Quadro RTX 8000 / 6000 最大8基搭載
NVIDIA RTXサーバー
データセンターおすすめ 高性能フレキシブル GPUサーバー
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NVIDIA Quadro RTX 8000 または Quadro RTX 6000 GPUを最大8基搭載できるGPUサーバーを取り扱っています。
GPU 各2基づつをNVLink™で接続させることにより、優れた計算処理能力を発揮します。 また、NVIDIA Quadro RTX のGPUパワーと、NVIDIA 仮想 GPU ソフトウェア、業界をリードするサードパーティ製アプリケーションを組み合わせることで、柔軟性の高いGPUサーバーを実現しました。 ディープラーニング、AI、機械学習、ビッグデータ、HPC、レンダリングなど、幅広い用途でご利用いただける環境が整っています。 |
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NVIDIA Quadro RTX 搭載
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NVIDIA Quadro RTXは、プロフェッショナルのために設計されたウルトラハイエンドグラフィックスボードです。
✓ NVIDIA NVLINK™の相互接続により、毎秒最大100GBの高速データ転送 ✓ 次世代メモリ 超高速GDDR6を搭載 ✓ CUDAコア 4,608、Tensorコア 576を搭載した最先端GPU |
Quadro RTX 8000 |
Quadro RTX 6000 |
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CUDAコア |
4608 |
4608 |
Tensorコア |
576 |
576 |
GPUメモリ |
48 GB GDDR6 |
24 GB GDDR6 |
メモリバンド幅 |
672 GB/s |
672 GB/s |
単精度演算性能 |
16.3 TFLOPS |
16.3 TFLOPS |
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インストール済み！
NVIDIA GPU高速化ライブラリ
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NVIDIA CUDA-X AI
CUDA-X AI は、NVIDIA の画期的な並列プログラミング モデルCUDA® 上で構築されており、ディープラーニング、機械学習、HPC (ハイ パフォーマンス コンピューティング) に必要な最適化を提供します。
このライブラリには・・・
これらはすべて NVIDIA Tensor コア GPU とシームレスに動作し、AI ベースのアプリケーションの開発および展開を高速化します。
CUDA-X AI は、開発者に生産性を高める力を与える他、アプリケーションのパフォーマンスを継続的に向上できる利点があります。
このライブラリには・・・
- ディープラーニングの基本操作を高速化する cuDNN
- データ サイエンスのワークフローと機械学習アルゴリズムを高速化する cuML
- 推論のトレーニング済みモデルを最適化する NVIDIA® TensorRT™
- データ サイエンスで Pandas のような API を提供する cuDF
- 高性能なグラフ分析を実行する cuGraph
これらはすべて NVIDIA Tensor コア GPU とシームレスに動作し、AI ベースのアプリケーションの開発および展開を高速化します。
CUDA-X AI は、開発者に生産性を高める力を与える他、アプリケーションのパフォーマンスを継続的に向上できる利点があります。
NVIDIA CUDA-X HPC
CUDA-X HPC は、開発者が世界で最も困難な問題を解決することを支援する、ライブラリ、ツール、コンパイラおよび API の集まりです。
NVIDIA の並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルである CUDA 上に構築されています。
CUDA-X HPC には、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) に不可欠な、精密に調整されたカーネルが含まれています。
線形代数、並列アルゴリズムおよび信号と画像の処理のための GPU アクセラレーション ライブラリは、計算物理学、化学、分子動力学および地震探査といった分野において、演算が重要視される用途に使用できます。
NVIDIA の並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルである CUDA 上に構築されています。
CUDA-X HPC には、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) に不可欠な、精密に調整されたカーネルが含まれています。
線形代数、並列アルゴリズムおよび信号と画像の処理のための GPU アクセラレーション ライブラリは、計算物理学、化学、分子動力学および地震探査といった分野において、演算が重要視される用途に使用できます。
RAPIDS
RAPIDS は、機械学習のワークフロー全体を GPU で高速化するためのライブラリ群です。
RAPIDSを活用することで、機械学習におけるトレーニングの時間を短縮することができます。
GPU の性能を引き出す NVIDIA CUDA ベースで構築され、使いやすい Python インタフェースを提供します。
RAPIDSを活用することで、機械学習におけるトレーニングの時間を短縮することができます。
GPU の性能を引き出す NVIDIA CUDA ベースで構築され、使いやすい Python インタフェースを提供します。
RAPIDS動作環境
✓ GPU：NVIDIA Pascalアーキテクチャ以上 ✓ OS：Ubuntu 16.04/18.04 LTS ✓ CUDA： CUDA 9.2/10.0、NVIDIA Dricer v410.48以降 ✓ Docker：Docker CE v19.03 + nvidia-container-toolkit Docker CE v17-18、nvidia docker2 |
容易なインテグレーション
新たなツールを覚えることなく、最小限のコード修正で既存のPhthonデータサイエンス ワークフローを高速化 様々なGPU環境へスケールアウト PCからサーバー、そしてマルチノードクラスターへとシームレスなスケーリングが可能 高精度なモデル 学習と評価のサイクルを加速することで機械学習モデルの精度を向上 トレーニング時間の短縮 データサイエンスの生産性を飛躍的に改善 オープンソース Apache Arrow をベースとし、NVIDIA がサポートするオープンソース ソフトウェアが高いカスタマイズ性、拡張性、相互運用性を実現 |
NVIDIA RTXサーバー
NVIDIA Quadro RTX 8000 / 6000 をOEM実績のあるサーバーに搭載し、お客様の用途に適したCPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク、OSを組み合わせてご提供します。
RTXサーバー おすすめ構成
| GDEPS-RTX Server-LL | GDEPS-RTX Server-ML | GDEPS-RTX Server-S | |
| 筐体サイズ | 幅 437mm × 奥行 737mm × 高さ178mm (4U) | 幅 462mm × 奥行 673mm × 高さ 178mm (4U) | |
| 重量(想定) | 50kg（8GPU構成時） | 30kg（4GPU構成時） | |
| GPU最大搭載数 | 8 基 | 4 基 | |
| CPU | Intel Xeon 6242 (2.5GHz/20core) x 2 | Intel Xeon 6234 (3.3GHz/8core) x 2 | Intel Xeon 6234 (3.3GHz/8core) x 2 |
| チップセット | IntelR C622 chipset | IntelR C621 chipset | |
| メモリ | DDR4-2933タイプ 32GB x 12枚 384GB | DDR4-2933タイプ 16 GB x 12枚 192GB | |
| SSD | 960GB x 2 (2.5inchタイプ） | ||
| ネットワーク | 1/10GbE-T x 2、IPMI用LAN x 1 | ||
| PSU | 2000W (Titanium Level (96%+) x 4基 | 2200W (Titanium Level (96%+) x 2基 | |
| 200V入力時 1800W出力/PSU 2+2冗長構成 | 200V入力時 1800W出力/PSU 冗長構成 | ||
| 100V入力時 1000W/PSU 非冗長構成 | 100V入力時 1200W/PSU 非冗長構成 | ||
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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。
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