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DeepLearning BOX®/ 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。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。つまり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。
弊社ではこれらの性能要求に対してAMD CPU EPYCの最大64コア/128スレッドのマルチコアCPUによる問題解決をご提案します。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世代に向けてより広帯域の PCI-Express Gen4 にも対応しています。メモリも8チャンネル、ストーレージもNVMeを標準搭載しシステム全体の性能向上を図った新製品です。さらにDeepLearning BOX®/ Alpha はECC RegisterdメモリやIPMIも標準採用しており本格運用においても充分な仕様を備えています。
　
実際に「DeepLearningBOX/Alpha」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グラフです。

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。

Linux対応
EPYC
64Core
USB3.1
SerialATA III
NVMe
PCI-Express x16
m.2
DDR4
ECC
Registered
80+ Platinum
CPU水冷
標準3年保証

AMD EPYC™ 7003シリーズを搭載

AMD EPYC 7003 シリーズ・プロセッサーは、AMD「Zen 3」マイクロアーキテクチャー・ベースのコアと AMD Infinity アーキテクチャーをベースに、業界をリードする I/O、7nm x86 CPU テクノロジー、イに統合されたセキュリティー・プロセッサーなど、充実した機能を製品ラインアップ全体で提供します。

同時に、コアあたり最大 32 MB の L3 キャッシュを搭載し、4-6-8 チャネルのメモリー・インターリーブを提供して様々な DIMM 構成でパフォーマンスを最適化するほか、ファブリックとメモリー間のクロック同期など、リーダーシップのパフォーマンスを発揮する様々なテクノロジーも提供します。

ウルトラハイエンドGPUカードを最大4枚を搭載可能

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。

安定のTITANIUM規格相当1500W電源

GPUワークステーションのキーパーツは何と言っても電源ユニットです。最大4枚のGPU搭載構成時においても変換効率90%以上となる高効率 TITANIUM規格相当の特注PSUを採用しています。日本製の電解コンデンサを搭載した本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。

8チャンネル広帯域メモリ

Leadership Memory Bandwidth 8チャネル DDR4 3200 MHzに対応した広帯域メモリ
CPU 1ソケットあたり8チャネルに対応したEPYCが第二世代「Rome」でさらに拡張し、メモリ―スピードとバンド幅の性能向上を実現。
第一世代「Naples」の帯域、DDR4-2666 340GB/sからDDR4-3200 410GB/sへ20.6％の帯域増、レイテンシも141nsから104nsへと短縮致しました。
広帯域メモリがパフォーマンスのスケーリングに貢献致します。

※現時点での構成は供給性と安定性の観点からDDR4-2933メモリが搭載されています。