/AI >
      • GPUの起源と進化
      • AlphaGo とその後
      • CUDAを用いたシンプルなパストレーシング
      • 流体シミュレーションの応用
      • GPUを用いた高速レンダリング
      • GPUを基盤としたCG/AIの技術進化
    • ツブ子が聞く・見る・行く! >
      • 見る!NVIDIA RTX A6000
      • 聞く!NVIDIA DGX A100
      • 見る!NVIDIA A100 Tensor Core GPU
    • 導入事例 >
      • DGX SYSTEMS
      • GPU Computing
  • 会社情報
    • ごあいさつ
    • 会社概要
    • アクセスマップ
    • 採用情報
  • お問い合わせ
HPCをより多くの分野の人に利用してもらうために
​専門知識を必要とせず簡単に計算を実行できるHPC環境を提供します。
AXXE-L by XTREME-D は、スーパーコンピューターを利用して計算を実行するためのプラットフォームです。
従来、大学や研究機関といった限られた分野のものだったHPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)を、より多くの分野の人に利用してもらうことを目的に開発され、ベアメタル(物理サーバーによる)スーパーコンピューターを誰でも利用することができるようになります。
​
AXXE-L は、サブスクリプションによるPaaS(プラットフォーム・アズ・ア・サービス = サービスとしてのプラットフォーム)ソリューションでもあります。HPCを利用する際に必要となるシステムソフトウェアとハードウェアが提供されます。

AXXE-Lを提供しているXTREME-D ​(エクストリームーD社)は、理化学研究所 次世代スーパーコンピューター「富岳」のクラウド的利用の共同研究パートナーにも選定されており、技術力と信頼性を兼ね備えた会社です。
画像
製品概要
HPCは、文字通り高性能の計算を行う環境のことです。従来、HPCは大学や研究機関といった限られた分野で利用されていました。
しかし、HPCの適用範囲は広がりを見せており、ディープラーニング(深層学習)、AI(人工知能)といった最新の分野でも利用されるようになってきました。
これに伴い、大学や研究機関だけではなく、自動車会社、建設会社、製薬会社など多くの一般企業でも広く利用されるようになってきています。
自動車会社の場合、衝突や流体といったシミュレーション目的の利用から、人工知能を利用した設計、自動運転など、従来とは異なる部署での利用が増えつつあります。

AXXE-Lは、このような多様化していくHPC環境に対応したプラットフォームに対するニーズに応えるために開発されました。
さまざまな分野で利用されるようになってきたHPCですが、実際に利用するにあたっては、越えなくてはならないさまざまな技術的な障壁があるのも事実です。
​専門知識を必要とせずに、簡単に計算を実行できる環境を提供したいというのも、 XTREME-D がAXXE-Lを開発した目的の一つです。

​
AXXE-Lの環境をそのままお使いいただくことも可能ですし、お客様の環境にXTREME-Dのシステムソフトウェアを統合させていただくことも可能です。
​お客様にとって最適のハードウェアをご提案させていただき、最適なソリューションを柔軟にご提供させていただきます。
主な特徴
画像
All in One​
HPCを利用して計算を実行するためには、さまざまなコンポーネントが必要となります。必要となるコンポーネントが複雑なことが、一般企業でのHPC導入の障壁となっていました。
​AXXE-Lには、HPCを利用するにあたって必要となるコンポーネントがすべて含まれています。
画像
さまざまなHPC環境に対応できる​プラットフォーム
HPCを実行することができる環境は多岐に渡っています。

AXXE-Lは、さまざまなHPC環境に対応し、どの環境であっても、同じ操作方法で利用することができます。

​
画像
サブスクリプションモデル​
誰でもスーパーコンピューターを使うことができるよう、AXXE-Lはサブスクリプションサービスとなっています。

使った分を後から請求されるのではないため、容易に予算管理することができます。

​
画像
Jupyterフロントエンド
フロントエンドとしてJupyterを採用しています。Jupyerはブラウザー上で動作するプログラムの対話型実行環境です。
​
ノートブックと呼ばれるファイルにPythonなどのプログラムを記述し、実行結果を逐次確認しながら、作業を進めることができます。
画像
広範に渡るパートナーシップ
さまざまな企業との広範に渡るパートナーシップにより、最新鋭のデータセンターやハードウェアを最大限に活用したソリューションを提供しています。



​
画像
XTREME-D
エクストリーム-Dは、HPCに必要となるハードウェア、ソフトウェアに精通したプロフェッショナル集団です。
ハードウェア / ソフトウェアを最大限活用したソリューションを提供するだけではなく、ハードウェア / ソフトウェアを最大限活用していただくためのプロフェッショナルサービスを提供します。
プロダクトラインナップ
Shared(共有)プラン
画像
XTREME-Dで管理するデータセンター内に用意された環境を利用できるプランです。利用の上限として18万コア時間/月が設定されています。
また、
XTREME-Dで管理するデータセンター内に用意された環境を複数のユーザー間で共有するプランで、実際に利用するノードまたはコアは利用状況に応じて異なる場合があります。
Dedicated(専有)プラン
画像
XTREME-Dで管理するデータセンター内に用意された環境を利用できるプランです。この環境の一部を常に専有することが可能となります。
XTREME-Dより提供する標準的な環境は最大960コアですが、お客様ののニーズに合わせて、規模は変更いただくことが可能です。ただし、最小構成は480コアとなります。
なお、ユーザーが用意したハードウェアを
XTREME-Dで管理するデータセンター内にホスティングする形態でのサービスも可能です。
Private(プライベート)プラン
画像
お客様が指定したハードウェアに対して、XTREME-Dのシステムソフトウェアのみを提供するプランになります。
この場合、対象となるハードウェアはユーザーの管理するデータセンター内に設置されます。

カタログPDFをダウンロードする

画像

お気軽にご相談ください!

製品に関するご質問・ご相談など、お気軽にお問い合わせください。
​
NVIDIA認定のエリートパートナー「GDEPソリューションズ」は、
​ お客様の用途に最適な製品のご提案から導入までサポートします。
お問い合わせフォーム
Picture
GDEPソリューションズ株式会社
東京都文京区本郷三丁目34番3号 本郷第一ビル8階
TEL:03-5802-7050
・NVIDIA認定 Elite Partner [最上位レベル]
・NVIDIA Advanced Technology Program 達成  [DGX 販売資格]
・東京都公安委員会 古物営業許可番号
 第305471905562号
≫ 新着情報
​

GPU製品
≫ 3月納品可能!GPU搭載ワークステーション
≫ AI・データサイエンスおすすめ
≫ 数値計算・解析おすすめ一覧
≫ NVIDIA GPU一覧

≫ GPUレンタル一覧
≫ GPU年定額プラン

HPC
≫ HPC Workstation
≫ AXXE-L by XTREME-D
≫ NVIDIA HPC SDK
≫ 高速化 受託サービス
​ストレージ
​≫ ストレージ一覧

クラウド製品
​≫ セキュリティ
≫ 仮想化
≫ リモートアクセス

≫ ハイブリッドクラウドNAS

​GPUコラム/導入事例
≫ GPUプログラミング入門
≫ GPU Technology for CG/AI
≫ ツブ子が聞く・見る・行く
≫ 導入事例
会社情報
≫ ごあいさつ
≫ 会社概要
≫ アクセスマップ
≫ 採用情報
​
≫ お問い合わせ
​
≫ 個人情報の取扱いについて
≫ 利用規約
©2020 GDEP Solutions,Inc.
  • Home
    • 新着情報一覧
    • GPU2020 開催概要 >
      • Day1-AI&GPU
      • Day2-ImagingAI
      • Day3-GPUスパコン
      • 過去開催 GPU2019
  • GPU製品
    • 3月納品可能!GPU搭載ワークステーション
    • AI・データサイエンスおすすめ一覧 >
      • NVIDIA DGX A100
      • DGX STATION A100
      • HP Z8 G4 Workstation
      • HP ZBook Fury17G7 Mobile Workstation
      • Dell Precision 7920 Tower
      • DeepLearning BOXⅡ
      • DeepLearning STATION
      • NVIDIA EGX サーバー
      • HITACHI SR24000
    • 数値計算・解析おすすめ一覧 >
      • HP Z4 G4 Workstation
      • HP Z8 G4 解析ソフトウェア動作確認済みモデル
      • Supermicro 7049GP
    • NVIDIA GPU 一覧 >
      • NVIDIA RTX A6000
      • Quadro RTX8000
      • Quadro GV100
      • NVIDIA A100
      • NVIDIA V100S
      • NVIDIA T4
    • GPUレンタル一覧
    • GPU年定額プラン
  • ストレージ
    • ストレージ一覧 >
      • Synology
      • DDN STORAGE
      • PURESTORAGE
  • HPC
    • HPC Workstation
    • AXXE-L by XTREME-D
    • NVIDIA HPC SDK
    • 高速化受託サービス
  • クラウド製品
    • セキュリティ >
      • KernelCare
    • 仮想化 >
      • Login VSI
      • Login PI
    • リモートアクセス >
      • FastX
      • NiceDCV
      • NoMachine
    • ハイブリッドクラウドNAS >
      • Morro Data
    • クラウドストレージ
  • GPUコラム / 導入事例
    • GPUプログラミング入門 >
      • 第12回:OpenACCを使ったICCG法の高速化
      • 第11回:OpenACCを使ったICCG法の高速化
      • 第10回:OpenACCでできる最適化とは?
      • 第9回:速くならない?とりあえずライブラリに頼ろう!
      • 第8回:OpenACCでも扱えるけど面倒な構造体
      • 第7回:今あるプログラムを楽に速くするためには
      • 第6回:プログラムの実行時間を確認しよう
      • 第5回:コンパイラのメッセージを確認しよう
      • 第4回:拡散現象シミュレーションのOpenACC化
      • 第3回:データ転送の最小化はほとんどのアプリケーションで必須
      • 第2回:その前に知っておきたいGPUの特長
      • 第1回:今あるプログラムを楽に速くするためには?
    • GPU Technology for CG/AI >
      • GPUの起源と進化
      • AlphaGo とその後
      • CUDAを用いたシンプルなパストレーシング
      • 流体シミュレーションの応用
      • GPUを用いた高速レンダリング
      • GPUを基盤としたCG/AIの技術進化
    • ツブ子が聞く・見る・行く! >
      • 見る!NVIDIA RTX A6000
      • 聞く!NVIDIA DGX A100
      • 見る!NVIDIA A100 Tensor Core GPU
    • 導入事例 >
      • DGX SYSTEMS
      • GPU Computing
  • 会社情報
    • ごあいさつ
    • 会社概要
    • アクセスマップ
    • 採用情報
  • お問い合わせ