【東京大学】深層学習用計算機 【資料締切 2/5】

機関名

東京大学薬学部

件名

深層学習用計算機

調達方式

購入

導入時期

平成31年度12月以降

これまでの流れ

主な仕様

Ａ　深層学習用計算機は以下のハードウェア要件を満たしていること。
　　　ａ　64bitアーキテクチャのCPU（マルチコア）に加え、他に16枚以上のGPGPUから成る単一の計算サーバで構成されること。
　　　ｂ　計算サーバの内蔵ディスクは、システム用領域として、30TB以上の物理容量を有し、NVMe(Non-VolatileMemory Express)接続のSSD（Solid State Drive）ディスクドライブで構成すること。
　　　ｃ　計算サーバにおけるCPUはIntel社製Xeon Platinum 8168の24コア2.7GHzの同等性能のCPUを２基搭載すること。
　　　ｄ　計算サーバにおけるGPGPUの総記憶容量は、512GB以上（GPGPUの１枚あたりの記憶容量は32GB以上）であること。また、GPGPUのメモリバンド幅（理論帯域幅）は１枚あたり900GB/s以上であること。
　　　ｅ　システムメモリは1.5TB以上であること。
　　　ｆ　計算サーバにおけるGPGPUの総記憶容量は、512GB以上（GPGPUの１枚あたりの記憶容量は32GB以上）であること。また、GPGPUのメモリバンド幅（理論帯域幅）は１枚あたり900GB/s以上であること。
　　　ｇ　計算サーバのGPGPU(16枚）は相互に接続し、そのバイセクションバンドは2.4TB/s以上であること。
Ｂ　深層学習用計算機は以下のソフトウェア要件を満たしていること。
　　　ａ　OSはUbuntu Linux互換OS且つハードウェアメーカーから供給されるものであること。
　　　ｂ　GPUドライバ、CUDAを含む深層学習向けSDK等を導入すること。
　　　ｃ　caffe / CNTK / TensorFlow / Theano / Torch / PyTorch / DIGITS を含む深層フレームワークを本装置に最適化し、コンテナのオンラインリポジトリとして提供すること。リポジトリは継続的にアップデートされること。
　　　ｄ　オペレーティングシステム、深層学習向けSDKなどを本装置に最適化し、オンラインリポジトリとして提供されること。
Ｃ　深層学習用計算機は以下の保守及び利用・運用支援に関する要件を満たしていること。
　　　ａ　ハードウェア及びソフトウェアの保守について、迅速な支援体制（12か月）をとること。また、ハードウェア及びオペレーティングシステムについては、供給者の保守が12か月あること。
　　　ｂ　メールおよび電話での当該サーバのサポートを行うこと。（日本語：平日９時～18時）
　　　ｃ　GPUメーカーの技術サポートを提供すること。
　　　ｄ　その他の保守内容については、請求担当者ならびに会計担当者と協議の上決定すること。