- 事例No.PC-11142
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参考価格:
2,783,000円健康予測モデル構築用マシン
用途:疫学データを用いた健康の予測モデル構築や測定項目間の因果探索お客さまからのご相談内容
PC-10619を見ての問い合わせ。
疫学データを用いて、将来の健康の予測モデル構築や測定項目間の因果探索を実施している。
予算280万円以内で、可能な限り処理速度の速いPCを提案してほしい。解析環境にはPythonを使用しており、パッケージとしてはRandomForest、LightGBM、LiNGAM、pgmpyを使用することが多い。扱っているデータは最大で1万行×1万列であり、現状計算に非常に時間を要している。
使用するパッケージにGPU性能は必要ないため、現状ではGPU性能は重視していないが、将来的には深層学習の実施や、より大規模なデータを取り扱うことを考えている。そのため、ビデオカードが増設可能な拡張性のあるマザーボードが好ましい。
希望する条件は以下の通り。
・CPU:AMD Ryzen ThreadripperPRO 5975WX もしくは 5995WX
・メモリ:256GB以上
・ストレージ:4TB SSD以上
・OS:Windows 11 Professional 64bit
・使用するソフトウェア:python(RandomForest、LightGBM、LiNGAM、pgmpyなど)
・予算:280万円以内テガラからのご提案
お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
お問い合わせ事例PC-10619の構成をベースに、さらにスケールアップした構成です。
具体的には、並列処理性能の向上のため、CPUを上位モデルに変更し、メモリ搭載量を倍増しています。ビデオカードの優先度は低いとのことでしたが、CPUを最上位品にしてもご予算に余裕があることに加えて、将来的にDeepLearningを実施する予定があるとうかがいましたので、ハイエンドモデルであるNVIDIA Geforce RTX4090 24GBを選択しました。
Geforce RTX4090 24GB は16,384基のCUDAコア、512基の第4世代Tensorコア、24GBのGDDR6X VRAMを搭載しているため、DeepLearningへの活用が期待できます。DeepLearningへの対応が必要ない場合は変更も可能です。
マザーボードに関しては、拡張性を確保した選定を行っています。
具体的な拡張予定のご要望がありましたら、それに合わせた構成の調整も可能ですのでお申し付けください。本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。検索キーワード
健康予測モデル構築,疫学データ分析,健康予測ツール,健康データ解析,データ駆動の予測モデル,Pythonデータ解析,データ科学ソリューション,AMD Ryzen ThreadripperPRO,ハイパフォーマンスPC,ディープラーニング対応PC,ビッグデータ解析PC,Windows 11 Professional,データ解析ワークステーション,NVIDIA Geforce RTX4090,高性能ワークステーション,拡張性のあるマザーボード,疫学研究,ランダムフォレスト,LightGBM,LiNGAM,pgmpy,ディープラーニング予備,ビッグデータ解析ソフトウェア主な仕様
CPU AMD Ryzen ThreadripperPRO 5995WX (2.70GHz 64コア) メモリ 512GB REG ECC ストレージ1 4TB SSD S-ATA ストレージ2 16TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB ネットワーク on board (1GbE x1, 10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit ■キーワード
・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。参考:Python ※外部サイトに飛びます
参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日:2023/08/31
- 事例No.PC-11098
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参考価格:
600,600円医用画像DeepLearning用マシン
用途:TensorFlow、Keras、Pytorch、CUDAの利用お客さまからのご相談内容
医用画像を利用したDeepLearningを行うためのマシンを検討したい。
予算60万円の範囲内で可能な構成を提案して欲しい。
検討における条件は以下の通り。・使用するソフトウェア:TensorFlow、Keras、Pytorch、CUDA
・OS:インストールなし (Ubuntu 22.04予定)GPUでの学習を想定しているが、提案の構成がGPUを複数搭載できるか教えて欲しい。
また、GPUメモリの容量とGPUの搭載数のどちらを優先するべきかについても知りたい。テガラからのご提案
第13世代Core i7を搭載した構成をご提案しました。
ビデオカードにはGeforce RTX4080を選択しています。
1ランク上のRTX4090とした場合、ご予算オーバーになってしまうため、コストを優先した選択です。
RTX4080も前世代のRTX3090とほぼ同等のCUDAコア数を搭載しているため、単純な処理性能の面ではハイエンドモデルに位置付けられます。なお、ビデオカードの複数搭載につきましては、ご予算内での対応が難しいことから本件では考慮していません。
本事例の構成はビデオカード x1枚での運用を前提とし、カード増設非対応の構成となっております。
もし、ビデオカード x2枚を搭載可能な構成をご希望の場合は、ベース構成をワークステーション向けに最適化したものへと変更してご提案しますのでお知らせください。検索キーワード
医用画像DeepLearning,TensorFlow,Keras,Pytorch,CUDA Toolkit,ディープラーニングマシン,NVIDIA Geforce RTX4080,機械学習ソフトウェア,インストールなしOS,GPUメモリ容量主な仕様
CPU Core i7-13700K (3.40GHz 8コア + 2.50GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 16GB ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 タワー型筐体 + 850W OS なし ■キーワード
・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・TensorFlowとは
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開している機械学習ライブラリ。PythonやC++など多言語に対応し、CPUやGPUを利用した高速な計算が可能。画像認識や自然言語処理、時系列データ処理といった用途に適しており、事前学習済みのニューラルネットワークを利用できることも特徴。大規模データセットでの学習が行えるため、最新の深層学習研究開発に幅広く用いられている。参考:TensorFlow ※外部サイトに飛びます
・Kerasとは
KerasはPythonで書かれたディープラーニングのためのライブラリ。使いやすさと直感的なAPIデザインが特徴で、迅速なニューラルネットのプロトタイピングが可能。バックエンドにTensorFlowやTheanoを利用し、CPUとGPUの両方で動作する。また、Pythonで書かれているため柔軟に拡張ができ、研究開発用途に適している。参考:Keras ※外部サイトに飛びます
・CUDA Toolkitとは
CUDA Toolkitは、NVIDIAが提供しているGPU向けのパラレルコンピューティングプラットフォーム。C/C++からNVIDIAのGPUアーキテクチャを利用した高速なパラレルプログラミングが可能。DeepLearningや科学計算、コンピュータグラフィックスなど、様々な分野でGPUの計算能力を活かすことができる。コンパイラ、ライブラリ、デバッガなどのツールが含まれており、SDKとして提供されている。マルチGPU環境もサポートしており、ワークステーションからクラウドまで幅広い環境で活用できる。参考:CUDA Toolkit (NVIDIA Corporation) ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2023/07/21
- 事例No.PC-11089
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参考価格:
600,600円シングルセルRNA-seq解析用マシン (2023年07月版)
用途:Cell Rangerの利用お客さまからのご相談内容
シングルセルRNA-seq用にPCを導入したい。
現在はMacを利用しており、DockerでLinux環境を作りCell Rangerを起動しているが、処理にとても時間がかかっている。
Linuxマシンで、60万円程度の構成を提案して欲しい。スペックの条件としては、メモリ128GB以上を希望する。
テガラからのご提案
主な仕様
CPU Core i9-13900KS (3.20GHz 8コア + 2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 16TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB MiniDisplayPort x3 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 タワー型筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 ■キーワード
・シングルセルRNA-seqとは
シングルセルRNA-seqは個々の細胞レベルで遺伝子発現を解析可能にする技術。細胞のトランスクリプトームマッピングを行うことで、細胞間の違いを明らかにする。同種の細胞でも個々に微細な違いがあるため、このような解析手法が必要とされる。活用としては、例えばがん細胞内の異質性の解明や細胞分化のプロセス解明などが期待される。また、少ない量のRNAからの解析が可能であり、細密な解析に利用されている。・Cell Rangerとは
Cell Rangerは10x Genomics社によるソフトウェアパイプラインの1種。シングルセルRNAシークエンスデータの処理、クラスタリング、遺伝子表現量の量化を行うことができる。 10x Genomics Chromeを使って生成されたシングルセルRNAシークエンスデータを処理したり、 遺伝子表現クラスタリングを行いシングルセルのサブポピュレーションを同定することが可能。その他、バーチャルリファレンスにマッピングし遺伝子を量化しての表現行列作成にも対応。事例追加日:2023/07/14
- 事例No.PC-11067
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参考価格:
666,600円脳波測定用マシン
用途:VRを使用した実験、E-Primeを用いた実験お客さまからのご相談内容
脳波測定の実験を行うためのPCをリプレースしたい。
現在使用しているPCのスペックよりも高性能な構成を希望する。・CPU:Core i7-7700
・メモリ:16GB
・ストレージ:SSD 250GB、HDD 1TB
・ビデオ:NVIDIA Geforce GTX1080OSはWindows10を使用。また、外部機器との接続のため、シリアルポートとパラレルポートが各1ポート必要。
対応可能な構成を提案してほしい。テガラからのご提案
現在ご利用のPCスペックを踏襲しつつ、性能が高くなる構成を検討しました。
CPUには同じCore i7の最新版を選択し、メモリやストレージ容量を増やしてあります。ビデオカードはご利用PCのGTX1080と同じ「x080」ランクを引き継いで、RTX4080としています。世代の違いでスペックがかなり上がっていますので、VR側の表示能力に対して過剰スペックである場合には、RTX4070に変更するプランも考えられます。
パラレルポートについては、現在では古い世代の規格に属するものであり、最新仕様でパラレルポートを標準搭載しているマザーボードはございません。そのため、本事例では追加カードの搭載で対応しています。
シリアルポートはマザーボード上にオンボードのピンコネクタからPC背面に延長したポート x1つと、パラレルポート増設カードに搭載されているポート x1つがありますので、合計2ポート用意しています。
刺激のトリガーを受けるためのI/Oになると思われますので、利用予定のWindowsで認証 (WHQL) の取れている製品を選定しています。I/Oポートは拡張カードでの対応ですので、本体スペックの条件が変わってもある程度対応できる想定です。
ご予算や、用途 (例えば、VRで必要なスペック)など、ご希望に合わせて構成を検討させていただきます。本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。主な仕様
CPU Core i7-13700 (2.10GHz 8コア + 1.50GHz 8コア) x2 メモリ 32GB ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit その他 追加パラレルポート x1,シリアルポート x2 ■キーワード
・パラレルポートとは
パラレルポートはコンピュータと周辺機器を接続するためのインターフェース規格の一種。1980年代から1990年代に広く使われ、プリンター、スキャナー、外付けストレージなどを接続に使われた。 Centronicsインターフェースとも呼ばれ、データ転送速度は最大5Mbps程度。 現在ではUSBやネットワーク接続が主流となり、パラレルポートはほとんど使われなくなった。・シリアルポートとは
シリアルポートはコンピュータと周辺機器を接続するためのインターフェース規格。1本のデータ線を使って1ビットずつデータを転送する。RS-232C規格で知られ、1980年代から広く使われた。 マウス、モデム、ターミナルなどに使われ、外部機器を直接PCに接続した。現在ではほとんど使われなくなったが、後方互換性や専用機器向けに一部で残っている。 シリアルポートは簡潔ながら安定した通信インターフェースとして、コンピュータが一般家庭向けに普及するまで重要な役割を果たした。その後高速で使いやすいUSBに置き換えられていった。事例追加日:2023/06/23
ご注文の流れ
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オンサイト保守サポート | |
故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
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上記の仕様はテガラでお客様に提案したPC構成の一例です。
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参考価格については、提案当時の価格(送料込・税込)になります。
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