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CERVO Deep for Windows

「APPLIED CERVO Deep for Windows シリーズ」は、
深層学習 (Deep Learning) での計算に特化した学技術計算向けに設計された
HPC 専用ワークステーションです。

ディープ・ラーニング(深層学習)向けにWindows® 10 Pro 64bit、フレームワーク、ライブラリや、ノン・プログラミングのディープラーニング・ソフトウェア「Sony Neural Network Console」などをあらかじめインストールしています。

Feature of seriesCERVO Deep for Windows シリーズの特徴

本シリーズは、深層学習 (Deep Learning) での計算に特化した学技術計算向けに設計された HPC 専用ワークステーションです。ディープ・ラーニング(深層学習)向けに Windows® 10 Pro 64 bit 、フレームワーク、ライブラリをあらかじめインストールしており、深層学習を意識した専用モデルとなります。また、ノン・プログラミングのディープ・ラーニング・ソフトウェア「Sony Neural Network Console」をお客様に代わりインストールいたします。

ワークステーションを構成する部材は、すべて「高耐久」「高品質」仕様で、3 年間のセンドバック方式ハードウェア保証となっています。国内(福岡市)の自社工場で企画・製造し、12 時間の品質・動作・エージング検査済みです。

ディープラーニング(深層学習)は、人工知能(AI)を効率的に学習させる、機械学習の手法のひとつです。 従来の機械学習手法より高い能力を発揮するとして、研究や商業利用に向けた動きが活発となっており、音声認識や画像認識、画像生成、自然言語処理等、ロボティクス、 あらゆる分野で最先端かつ重要なテクノロジーを支えています。 ディープラーニングに使用される GPU は、大規模・高度な計算処理に優れ、超人的な速度、精度、規模で学習するトレーニングマシンには欠かせないものです。ビッグデータを実行可能な知識に変える高いパフォーマンスを発揮します。

Three features3つの特徴

01

Sony Neural
Network Console
インストール代行

02

統合開発環境
動作検証済

03

NVIDIA® GPU
Tesla/Quadro/GeForce

01Sony Neural Network Console インストール代行

面倒なセットアップなどが不要。初めての方でも安心

オペレーティング・システムには、Ubuntu 18.04 LTS を採用しています。Ubuntu は、セキュリティに配慮して設計されています。デスクトップおよびサーバーの無償セキュリティアップデートが、少なくとも 9 ヶ月間に渡って提供「Sony Neural Network Console」は、従来のようなプログラミングを必要とせずに、ディープ・ラーニングを実装できるツールで、無償で利用することができます。弊社では、この「Sony Neural Network Console」をお客様に代わりワークステーションにインストールして出荷致します。

「Sony Neural Network Console」は、プログラミングありきの実装と比較して、プログラミングを必要とせず、直感的な操作が可能です。OS は Windows® 10 Pro 64 bit を採用しており、多くのディープ・ラーニング計算機で採用されている Ubuntu などの Linux OS に比べて、利用しやすいことも一つの特徴です。

ドラッグ&ドロップで簡単にレイヤーを編集でき、簡単にニューラルネットワークを設計できます。

ネットワークを設計するとすぐに高速な学習が始められ、モデルの精度を高めます。また、学習曲線、学習結果履歴をグラフィカルに確認できます。

画面は「Neural Network Console」で用意されたサンプル・プロジェクトです。学習には、学習用データと評価データの2種類を使用します。

インストールしたばかりのOSにDeepLearning用のセットアップを1から行うのは非常に時間と手間のかかる作業です。また、フレームワークやライブラリのバージョンの違いによって正常に動作しない場合もあり、可能な限り最新のものを使いつつ整合性の取れた組み合わせでセットアップを行うのは至難の業です。

出荷時にディープラーニング環境を構築済みなので、届いたその日から研究・開発に着手することが可能です。付属のシステムマニュアルには、代表的なフレームワークライブラリのサンプルプログラムの動作確認手順も記載されているので、ディープラーニングが初めての方にも安心です。

02統合開発環境動作検証済

インストール済み開発環境とフレームワーク、ライブラリ

01NVIDIA® GPUTesla/Quadro/GeForceを搭載

様々な種類のプラットフォームにおけるアプリケーションを加速化

GPU 加速コンピューティングとは、科学、分析、エンジニアリング、コンシューマー、およびエンタープライズ用アプリケーションを加速するために、グラフィック処理ユニット (GPU) と CPU を併用することを指します。2007 年に NVIDIA が開発した GPU アクセラレータは、今や政府研究所や大学、エンタープライズ、そして世界中の中小企業における、エネルギー効率の高いデータセンターで活躍しています。GPU は、車から携帯電話やタブレット、無人飛行機やロボットに至るまで、様々な種類のプラットフォームにおけるアプリケーションを加速化しています。

CPU と GPUの違いを理解する単純な方法は、 タスクの処理方法を比較することです。 逐次処理用に最適化された2~3個のコアから成るCPUに対して、GPUは複数のタスクに同時に対応できるよう設計された何千ものより小さく、より効率的なコアで構成されています。

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