ディープラーニングを行うために必要な、ハードウェア、ソフトウェアを検証済、サイジング済みの状態で提供するコンバージド・システム

ディープラーニングシステムは、ハードウェアとして、GPU（Graphics Processing Unit）を搭載した高性能なコンピュータが必要なのはもちろんのこと、ネットワーク、ストレージにも高い性能が求められます。またソフトウェアとして、フレームワーク、Deep Learning SDK（ 開発キット）、GPUトレーニングシステム等も必要となります。これらをユーザが選定し、動作確認し、想定するパフォーマンスが得られるかどうかを購入前に検証することは、大変煩雑でした。

コンバージド・システム「Networld DLS」で解決

Networld DLS で提供されるもの

	ハイエンドモデル	ミッドレンジモデル	エントリーモデル
コンピュータ	GPU　8枚搭載	GPU 4枚搭載	GPU 1枚搭載
ネットワーク	InfiniBand EDR 100Gイーサネット	100Gイーサネット 10Gイーサネット	オンボード
ストレージ	オールフラッシュストレージ	ハイブリッドストレージ	高性能SSD及びHDD内蔵
ソフトウェア	OS、ドライバの他、CUDAR（Compute Unified Device Architecture：クーダ）開発環境、Deep Learning フレームワーク、Deep Learning SDK（開発キット）、DIGITS™ GPU トレーニングシステムなどから選択

NVIDIA　DGX-1の仕様

GPUs	8 x Tesla P100
TFLOPS1 (GPU FP16 / CPU FP32)	170
GPU Memory	16GB per GPU
CPU	Dual 20-core Intel Xeon E5-2698 v4 2.2GHz
NVIDIA CUDA Cores	28672
System Memory	512GB 2133MHz DDR4 LRDIMM
Storage	SSD RAID Array 4 x 1.92TB SSD RAID 0 SSD OS Drive 1 x 480GB
Network	Dual 10 GbE, 　4 InfiniBand EDR
Software	Ubuntu Server Linux OS DGX-1 Recommended GPU Driver
重量	134 lbs(60.7Kg)
大きさ	866 D x 444 W x 131 H (3U) [mm]
最大電気容量	3200W
動作温度	10-35 ℃