失敗したくない人のAI環境構築
HPC+AI環境構築サービス

あなたのAI環境、古くなっていませんか？

購入した当時はハイスペックでも、CPUやGPUの世代が上がるにつれて相対的に性能は低下していきます。 また内部で動くドライバやライブラリのバージョンを定期的にアップデートする手間は担当者にとって大きな負担となります。 サイエンスパーク株式会社はこれまで研究機関にAI開発用PCをカスタマイズ・セットアップして納入してきた経験を活かし、HPC+AI環境構築サービスを開始しました。

HPC+AI環境構築サービスとは

お客様の手元に最新のAI開発・運用環境を構築するサービスです。 ハードウェアだけでなく、内部にインストールするソフトウェアのセットアップを含めたトータルサポートをフルオーダーでお承りします。
継続でご契約いただける際には、年に1回のソフトウェア更新のオプションもご提供可能です。

こんな時にご活用ください

パーツ選定からOSSライブラリのセットアップ+開発まで

• GPU NVIDIA社製GPUの機種選定や、ドライバ・CUDA/cuDNNの導入をお手伝いいたします。 用途やご予算に合わせたスペックの選定だけでなく、導入予定のソフトウェアの対応状況を考慮した選定を行います
• OSSライブラリ 以下のOSSライブラリやモデルの導入実績があります、この他のライブラリについてもお気軽にお問い合わせください。 Tensorflow, Mask R-CNN, darknet (YOLO v4, v5), PyTorch, PoseNet, OpenPose等
• 専用ツール/アプリ開発 AIの精度評価アプリや分析結果集計アプリ、教師データ作成ツール等々のソフトウェア開発についてもぜひご相談ください。要件定義段階から弊社ソフトウェア開発エンジニアがお引き受けいたします。
• セットアップ AIが動作するような多機能高性能機種は、画面が付かない(映像ポートのトラブル)、OSが立ち上がらない（メモリのトラブル）などといったトラブルに煩わされがちです。経験豊富な弊社スタッフにお任せください。

YOLOやMask R-CNN、Tensorflowなどの各種フレームワークやライブラリが指定するCUDA/cuDNNのバージョン合わせや競合はスケジュール遅延の典型的な原因の一つです。 またOpenCV等の依存ライブラリのビルドなどのセットアップ作業で思わぬトラブルに巻き込まれることも珍しくありません。 複数のライブラリを使用する場合は、各ライブラリに応じて複数のCUDAのバージョンを調整する必要が生じるシーンも考えられます。 弊社はご希望の動作環境とご予算をおうかがいした上で、最適なハードウェアの構成をご提案し、ソフトウェアを含む環境構築を一手にお引き受けします。 さらにご要望に応じて、弊社独自ライブラリの導入や、専用ツール/アプリケーションの開発までご対応が可能です。 お客様は実現可能性調査や実験に集中することができます。

研究機関様向け機械学習環境構築(220万円 税別)

大量の画像に対してYolo v4を用いた深層学習ならびにその精度評価を実行するための環境一式の構築をお手伝いしました。こちらのお客様からは同じ仕様で2台目以降の御用命もあり、その際は割引価格でご提供させていただきました。

研究機関様向け機械学習環境構築(300万円 税別)

大量の画像に対してYolo v4を用いた深層学習ならびにその精度評価を実行するための環境一式の構築をお手伝いしました。こちらのお客様からは同じ仕様で2台目以降の御用命もあり、その際は割引価格でご提供させていただきました。