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CERVO Deep for Linux

「APPLIED CERVO Deep for Linux 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）向けに最適化された OS (Ubuntu 18.04 LTS)、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います。

Feature of seriesCERVO Deep for Linux 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）向けに最適化された OS (Ubuntu 18.04 LTS)、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。

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

Ubuntu 18.04
動作検証済

統合開発環境
動作検証済

NVIDIA® GPU
Tesla/Quadro/GeForce

01Ubuntu 18.04動作検証済: 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されます。長期サポート (LTS) 版を利用すれば、5 年間に渡りセキュリティアップデート提供されます。もちろん、LTS版を利用するために追加の費用は必要ありません。

ここ数年、AI（人工知能）がブームとなっています。AI 関連のソフトウェアは多くがオープンソースとして公開されています。それらを解説する書籍やWebサイトにも事欠きません。書籍などと環境を合わせてUbuntuに導入することで、無用なトラブルによる時間の無駄を回避できるでしょう。

Ubuntu 18.04 LTS の動作検証を行っていますので、製品到着後に安心してご利用いただけます。本シリーズの対応ディストリビューションやバージョン以外の OS についても、有償で動作検証を行ってご提供することもできます。弊社では、ハードウェア

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
03NVIDIA® GPU Tesla/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。

Item List製品一覧

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Deep Learning ワークステーション（Xeon 2CPU/4GPU対応）