深層学習 デスクトップワークステーションAMD(R) EPYC CPU 搭載「DeepLearningBOX/Alpha」を販売開始

NVIDIA(R)のエリートパートナーである株式会社ジーデップ・アドバンス（本社：東京都港区、代表取締役　飯野 匡道、以下GDEPアドバンス）は、国内の深層学習分野においてこれまでに多くの導入実績を持つ、デスクトップワークステーション DeepLearningBOX シリーズに、GDEPアドバンスでは初のAMD社製 EPYCシリーズを搭載した「DeepLearningBOX/Alpha」をラインナップに追加し本日5月28日（木）より販売開始しました。

「DeepLearningBOX/Alpha」は、第二世代AMD EPYCプロセッサを搭載したDeep learningモデルです。これまで、一般的にGPUを拡張すると学習のパフォーマンスが大幅に向上しますが、フレームワーク内のホストCPUによって行われる他の処理が、システム全体のパフォーマンスを制限する要因となっていました。問題の改善にはフレームワーク内でGPUにデータを受け渡すパイプラインのパフォーマンスを大きく引き上げる必要があり、このためにはCPUからGPUへ処理をオフロードできるマルチコアCPUの搭載が必要でした。

GDEPアドバンスではこれらの性能要求に対して、AMD(R) EPYCの最大64コア/128スレッドのマルチコアCPUの搭載によりこの問題を解決します。
さらに本モデルは、これまで通り最大4枚のGPU搭載に加えて、次世代のGPU Ampere世代に向けて広帯域のPCI-Express Gen4にも対応、大容量をサポートする8チャネル DDR4 3200 MHzに対応した広帯域メモリ対応で、ストーレージもNVMeを標準搭載しシステム全体の大幅な性能向上を図りながらも、CPU冷却を液体冷却化しているため静音性が高い新製品になります。

下記グラフは、実際に「DeepLearningBOX/Alpha」開発機を用いてTensorflowアプリケーションのビルドを行い、その実行に必要な時間の比較を示したものです。大規模アプリケーションの並列ビルドは、ディスク I/O、メモリバンド幅、キャッシュサイズ、整数系演算性能など、多岐にわたる項目の複雑に混じった動作の最終結果が実行時間として現れるため、浮動小数点性能を除く大まかな特徴を捉えるには良い指標となると考えられ、CPUの性能向上によりアプリケーションのビルド時間を短縮させ、大幅な開発時間の短縮と効率化が望めます。

DeepLearningBOX/Alpha　製品ページ
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