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- 事例No.PC-11733
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参考価格：
987,800円DeepLabCut ver2.3用マシン (2024年2月版)
用途：DeepLabCutを用いた動物行動解析お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10086を見ての問い合わせ。
DeepLabCut ver2.3用のワークステーションの導入を考えている。予算100万円程度で最適構成を提案してほしい。処理能力の希望は、現在使用しているNVIDIA RTX A6000 x1枚を搭載したワークステーションと同等以上の速度でDeepLabCutを動かせること。
また、DeepLabCut ver2.3の事前インストールも依頼したい。具体的なスペックとしては，以下の条件を希望する。
CPU DeepLabCutが問題なく動く程度の能力 メモリ 128GB GPU RTX A6000と同程度の速度でDeepLabCutの解析ができるもの (Geforce RTX4090等) ストレージ 1TB M.2 SSD x2枚 テガラからのご提案
2024年2月時点で最新の第14世代Core i9を搭載した構成です。予算に合わせて合計24コアのCore i9-14900Kを選択しています。
なお、実際にDeepLabCutを実行した際に負荷がかかる箇所はGPUが大半で、CPUに高い負荷がかかる場面はかなり少ないと考えられます。
そのため、CPUの性能を重視しない場合はCore i7などの下位モデルに変更することも可能です。GeForce RTX4090とRTX A6000、どちらが最適？
お客様のご希望に合わせて、GPUはNVIDIA GeForce RTX4090 24GBを選択しています。
NVIDIA GeForce RTX4090 24GBとNVIDIA RTX A6000 48GBを比較すると、チップの世代とVRAM容量に違いがあります。チップの世代はRTX4090で採用されているものの方が新しいですが，VRAM容量はA6000の半分です。
DeepLabCutのGPU処理はTensorFlowを基盤としており、GPU利用中の挙動もTensorFlowの特性に準じます。TensorFlowのデフォルト設定で実行した場合、DeepLabCutは確保できるだけのビデオメモリを確保して処理を実行します。そのため、VRAM容量の差による影響が生じることも考えられますが、RTX4090のCUDAコア数は18,000以上でA6000の2倍に近い値です。実際の利用ではVRAM容量の差よりもCUDAコア数の差による影響の方がより大きく現れると考えられるため、RTX A6000と比較しても解析速度の向上が期待できます。なお、DeepLabCut公式リポジトリに掲載されているGPUの要件では8GB以上のVRAMが推奨として示されています。その値から考えると、RTX4090の24GBも十分なVRAMが確保されていると言えます。
本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。
主な仕様
CPU Core i9-14900K (3.20GHz 8コア+2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ストレージ2 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1500W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 DeepLabCut インストール ■キーワード
・DeepLabCutとは
DeepLabCutは、動物の行動を分析するためのオープンソースのディープラーニングツール。動画から動物の特定の身体部位を識別しマーカーレスでの追跡が可能で、精度の高い動きの分析を提供する。
参考：DeepLabCut — The Mathis Lab of Adaptive Intelligence ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2024/02/20
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弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。
■お問合せ先
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テガラ株式会社 サポートサイト
※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。
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保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。
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