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GPU Docker マネージメント システム (GDMS)

Leadtek GPU Docker マネージメント システム (GDMS)は、DockerベースのGPUリソースの割り当て および 管理ソフトウェアで、直感的でグラフィカルなユーザーインターフェースを使用して、大学/学校、研究機関、企業向けにAIやビッグデータのプロジェクトや開発リソースの一元管理を提供しています。

 
GDMS_LOGO

Leadtek GPU Docker マネージメント システム (GDMS)は、DockerベースのGPUリソースの割り当て および 管理ソフトウェアで、直感的でグラフィカルなユーザーインターフェースを使用して、大学/学校、研究機関、企業向けにAIやビッグデータのプロジェクトや開発リソースの一元管理を提供しています。

Leadtek WinFast GPUワークステーションおよびサーバーと組み合わせることで、GDMSはリソースを最大限に活用することができ、タスクをより効率的に管理し、総所有コスト(TCO)を削減することができます。AI開発プロジェクト、AIトレーニングコース、GPUアクセラレーション・アプリケーションプロジェクトなど、あらゆる種類の学校、教育機関、企業が開発環境の導入においてGDMSの恩恵を受けることができます。

 
 
 
 
  プロジェクト・リソースの管理  

GDMSのシンプルで視覚化されたユーザーインターフェースを使用すると、Dockerコマンドを知らなくても、プロジェクトの作成、削除、起動、停止などの管理タスクを簡単に開始することができます。

  リアルタイム GPU モニタリング  

管理されているすべてのGPUワークステーションとサーバーの「CPU」、「システムメモリ」、「GPU」、「GPUメモリ」などのリソースの使用状況を即座に確認することができ、GPUシステム内の占有リソースとアイドル状態のリソースの最新の状態を把握するのに役立ちます。

  直感的でグラフィカルなユーザーインターフェイス  
 
 
  GPUへの投資を最大限に活用  

GDMSでは、GPUリソースの割り当てに2種類のモードを用意しています。
Shareモードでは、「複数のユーザー間で1個のGPUを共有」し、Exclusiveモードでは、「1人のユーザーが複数のGPUを占有する」ことができます。この2種類のモードにより、AIプロジェクトごとに必要なハードウェアリソースを自由に設定することができます。
例えば、多くの学生が受講するAIコースでは、各学生にGPUワークステーションを準備する必要がなくなり、企業のAI開発プロジェクトにおいても、各プロジェクトチームに独立したGPUハードウェアリソースを競合することなく提供できるようになります。

 
 
  • すべてのプロジェクトはGDMSで管理されるため、ハードウェアの維持費や電力消費を大幅に節約することができます。
  • 様々な状況のニーズに対応:
    ハイエンドGPUを、同コース内の多くのユーザーと共有したり、単一の研究プロジェクトのために予約したりすることができます。
 

GDMSは、GPUカードへの出費を大幅に削減するだけではありません。

研究・教育シナリオへの適用

研究や講義のために、SSH接続とJupyter Notebookツールをサポート

保管場所の設定に対応

既存のストレージパスを使用して、ファイル転送時間とセキュリティ上の懸念を軽減

タスクのスケジューリング

GPUシステムとプロジェクト管理のタスクを効率的に完了

すぐに AI 開発を開始可能な

WinFast GPU ワークステーション
および サーバー

AI Deep Learning ソリューション

詳細は、こちら

推奨 システム 要件 GDMS サーバーには、以下が必要です。
  • CPU: 8 コア 以上
  • RAM: 16GB 以上
  • ストレージ: 2TB以上 SSD (または HDD)
推奨 GDMS サーバー モデル: WinFast GS1030ST
対応 GPU サーバー WinFast RTX AI ソフトウェアパックを備えた、WinFast ワークステーション および サーバー シリーズ
ネットワーク 要件
ポート ポート番号 説明
TCP、UDP 20 FTP(デフォルト 接続 ポート)
TCP、UDP 21 FTP(コントロール ポート)
TCP、UDP 22 SFTP、SSH
TCP 80 HTTP(Apache)
TCP 445 SAMBA
TCP、UDP 3306 MySQL データベース システム
TCP、UDP 5900 VNC
TCP 8080 HTTP(Apache Tomcat)
GPU サーバー リソース 管理モード

ソフトウェア管理者による、GPUサーバーにあるすべての作成済みプロジェクトとコンテナの管理が可能

2種類のプロジェクト/コンテナモードによって、GPUリソースを割り当て

  • Exclusive モード: 「GPU ユニット」によってGPU構成を管理
  • Share モード: 「GPU メモリ」によってGPI構成を管理
サポートする
GPU サーバー コマンド
利用可能なコマンドとスケジュールされたタスク:
  • 電源 オン
  • 電源 オフ
  • 再起動
  • Docker イメージの更新
GPU サーバーのモニタリング
  • GPUの使用状況の監視 - 各CPU、メモリ、GPU、GPUメモリの使用率を分析
  • GPUサーバー情報の一覧表示 - IPアドレス、ステータス、最終オンライン時刻
コンテナのモニタリング
  • コンテナの使用状況の監視 - GPUがサポートするコンテナの使用状況を分析
  • GPUサーバーで作成されたコンテナ情報の一覧表示 - 名前、IPアドレスおよびポート、ステータス、作成時刻
GPU サーバー通信 GDMSとGPUサーバ間のHTTPS通信を暗号化
対応 ブラウザ GPUリソースとコンテナを管理するためのブラウザベースのコンソールをソフトウェア管理者に提供
  • Google Chrome、Internet Explorer 10 以上、Firefox をサポート
対応言語
(マネージメント コンソール)
英語


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