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FUJITSU AI
Zinraiディープラーニング システム

オンプレミス環境で提供するディープラーニング基盤
Powered by FUJITSU Zinrai

Zinraiディープラーニング システムは、高速GPUを搭載したサーバ、およびディープラーニングに必要なソフトウェアを最適統合し、動作検証してご提供するシステムです。ディープラーニングによるデータ利活用をスピーディーに、かつスムーズに実現し、お客様のデジタルトランスフォーメーションの加速をご支援します。

お知らせ

  • 2021年2月8日
    Zinraiディープラーニングシステム 200Eに、最新のGPUコンピューティングカード「NVIDIA A100」を搭載した2つの構成が加わりました。

キャンペーン

最新GPUコンピューティングカード「NVIDIA A100」 搭載構成を含む、Zinraiディープラーニング システム 200E(6構成)を、2021年9月末までの期間限定で、特別価格にてご提供いたします。 通常価格より最大68%オフでお求めいただけます。
PDFFUJITSU AI Zinraiディープラーニング システムおためしキャンペーン (2021年4月1日更新)
詳細はこちら
  • (※)
    2021年9月末当社受注分までになります。

関連情報

あわせて「GPU on PRIMERGY おためしキャンペーン」も実施中です。詳細については下記のサイトをご覧ください。

新規ウィンドウFUJITSU Server PRIMERGY「GPU on PRIMERGY おためしキャンペーン」サイトへ

特長

  • すぐに活用可能Zinraiディープラーニング システムは高性能ハードウェアと最先端ソフトウェアを組み合わせた事前検証済みのシステムです。複雑なインストールや設定作業を行うことなく、すぐにディープラーニングをビジネスに活用できます。
  • 富士通のインテグレーション力MLPerf Traning v0.7で画像認識、物体検出、翻訳など4種類のベンチマークで世界最高速（※）を実現した富士通のAI技術・ノウハウをもとに、Zinraiディープラーニング システムは設計・検証が行われており、AI性能を最大限に発揮します。
  • 安心のサポート体制専門技術者が、お客様のZinraiディープラーニング システムをサポートし、AIシステムの運用負荷を軽減します。日本全国のサポート拠点ネットワークにより、迅速な対応が可能です。
  • (※)
    Zinraiディープラーニング システム 200HのベースとなるPRIMERGY GX2570 M5のMLPerf Training v0.7(Closed Division Times) ResNet、SSD、Mask R-CNN、NMTにおけるNVIDIA® Tesla® V100-SXM2 x8構成のシステムとの比較結果。
    (2020年7月30日時点のwww.mlperf.org公開情報)

仕様

Zinraiディープラーニング システム

Zinraiディープラーニング システムの装置仕様

ハードウェア構成
モデル名200E200H
外観deep-learning-system_200edeep-learning-system_200h
採用サーバモデルPRIMERGY RX2540 M5PRIMERGY GX2570 M5
 GPUNVIDIA® Tesla®
T4 x2(※1)		NVIDIA® Tesla®
T4 x4		NVIDIA® Tesla®
V100S x1		NVIDIA® Tesla®
V100S x2		新商品NVIDIA®
A100 x1		新商品NVIDIA®
A100 x2		NVIDIA® Tesla®
V100-SXM2 x8
CPUIntel® Xeon® Gold 6226R x2
(周波数2.90GHz,コア数16C/スレッド数32T,３次キャッシュ22MB)		Intel® Xeon® Gold 6248 x2
(周波数2.50GHz,コア数20C/スレッド数40T,３次キャッシュ27.5MB)
メモリ128GB
(32GB x4) (※2)		256GB
(32GB x8) (※2)		128GB
(32GB x4) (※2)		256GB
(32GB x8) (※2)		128GB
(32GB x4) (※2)		256GB
(32GB x8) (※2)		384GB
(32GB x12)		768GB
(32GB x24)
内蔵ストレージ (※3)(※4)960GB SATA SSD x2 (※5)960GB SATA SSD x8960GB SATA SSD x2 (※5)960GB SATA SSD x8960GB SATA SSD x2 (※5)960GB SATA SSD x8960GB SATA SSD x2960GB SATA SSD x8
InfiniBand―Dual port IB HCA (100Gbps) x2
ネットワークインターフェイス標準搭載[2ポート(1000BASE-T/100BASE-TX/10BASE-T択一)] (※6)標準搭載[2ポート(1000BASE-T/100BASE-TX/10BASE-T択一)],
Dual port LANカード(10GBASE-T)
外形寸法 (※7)W445 × D726.6 × H87 [mm]W448 × D880 × H176 [mm]
電源条件AC200V(50/60Hz)
最大消費電力 / 質量(※8)最大1,020W / 最大25kg [28.9kg (※9)]最大3,655.8W / 最大53kg [57kg (※9)]
使用環境温度周囲温度： 10～35℃ (※10)周囲温度： 10～35℃
湿度10～85％（ただし結露しないこと）
ソフトウェア構成
OSUbuntu 18.04.04Ubuntu 18.04.05Ubuntu 18.04.04
NVIDIAドライバー440.118.02450.80.02440.118.02
フレームワークTensorFlow™, PyTorch, MXNet
監視ソフトウェアPrometheus™, Exporter
  • (※1)
    Tesla T4を2枚搭載構成は、Tesla T4を1枚または2枚増設可能です。
  • (※2)
    32GBメモリを増設可能です。
  • (※3)
    1GB=1,000MB換算です。
  • (※4)
    SSD x2構成はミラーリングされています。SSD x8構成はミラーリングされたSSD x2と空のSSD x6で構成されます。
  • (※5)
    960GB SATA SSDを増設可能です。
  • (※6)
    Dual port LANカードを増設可能です。
  • (※7)
    突起物を含まない寸法です。
  • (※8)
    最大消費電力、質量は構成により異なります。詳しくはサーバ消費電力／質量計算ツールを参照ください。
  • (※9)
    角括弧内の数値は、ラックレールを含んだ質量です。
  • (※10)
    NVIDIA Tesla T4 1～2枚搭載時は吸気温度30℃未満、3～4枚搭載時は吸気温度28℃未満の環境にてご使用願います。その他のGPUカード搭載時は吸気温度28℃以下の環境にてご使用願います。

※記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

ドキュメント

カタログZinraiディープラーニング システムのカタログ一覧です。

ホワイトペーパーZinraiディープラーニング システムを活用して頂くための技術資料です。

― 200H ―

― 200E ―

― 200E (A100) ―

マニュアルZinraiディープラーニング システムの各種マニュアル、技術情報の一覧です。

― 200H/200E ―

― 200E (A100) ―

※ハードウェアのマニュアルに関してはPRIMERGYサイトを参照願います。

活用シーン

データサイエンティストを煩わしい作業から解放し、AI開発に注力

AI学習・推論に必要なソフトウェアは多岐に渡り、各ソフトウェアの組み合わせやバージョン整合性を確認したり、インストール・設定するのはかなり煩雑です。また、OSSが多く、トラブル時の調査にも時間がかかります。
富士通が組合せ検証・構築を行った垂直統合商品により、データサイエンティストは煩雑な構築作業から解放され、AI開発の生産性をより高めることが可能になります。

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