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2018-08-16

小規模でコストを抑えつつ本格的なLinuxディープラーニング開発環境を構築できるPCキット「AMULET ディープラーニングスターターキット」の取り扱いを開始致します。


アミュレット株式会社(東京都千代田区外神田3-5-1)は2018年8月20日より、小規模でコストを抑えつつ本格的なLinuxディープラーニング開発環境を構築できるPCキット「AMULET ディープラーニングスターターキット」(以下、本製品)の取り扱いを開始致します。
本製品を活用することで、オフィスに本格的なLinuxディープラーニング開発環境を短時間で構築できます。

ディープラーニングの開発現場では、ニューラルネットワークを用いた学習過程において多大な演算資源を必要とします。この演算資源として、近年ではGPU(グラフィックボード)を活用することが一般的になっています。GPUを搭載するためには、一般に筐体が大きく大型の電源を搭載したタワー型ワークステーションまたはラックマウントサーバが必要ですが、本製品ではeGPU(外付けグラフィックボード)を活用することで、小型化を実現しています。

本製品は、OSはUbuntu 18.04 LTSをプリインストールしています。GPUにはNVIDIA GeForce GTX 1080を採用し、NVIDIAが提供しているCUDA(Compute Unified Device Architecture)とcuDNN(Nvidia Cuda Deep Neural Network Library)をサポートしている各種ディープラーニングフレームワークの利用を高速化します。

Intel NUCはコンパクトで低消費電力という特徴を持ち、VESAマウンタを利用することでPC本体をモニター背面に装着できます。eGPUとはThunderbolt 3ケーブルで接続されているため、実質的な設置スペースはeGPU部のみで利用できます。

またPCとeGPUが分離していることで、eGPUを持ち運べます。他の同等構成のPCに接続して効率よくeGPUを使い回せます。

◎ リリース概要
会社名: アミュレット株式会社
登記地: 東京都千代田区外神田3-5-12
商品名: AMULET ディープラーニングスターターキット(アミュレット ディープラーニングスターターキット)
商品概要: Intel NUCとeGPUを活用したディープラーニング開発環境構築キット
メーカー希望小売価格:オープン価格
取扱開始時期: 2018年8月20日
問い合わせ先: アミュレット株式会社 法人営業部
住所: 東京都千代田区外神田3-5-12 聖公会神田ビル1階
電話: 03-5295-8439
FAX: 03-5295-8424
Email: solutions[at]amulet.co.jp
Web: https://www.amulet.co.jp/products/DLSK/DeepLearning_StarterKit.html

◎ 商品コンセプト
eGPUを活用し、コスト、設置スペース、消費電力を抑えた、本格的なディープラーニング環境を実現します。

◎ 商品特徴
・ディープラーニングで要求される演算に最適なNVIDIA製高性能GPUを標準搭載
CUDA(Compute Unified Device Architecture)やcuDNN(NVIDIA CUDA Deep Neural Network library)を利用できるNVIDIA製高性能GPUを採用し、一般的なCPUに比べてディープラーニングにおける演算時間を大幅に短縮できます。本製品では、GPUにGeForce GTX 1080を採用しています。

・設置スペースを固定・占有しないeGPU仕様
eGPUは、タワー型ワークステーションやラックマウントサーバのように、設置スペースを占有しません。消費電力を抑えた
い、または場所を固定したくない場合には、eGPU仕様がおすすめです。本製品はeGPUとして、グラフィックボード専用外付け拡張ボックス「AKiTiO Node」を採用しています。

・Thunderbolt 3ポートを搭載した様々なPCに繋げて使える汎用性
PCとeGPUは、Thunderbolt 3ポートを使って接続しています。PCとeGPUが分離していることで、様々な活用方法が考えられます。例えば開発段階では、ディープラーニングに毎回大量の演算資源が必要であるとは限りません。eGPUを本製品と同等構成の他のPCに接続して使い回すことで、コストを抑えた開発環境を構築することができます。

◎ 主な用途
・会社や研究室におけるディープラーニング環境構築に
・eGPUを使った各種演算処理に

◎ 入手先
全国のパソコン周辺機器取り扱い店および、当社直営店舗・オンラインショッピング

◎ 主要諸元
製品名: AMULET ディープラーニングスターターキット
概要: Intel NUCとeGPUを活用したディープラーニング開発環境構築キット
【PC部】
CPU:Intel Core i5-7260U 2コア 4スレッド
メモリ:16GB(最大32GBまで増設可能)
ストレージ:256GB M.2 NVMe SSD
インターフェース:Thunderbolt 3(40Gbps) ×1、USB3.0 ×4(フロント2、リア2、充電対応ポートあり)、Micro SDXC スロット (UHS-I 対応)、RJ-45 GigabitEthernet ×1、HDMI2.0 ×1、3.5mm ヘッドホン/マイクロホン ジャック ×1
外形寸法(幅 × 奥行 × 高さ):115(W)mm x 111(D)mm x 35(H)mm
付属品:VESAマウントブラケット、電源アダプター
【eGPU部】
GPU:NVIDIA GeForce GTX 1080
グラフィックボード専用外付け拡張ボックス:AKiTiO Node
インターフェース:Thunderbolt 3(40Gbps) ×1
外形寸法(幅 × 奥行 × 高さ):145mm(W) x 428mm(D) x 227mm(H)
重量:約7kg(PC + eGPU、付属品を含まず)
付属品:Thunderbolt 3ケーブル ×1(50cm)
【ソフトウェア部】
OS:Ubuntu 18.04 LTS
主なディーブラーニング向けライブラリ:CUDA Toolkit 9.1、cuDNN 7.1.2
上記OSおよびライブラリをプリインストールして出荷します。

◎ ハードウェアサポート
1年間のセンドバック保証
有償で延長サポートあり(センドバック3年保証:29,800円、センドバック5年保証:59,600円)

◎ 販売価格(税込)
弊社直営店価格(税込)ならびにオンライン・ショッピングでの販売価格(税込)は、下記の通りです。
(型番:AMU-DLSK-N1080 / JAN:4560122242765)
オープン価格(参考価格 248,400円・税込)

◎出荷開始時期
2018年8月20日より受注開始
2018年9月10日より出荷開始

◎ 用語解説
・ディープラーニング
ディープラーニング(深層学習)は、狭い意味では、層の数が多い(深い)ニューラルネットワークを用いた機械学習のことです。
より広い意味では、低次の局所的特徴から高い大域的特徴に至る、深い階層構造を持つ特徴表現(内部表現(internal representation)とも呼ばれる)をデータから獲得する機械学習を指します。(『AI白書 2017』より抜粋、一部文末を改変) 高性能のGPUと大量のデータがあれば、オープンソースソフトウェアのライブラリプログラムを活用することで、短時間で精度の高い学習をおこなうことができ近年注目を浴びています。

・CUDA(Compute Unified Device Architecture)
NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングアーキテクチャです。1つのグラフィック プロセッサ内で多数のコンピューティング コアの使用を可能にすることで、演算速度を劇的に速めると同時に汎用数値演算の処理も可能としています。

・cuDNN(NVIDIA CUDA Deep Neural Network library)
NVIDIAが開発・提供している、ディープラーニング用のライブラリです。このライブラリを使うと Caffe2, MATLAB, Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow, Theano, PyTorchなどのディープラーニング用のソフトウェアの速度が向上します。

・Ubuntu(ウブントゥ)
Debian GNU/Linuxをベースとしたオペレーティングシステム (OS) です。Linuxディストリビューションの1つであり、オープンソフトウェアとして提供されています。18.04 LTSは2018年4月に公開された最新安定バージョンです。

・GPU (Graphics Processing Unit)
リアルタイム画像処理に特化した演算装置です。CPUに比べて大量のコア数を持ち、並列的な演算処理に優れています。
ディープラーニングでは、大量のデータから規則性や特徴を導き出し学習しますが、分析のため膨大な量の演算が必要です。
CPUよりはるかに高い演算性能をもつGPUであれば、比較的安価にディープラーニングを実行できます。

・GeForce GTX 1080
NVIDIA社が提供している高性能GPUです。CUDA Core を2560基搭載しています。

・eGPU(external Graphics Processing Unit)
コンピュータの外部に設置するGPU装置です。ラップトップPCや小型PCの外部に設置し、GPUに必要な電源を補完し、演算処理を行います。本来強力なGPUが搭載できない小型PCでもフルサイズのGPUを運用できます。外部GPUとの接続には、様々なインターフェースが用いられますが、PCIe ×4, 最大40Gbit/s 対応のThunderbolt 3ポートを用いる事例が増えてきています。

・AKiTiO Node
AKiTiO NodeはThunderbolt 3 ポート付き、外付けのグラフィックスカードを収納するために設計された拡張ボックスです。
400Wの電源ユニット内蔵で、GPUに対して追加の給電を可能としています。

・Thunderbolt 3
Thunderbolt 3は、Thunderboltの3世代目として登場した I/O (入出力)技術です。
USB Type-Cとポートの形状は同じですが、USB 3.1よりもThunderbolt 3の方が高速で最大転送速度は40Gbpsです。

・Intel NUC(Intel Next Unit of Computing)
インテル社が設計したスモールフォームファクターのパーソナルコンピュータです。マザーボードのサイズは101.6x101.6mm(4x4インチ)と小さくなっています。
VESAマウンタを利用することでモニター背面に取り付けることができ、低消費電力タイプのCPUと組み合わせることにより、設置スペースと消費電力を抑えたシステムを構築できます。
また標準でBluetoothと無線LANチップを備えているため、PC周辺をすっきりとワイヤレス化できます。


 

 

 

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