Deep Learning・機械学習開発環境インストール

サービス概要

当社では機械学習、ディープラーニング向けのシステムとして、各種フレームワークをプリインストールしたデスクトップマシン、ワークステーションおよびサーバを販売しております。ディープラーニングのテスト的な導入に最適なコストパフォーマンスの良いエントリーモデルから、高スペックのモデルまでご希望の仕様に沿って柔軟に対応いたします。

お見積りの際は、各GPU搭載モデルのお見積りフォームでご希望の構成をお選びいただき、備考欄などに「ディープラーニング」と付記してご送信ください。

対象のシステムなど

ディープラーニング向けシステムをご購入の場合、無償オプションで各種ソフトウェアやフレームワークのプリインストールサービスを行っております。対象となるOSはUbuntu 22.04 LTSで、DockerもしくはSingularityのインストールを行ったうえで「プリインストール対象パッケージ」に記載されているコンテナ(TensorFlow2、PyTorch)を無償オプションとして動作確認いたします。動作確認の内容はMNISTの手書き文字認識などのごく基本的なものになります。Ubuntu 22.04以外のLinuxディストリビューションやWindows OSに関しては別途ご相談ください。

OS用ディスクを出荷時点の状態に戻すためのリカバリUSBメモリも標準で付属しております。もし環境が崩れた場合でも、USBメモリを使用して再インストールすることによって、OS環境を出荷時点の状態に戻すことが可能です。

プリインストール対象パッケージ

以下のパッケージに無償オプションでご対応いたします。

パッケージ概要
NVIDIA DriverGPUに合わせた最新版のNVIDIA Driverをインストールします。また、必要に応じてCUDA Toolkitや関連ライブラリ(cuDNN, NCCL)もインストールいたします。
Dockerコンテナベースで開発を行うことができるDockerをプリインストールいたします。
SingularityDockerよりも手軽に使うことができるSingularityをプリインストールいたします。
TensorFlow2
(コンテナ)
データフローグラフを使用した数値計算のためのソフトウェアライブラリです。データ可視化のツールなども含まれています。
PyTorch
(コンテナ)
GPUを用いた高速なテンソル計算を可能にするライブラリで、Deep Learningをはじめとしてニューラルネットワークの高速な計算にも対応するオープンソースのパッケージです。
※ソフトウェアやコンテナを利用するためのライセンス規約等に準じて、お客様の方でご登録などをお願いいたします
※最新CUDAバージョンに対応していないフレームワークのコンテナでの動作確認にはご対応いたしかねますのでご了承ください

表中に記載のないフレームワークやソフトウェアのインストール、お手持ちのコードの動作確認、特定のPythonパッケージインストールのご指定などがありましたら、内容によって無償もしくは有償でご対応いたしますのでお気軽にお尋ねください。

ディープラーニング向けハードウェア