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PC と NVMe を接続する方法 |
株式会社アークブレインでは、Deep Learning(深層学習)を研究するための カスタム・オーダーメイドの ワークステーション(GPU × 1~4)や、サーバー(GPU × 1~4)を販売しております。
Intel® Xeon® Scalable Processor 搭載 Arcbrain オリジナル サーバー、ワークステーション製品 最新ラインナップ GPUを使用せず、Intel® Xeon® / Core™ Processor、インテル® Parallel Studio、インテル® MKL(Math Kernel Library) の DNN(Deep Neural Network) プリミティブ、インテル® Distribution for Python® による Deep Learning(深層学習)の開発環境を構築することも可能です。 お気軽に弊社までお見積り依頼をお願いいたします。 ご希望の仕様に合った構成のカスタマイズに、ご対応させていただきます。 |
PC と NVMe を接続する方法 |
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インテル® SSD 750 シリーズには、「2.5 インチ x 15mm、U.2 コネクタ(SFF-8639)」の NVMe SSD と、PCI-Express Gen. 3.0 x4 スロットを使う 「Half-height half-length(HHHL)アドインカード」 のものがあります。 HHHL アドインカード タイプのものは、標準では フルハイトのブラケットが取り付けられた状態で出荷されますが、ハーフハイトのブラケットも同梱されています。 取付は、GPU や、インテル® Xeon Phi coprocessor と同じように、PCI Express Gen. 3.0 スロットに固定するだけです。消費電力は、グラフックスカードよりずっと少ない消費電力(1.2TB のものでも、最大消費電力は約22W程度)のため、補助電源コネクタを使って、電源供給する必要はありません。 しかしながら、2.5インチの NVMe SSD は、NVMeとSATA Express用に開発された SFF-8639 という 新型の U.2 コネクタ(Universal)を利用しますが、今のところ、SFF-8639 というコネクタはハイエンドのサーバーにしか搭載されておらず、デスクトップPCのマザーボードの場合は、せいぜいあっても M.2スロット(ノートPC や インテル NUC 等の小型PC向けの Mini PCI Express)となります。 SFF-8639 による接続では、PCI Express Gen 3.0 の4レーン、SATAポート×2 port、Side-Band信号、3.3V と 12V の電圧を使用することができます。 2.5インチSSD を M.2スロット に接続するための変換ケーブルもありますが、M.2スロットからは12Vが供給されていないため、SATA電源コネクタから電源を取ることになります。 M.2スロット は、PCI Express Gen. 3.0 スロット(4GByte/s)よりも、転送速度が遅いため(PCI Express の様に、ダイレクトに近い形で processor に接続されていないため)、少しでも速度を速くするためには、2.5インチSSDではなく、HHHLアドインカード をお薦めします。 また、M.2スロット の Key ID(A、B、E、M の4種類がある)の違いにより、PCIe x2 相当の速度のものもあります。 更に、M.2スロット は、RAID コントローラーを介して接続する形となりますので、組み合わせによってはブートしない場合もあるようです。 PCIe mini-SAS HD の場合は SFF-8643 コネクターが必要です。 mini-SAS HD コネクターの SFF-8643 を取り付けできるマザーボードが必要となりますが、マザーボード上の電気的接続が SAS ではなく PCIe であることを確認してください。 ・参考資料 「ソリッドステート・ドライブ と キャッシュ」 |
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