コアパーツであるGPUは、最大4枚フル帯域で搭載が可能で、さらに電源ユニットには4GPU搭載構成時において、変換効率90%以上となる高効率1600W TITANIUM規格PSUを採用しています。日本製の105℃電解コンデンサのみを搭載した本PSUは、超低 ESR・超低インピーダンスと抜群の耐久性を誇り、日本国内の100V-15A（1500W動作）環境下でも、全てのGPUへ余裕のある電源供給を実現します。

前モデルDeepLearning BOX®で好評だったDeepLearning開発環境もさらにバージョンアップしています。ベースの開発環境として、Ubuntu LTSにCUDAやPython Base:python-2.Xをインストールし、その上に各種フレームワーク（TensorFlow、keras、caffe、Torch7、pytorch、CNTK、Theano、chainer、NVIDIA®DIGITS）などの主要コンポーネントが完全な整合性と動作確認がとれた状態でパッケージ化されいます。（※G-WorksのバージョンによりOSバージョンやインストールされているフレームワークなどは異なってきます。詳しくはお問い合わせ下さい）
さらにDeepLarning BOX IIからは、定期的にアップデートされた開発環境をGDEPのリポジトリサイトから入手し、ユーザー自身で容易にアップデートすることが可能になりました。日々アップデートされる様々なフレームワークや関連ライブラリなどのバージョンの整合性をとり、ジェネレーションごとにモジュール化された形で提供されます。
DeepLearning BOX IIであれば、煩わしい環境設定に時間と労力を掛けることなくハードウェアにオプティマイズされた最新の開発環境や出荷時の安定した環境など、ユーザー自身で手軽にセットアップすることが可能になります。

G-Worksの詳細はこちらからご覧ください

DeepLearningBOXではGPUカードの脱落やズレを防止するカードプロテクターを全てのGPUカードに装着しています。
社内外での輸送時のカード脱落防止はもちろん、ファン回転による振動抑制効果も期待できます。細部にまで配慮したG-DEPならではのハードウェア設計です。

※構成によっては一部装着出来ないモデルもございます。詳しくはお問い合わせ下さい