FUJITSU AI
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。

• キャンペーン
• 特長
• 仕様
• AI基盤サービス
• ドキュメント
• 活用シーン

キャンペーン

期間限定無料キャンペーン
（2022年3月末まで）

お客様のAI開発・運用環境の改善ポイントを診断する
「MLOps簡易アセスメントキャンペーン」

現在お客様がお使いのAI開発環境、運用方法についてお伺いし「MLOps」の考え方を適用することで、どのような改善が見込めるかを、経験豊富なAIエキスパートが分析・評価しご報告します。

MLOps簡易アセスメントキャンペーン
詳細はこちら

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。

FUJITSU 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
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。

FUJITSU Server PRIMERGY「GPU on PRIMERGY おためしキャンペーン」サイトへ

Webinar

定員：30名
受講料無料

お客様向けWebinarを開催します。

AI開発の生産性・活用スピード向上

「ゼロから始めるMLOps導入の最短コース」

日時2021年6月10日(木) 15:00～16:00

機械学習における一連のライフサイクル(機械学習～AIアプリ開発～運用中の精度監視～再学習へのフィードバック)を管理する手法が「MLOps」です。その「MLOps」を取り入れたAI開発の生産性・活用スピード向上の実現について経験豊富な当社のエンジニアがデモンストレーションも交えながらご紹介致します。お問い合わせ、お申し込みは下記「セミナー案内状」をご覧ください。

セミナー案内状

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

主な装置仕様

ハードウェア構成
モデル名		200E						200H
外観
採用サーバモデル		PRIMERGY RX2540 M5						PRIMERGY GX2570 M5
	GPU	NVIDIA® Tesla® T4 x2(※1)	NVIDIA® Tesla® T4 x4	NVIDIA® Tesla® V100S x1	NVIDIA® Tesla® V100S x2	NVIDIA® A100 x1	NVIDIA® A100 x2	NVIDIA® Tesla® V100-SXM2 x8
	CPU	Intel® Xeon® Gold 6226R x2						Intel® Xeon® Gold 6248 x2
	メモリ	128GB (※2)	256GB (※2)	128GB (※2)	256GB (※2)	128GB (※2)	256GB (※2)	384GB	768GB
	内蔵ストレージ (※3)(※4)	960GB SATA SSD x2 (※5)	960GB SATA SSD x8	960GB SATA SSD x2 (※5)	960GB SATA SSD x8	960GB SATA SSD x2 (※5)	960GB SATA SSD x8	960GB SATA SSD x2	960GB SATA SSD x8
	InfiniBand	―						Dual port IB HCA (100Gbps) x2
ソフトウェア構成
OS/フレームワーク/監視ソフト		Ubuntu (OS), TensorFlow™, PyTorch, MXNet, 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。

※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。

詳細はドキュメントページに掲載の「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム カタログ」を参照願います。

AI基盤サービス

ドキュメント

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。

• 詳細はこちら

部門単位のAI開発環境を集約し全社レベルでのGPUリソースの活用を実現

各部門でAIプロジェクトが発足するたびに、AI開発環境をそれぞれ準備していないでしょうか？複数のAI開発環境の準備や運用管理は、それだけでも大変な作業です。そこで、「AI開発環境の仮想化」により、効率的なAI開発環境の運用と、各部門のAI開発者へのスピーディーなGPUリソースの割り当てができるようになります。

• 詳細はこちら