NVIDIA DGX-1 NVIDIA DGX-1

NVIDIA DGX-1

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ディープラーニングへの近道

サーバーやGPUを選ぶより、ずっとうまくディープラーニングのためのプラットフォームを構築できます。ビジネスにAIを導入するには、ソフトウェアとハードウェアを慎重に選んで統合する必要があります。NVIDIA DGX-1があれば、イニシアチブをすぐに始動できます。箱から取り出してすぐに使えるソリューションで、数週間や数か月ではなく、数時間で洞察が得られます。

NVIDIA DGX-1

たやすく得られる生産性

今日のディープラーニング環境には、何十万ドルものお金がかかります。ソフトウェアのエンジニアリングに時間が費やされ、さらにオープンソース ソフトウェアの安定化が数か月遅れるためです。NVIDIA DGX-1があれば、すぐに生産性が得られます。合理化されたワークフローが与えられ、チーム全体での共同作業が可能になります。最新のNVIDIA最適化ソフトウェアによる最先端のソリューションで、時間とコストを節約します。

革新的なAI性能

GPU活用のパフォーマンスを提供するソリューションは数多くありますが、最新のNVIDIA Tesla V100(次世代NVIDIA NVLinkを含む)や新しいTensor Coreアーキテクチャの可能性をすべて引き出せるのはNVIDIA DGX-1だけです。DGX-1は、NVIDIA GPU Cloud Deep Learning Stackと、現在最も人気のあるフレームワークの最適化バージョンを利用し、他のGPU基盤システムと比べて3倍のトレーニング速度を実現します。

投資保護

NVIDIAディープラーニングの技術をすべて引き出し、プロジェクトを支えます。想定した結果を得るために時間とコストを無駄にすることがありません。ハードウェアやオープン ソースソフトウェアのトラブルシューティングには時間がかかります。NVIDIAの企業向けサポートで時間を節約してください。調整と最適化にかける時間が少なくなり、発見に集中できる時間が多くなります。

「DGX-1」はディープラーニングに特化して設計された「世界初※1」のAI専用スーパーコンピューターです。

※1 NVIDIA社調べ。

「Tesla P100(Pascal)」を8枚搭載し、NVLink対応によりCPUとGPU間、そしてGPU間における超高速通信を可能にします。

一般企業向け/アカデミック向けに、
期間限定の特別価格キャンペーンを開催中!

商品の詳しい情報やご相談、お見積もりは、
こちらからお気軽にお問い合わせください。

特長

NVIDIA DGX-1

(1)NVIDIA TESLA V100

AI用に設計されたTensor Core技術を組み込んだ最初のGPUアーキテクチャ。

(2)次世代NVIDIA NVLINK

GPUあたり毎秒300GBの高速相互接続。現行のPCIe Gen3×16相互接続を10倍上回る速さ。

(3)2つのINTEL XEON CPU

ブート、ストレージ管理、ディープラーニング フレームワーク調整用。

(4)QUAD EDR IB

高帯域幅、低レイテンシ、毎秒800GBの通信。

(5)3つのラックユニット筐体

コンパクトなラックスペースにぴったり。最大システム電力は3,200W。

スペック

GPU 8x Tesla V100 テラフロップス
(GPU FP16)
960
GPUメモリー 256GB(GPU 8基の合計) CPU Dual 20-Core Intel Xeon E5-2698 v4 2.2GHz
NVIDIA CUDAコア 40,960 NVIDIA Tensorコア 5,120
最大消費電力 3,500W システムメモリー 512GB 2,133MHz DDR4 LRDIMM
ストレージ 4x 1.92TB SSD RAID 0 ネットワーク Dual 10GbE
4 InfiniBand EDR
OS Ubuntu Linux ホストOS 重量 61kg
サイズ 1,180D × 730W × 284H (mm) 運用温度範囲 10-35℃

※ 記載されている仕様は、製品の改良により予告なく変更される場合があります。

パナソニックが構築するシステム構成例

  構成例  

  • ネットワークやストレージ領域とのデータのやりとりは、「LAN(10GbE)」もしくは「InfiniBand」を利用可能
  • DGX-1からストレージへのアクセスには、ファイルサーバーを経由して書き込み
  • ストレージはデータの「一時保存用領域」と「長期保存用領域」をそれぞれご用意
NVIDIA DGX-1のシステム構成イメージ

※ 構成は一例です。必要に応じて「複数台のDGX-1のスタック」や「オールフラッシュストレージの導入」など、より高性能なAI・ディープラーニング環境を構築可能です。

パフォーマンス

ハードウェア、ディープラーニングソフトウェア、開発ツールが統合されており、素早くディープラーニングを実行できます。

高性能なトレーニングにより、生産性が向上し、洞察を得るまでの時間と市場投入までの時間が短縮されます。

導入事例

株式会社ザクティ 様

株式会社ザクティ 様

高性能なDGX-1で、翌日までかかっていた処理が大幅短縮!
「パートナーの提案力」も導入時の重要な選定ポイントに

世界トップクラスの画像・動画・音声処理技術を有する、デジタルデバイスODM/OEM企業の株式会社ザクティ。AIを活用したアプリケーション開発において、3年前に導入したコンシューマー向けGPUでは実ビジネスの技術開発には性能が足りず、繰り返し処理するトライアンドエラーに多くの時間がかかり問題となっていた。

  • ビジネスでの技術開発には高性能なマシンが必須
  • 導入機種を決めるための正確な情報が必要
  • 可能な限り初期費用を抑えたい

ザクティは、「上記の課題をどのように解決したのか?」「購入するパートナー選定や導入形態など、何を重視したのか?」選定ポイントと導入効果を詳しくご紹介します。

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パナソニック デバイスシステムテクノ株式会社

導入商品  NVIDIA DGX-1

NVIDIA DGX-1 商品イメージ

活用状況
エッジAIサービスの展開に必須となるディープラーニングの学習時間を短縮するために導入。社内のセキュリティ基準をクリアできるサポート対応が決め手の一つでした。
8モデル並列学習で、従来比約5倍の高速化を実現し、より柔軟な開発も可能に。今後は、組み込み機器向けのモデル開発や移植開発の期間短縮にも活用していきます。

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「NVIDIA DGX/TESLAディープラーニングシステム」について、
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NVIDIA関連資料

NVIDIA NEWSの資料イメージ

NVIDIAニュース
2019年11月18日~21日、米国コロラド州にて開催された「SuperComputing 2019(SC19)」におけるNVIDIA関連の情報を瓦版にまとめました。NVIDIAの創業者である、Jensen Huang氏(Founder,President and CEO)のご講演内容も掲載しています。

NVIDIA DGX SuperPODの紹介資料イメージ

NVIDIA DGX SuperPODのご紹介
NVIDIAは、わずか3週間で世界で22番目に速いスパコン「DGX SuperPOD」を開発しました(2019年6月)。
DGX Systemsをどのように利用して、TOP500にランクされるレベルのインフラを迅速に構築できるのかご紹介しています。

プラス

セミナー講演資料(【AI開発の処方箋】ディープラーニングを加速させるNVIDIA活用セミナー)

NVIDIA活用セミナーの講演資料イメージ「DGXの性能を引き出すNGCとDeepOps」

「DGXの性能を引き出すNGCとDeepOps」(NVIDIA社)
複雑な機械学習モデルのトレーニングに最適なDGXシリーズですが、その性能を余すことなく引き出すためには「効果的な使い方」が重要です。NGCや複数の開発者が同時に利用できる環境を素早く整える、NVIDIAソリューションの活用方法をご紹介しています。

NVIDIA活用セミナーの講演資料イメージ:DGXシリーズのご紹介

「DGXシリーズのご紹介」(パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社)
NVIDIA担当チーフエンジニアの木村が講演しました。AI/ディープラーニングの学習基盤として圧倒的なパフォーマンスを発揮するDGXシリーズを中心に、NVIDIAソリューションの特長・ユースケース・メリットについてパナソニック内での事例も交えてご紹介しています。

商品カタログ

NVIDIA DGX-1
PDF 704KB

関連リンク

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電話番号: 0570-087870
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