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 ℃ |