Deep Learning（ディープラーニング）向けワークステーション

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Deep Learning（ディープラーニング）向け
ワークステーション関連情報

Deep Learning（ディープラーニング）向けワークステーションについて

パソコン工房のワークステーションブランド「SOLUTION∞ Workstation」では、画像認識・自然言語処理・生成AIなどの深層学習に特化したモデルをラインナップしています。
ローカル環境で動作させる際、モデルの学習処理は主にグラフィックスカードで行われ、CPUなどに比べて高速に処理することが可能です。
プロフェッショナル向けの高性能プロセッサーやグラフィックスカードを搭載し、高い冷却性能を備えたケースやクーラーを組み合わせることで、一般的なパソコンと比べて、長時間の学習・推論処理でも安定した動作を実現します。安心の国内生産に加え、標準で3年間の製品保証に対応しています。

Deep Learning（ディープラーニング）向けワークステーション

小規模用途におすすめワークステーション

勉強用途や動作検証など、小規模用途におすすめのモデルを売れ筋順でご紹介いたします。

中規模用途におすすめワークステーション

画像生成AIや自然言語処理など、中規模用途におすすめのモデルを売れ筋順でご紹介いたします。

大規模用途におすすめワークステーション

大規模用途におすすめのモデルを売れ筋順でご紹介いたします。

Deep Learning（ディープラーニング）向けワークステーションのおすすめポイント

グラフィックスカード

Deep Learning（ディープラーニング）を行う規模により必要なスペックは大きく異なりますが、並列計算を得意とするグラフィックスカードは非常に重要な要素となります。またVRAM（ビデオメモリ）容量も大切で、消費量が膨大となる場合には不足してしまうとエラーが発生して止まってしまう場合もあります。個人利用や勉強用など小規模用途の場合には、VRAM 16GBクラスの（GeForce RTX™ 5080、NVIDIA RTX™ 2000 Adaなど）、画像生成AI・自然言語処理など中規模の場合にはVRAM 20GB以上のグラフィックスカード（GeForce RTX™ 5090、NVIDIA RTX™ シリーズ）がおすすめです。また、大規模（研究や学習）用途での膨大な計算量が想定される場合には、VRAM20GB以上のグラフィックスカードを複数搭載するモデルをおすすめいたします。

CPU

動作クロックおよびアーキテクチャの世代やIPC（1クロックサイクルあたりの命令実行数）が大きく影響し、それぞれ高い、新しいほど処理性能が向上します。簡単な学習用途であればデュアルコアCPUでも十分な性能を得られる場合もありますが、グラフィックスカードを複数枚必要とする場合には、CPUが複数のグラフィックスカードを制御できる接続レーン数が多いインテル® Xeon® プロセッサーやAMD Ryzen™ Threadripper™ 搭載モデルを選ぶことをおすすめします。