Ai Compute BOX mini/GWS-ACBSC-MINI

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Ai Compute BOX miniは、26.3Lのマイクロフォームファクター筐体(高さ306mm×幅194mm×奥行443mm)に、ハイエンドGPUと大容量メモリーを集約したコンパクト設計のAIワークステーションです。設置スペースが限られる研究室やオフィス、現場サイドでも、演算性能を妥協せずにAI開発環境を確保したいという要望に応えます。GPUにはNVIDIA Blackwell アーキテクチャのNVIDIA GeForce RTX 5080を標準搭載し、広帯域メモリーと高い並列処理性能により、AIモデルの学習・推論、ディープラーニング、3Dレンダリング、データ解析で優れたスループットを実現します。CPUはIntel Core Ultra 9 285を搭載する「GWS-ACBSC-MINI」と、AMD Ryzen 9 9950X3Dを搭載する「GWS-ACBSR-MINI」をラインアップし、前処理・後処理を含む複合的なワークロードにも安定して対応します。メモリーは192GBのDDR5、ストレージは2TBのM.2 NVMe SSDを標準搭載し、データ用ストレージスロットを2基備えます。G-Suiteに対応することで環境構築の手間を最小化し、届いたその日から開発に着手できます。
  • Core Ultara
  • AMD Ryzen
  • PCIe 5.0
  • GDDR7
  • 16GB
  • 2.5GbE
  • SATA
  • M.2 SSD
  • non-ECC
  • 1年保証
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コンパクト筐体で高性能を実現する高密度設計

26.3Lのコンパクトな筐体にハイエンドGPUと大容量メモリを高密度実装することで、限られた設置スペースにおいても高いスループットと安定した処理性能を実現します。これにより、AIモデルの学習・推論、シミュレーション、データ解析などの高負荷ワークロードにおいてもパフォーマンスを維持しつつ、リソース効率の高いコンピューティング環境を提供します。さらに、省スペース性と高密度実装を両立した設計により、設置環境に制約のあるオフィスや研究開発現場においても柔軟に導入でき、研究開発用途から実運用まで幅広いシーンに適応可能です。加えて、複数アプリケーションの同時実行や大規模データ処理にも対応できる拡張性と安定性を備えており、継続的な開発・運用を支える高効率なコンピューティング基盤を実現します。さらに、高密度設計でありながら冷却効率やシステム安定性にも配慮することで、長時間の連続稼働や高負荷環境においても安定したパフォーマンスを維持し、信頼性の高い運用を可能にします。
コンパクト筐体で高性能を実現する高密度設計

AI処理に最適化された高性能GPUコンピューティング

Blackwellアーキテクチャによる高い演算性能と広帯域メモリにより、AIモデルの学習・推論、ディープラーニング、3Dレンダリングなどの高負荷なGPUコンピュート処理を高速かつ安定して実行します。大規模データセットや複雑な演算処理においても高いスループットを維持し、処理効率の向上と開発サイクルの短縮を実現します。さらに、並列処理性能を最大限に活用することで、複数の処理を同時に実行するワークロードにおいても安定したパフォーマンスを発揮し、研究開発や検証作業のスピードを加速します。これにより、モデルの試行回数を増やしながら精度向上を図るなど、より高度なAI開発プロセスを効率的に推進することが可能です。加えて、高負荷環境下においても安定したパフォーマンスを維持できる設計により、長時間の連続稼働や継続的なトレーニング処理にも対応し、実運用フェーズにおいても信頼性の高いコンピューティング基盤を提供します。また、将来的なワークロードの増大や処理規模の拡張にも柔軟に対応できるため、研究開発から実運用まで一貫して活用可能な高効率AIプラットフォームとして機能します。
AI処理に最適化された高性能GPUコンピューティング

用途に応じて選べる高性能CPU構成

Intel Core Ultra 9およびAMD Ryzen 9を選択可能で、シングルスレッドおよびマルチスレッドの双方において高い処理性能を発揮し、ワークロード特性に応じた最適な実行環境を構築可能です。これにより、前処理・後処理を含む複合的な処理や並列性の高いタスクにおいても効率的なリソース活用が可能となり、安定した処理性能と高いスループットを実現します。さらに、タスクの種類や処理負荷に応じて適切なCPU構成を選択できるため、AI開発やデータ解析、シミュレーションなど多様な用途において一貫したパフォーマンスを維持し、開発効率の向上に貢献します。複数の処理を同時に実行するワークフローにおいてもボトルネックを抑制し、処理時間の短縮と作業の効率化を実現します。加えて、本システムは大容量メモリや高性能GPUと組み合わせることで、データ量の増加や処理の高度化といった負荷の変化にも対応可能です。これにより、研究開発から実運用まで幅広いシーンにおいて安定したコンピューティング環境を提供するとともに、将来的なワークロードの変化にも柔軟に適応できる長期運用に適した基盤を実現します。
用途に応じて選べる高性能CPU構成

大容量メモリと高速ストレージによる安定した処理環境

192GBの大容量メモリと高速NVMe SSDの組み合わせにより、大規模データ処理や複数アプリケーションの同時実行においても、高スループットかつ安定したパフォーマンスを発揮。高帯域なメモリアクセスと最適化されたNUMA構成によって、CPU・GPU間およびメモリ間のデータ転送効率を最大化し、I/O負荷の高い処理やデータ集約型ワークロードにおけるボトルネックを抑制します。さらに、PCIe Gen5インターフェースによる広帯域I/OがGPUおよびストレージ間のデータ転送を高速化し、大容量データの読み書きやキャッシュ処理を伴うワークフローでも低レイテンシを維持。開発環境や解析ツールを並行利用する高負荷条件下でも、メモリ帯域とI/O性能を活かした効率的なリソース配分により処理性能の低下を抑え、安定した実行環境を確保可能です。また、長時間の連続稼働や継続的なデータ処理においてもスループットを維持しつつ処理時間の短縮に寄与し、研究開発から実運用まで高い信頼性を担保します。
大容量メモリと高速ストレージによる安定した処理環境

DeepLearning開発環境「G-Suite」

G-Suiteは、これまでジーデップ・アドバンスが提供してきた「G-Works」の仕組み(Deep Learning の主要なフレームワークを、各世代のGPU に最適化してビルドしたソフトウェア群)を継承し、さらに発展させたOS ネイティブ環境+コンテナ環境のハイブリッドアプリケーションリソースマネージメントツールです。インターネット上のWeb サイトから様々なレシピやサポートツール群をダウンロードし、簡易解説書やチュートリアルを含むアプリケーション実行環境を構築することが可能です。Ubuntu 24.04に対応し、開発環境は miniforgeをベースとしています。各世代のGPU に最適化してビルドしたソフトウェア群に加え、OS ネイティブ環境+コンテナ環境をハイブリッドにサポートしています。

Ubuntu 22.04に対応する「G-Works4.0」を選択されたい場合は
こちらからご覧ください。
DeepLearning開発環境「G-Suite」
型番 GWS-ACBSC-MINI(Intelモデル)
CPU Intel Core Ultra 9 285 24C(P8 + E16)/24T、2.5 GHz、65 W
CPUクーラー 静音空冷CPUファン
GPU NVIDIA GeForce RTX 5080
マザーボード Intel B860チップセット
メモリー 192 GB(48 GB x4)DDR5-5600、デュアルチャネル
ストレージ ブート:M.2 NVMe SSD 2.0 TB
データ:2.5インチ SATA SSD x2
サウンド オンボードHigh Definition Audio
ネットワーク オンボード2.5GbE + Wi-Fi
ケース ACBSC-MINI ミニケース、黒(194 mm(W) × 306 mm(H) × 443 mm(D))
冷却機構 空冷仕様、静音ファン
電源 100 V入力、1,200 W Cybenetics Platinum認証電源
OS Ubuntu 24.04 LTS
リストアツール リストアUSB
AI開発環境 G-SUITE(Miniforge Pythonレシピ配布、JupyterLab + Slurm、Docker/Singularity + Slurm、NGCメニューサポート)
型番 GWS-ACBSC-MINI(AMDモデル)
CPU AMD Ryzen 9 9950X3D 16C/32T、4.3 GHz、170 W
CPUクーラー 静音空冷CPUファン
GPU NVIDIA GeForce RTX 5080
マザーボード AMD B850チップセット
メモリー 192 GB(48 GB x4)DDR5-5600、デュアルチャネル
ストレージ ブート:M.2 NVMe SSD 2.0 TB
データ:2.5インチ SATA SSD x2
サウンド オンボードHigh Definition Audio
ネットワーク オンボード2.5GbE + Wi-Fi
ケース ACBSC-MINI ミニケース、黒(194 mm(W) × 306 mm(H) × 443 mm(D))
冷却機構 空冷仕様、静音ファン
電源 100 V入力、1,200 W Cybenetics Platinum認証電源
OS Ubuntu 24.04 LTS
リストアツール リストアUSB
AI開発環境 G-SUITE(Miniforge Pythonレシピ配布、JupyterLab + Slurm、Docker/Singularity + Slurm、NGCメニューサポート)
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Linux対応について

Linux対応について
[ 動作確認モデル ]

動作確認を行ったモデルには[ Linux対応 ]のマークを表示しています。

[ ディストリビューション ]

動作確認は標準のインストーラーを使用したインストールとX-windowの起動、及びLANチップの動作確認(DHCPでのインターネット接続)までを確認しました。
ディストリビューションはRed Hat Enterprise Linux とCentOSですが、ご要望によっては、FedraやUbuntuなど、その他ディストリビューションやバージョンについてもお気軽にご相談下さい。

[ 動作確認デバイス ]

ビデオ内蔵モデルについては内蔵ビデオチップを無効化し別途ビデオカード(nVIDIA社製)を搭載して動作確認を行っているモデルもあります。
また同様にオンボードLANチップではなく別途LANカード(Realtek社製、intel社製)を搭載し動作確認を行っているモデルもございます。

※音源(サウンド)の動作については弊社では確認を行っておりません。インストーラー標準のドライバーで動作する場合もございますが、Linuxのドライバー自体が無く動作認識しないチップもございます。ご理解下さい。

[ 設定、インストール ]

インテルやPGI等の有償コンパイラやMKL等のライブラリやツール類のインストール、各種サーバー構築、設定も承っています。お気軽にご相談下さい。

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