- 事例No.PC-11242
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参考価格：
2,528,900円生物学向け大規模言語モデルの学習用マシン
用途：生物学向け大規模言語モデル (ProteinBERT、 ChemBERTa、 HyenaDNAなど) の学習お客さまからのご相談内容
生物学向け大規模言語モデルの学習用マシンの導入を検討している。
ProteinBERT、 ChemBERTa、 HyenaDNAといった生物学で用いられる大規模言語モデルを事前学習から実行したいと考えている。ProteinBERTはNvidia Quadro RTX 5000、ChemBERTaはNVIDIA Tesla T4、HyenaDNAはNVIDIA A100をそれぞれ学習に使用したとの情報があるため、GPUの性能を重視したい。
予算300万円以内で、上記の用途における計算処理を最も高速化できる構成を提案してほしい。
また、設置場所の制限があるため、筐体サイズはミドルタワー程度で、100V環境で使用可能な構成が望ましい。
希望する条件は以下の通り。
・GPU：性能重視
・電源：100V環境に対応
・筐体：ミドルタワー程度
・予算：300万円以内テガラからのご提案
お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
ご予算・利用環境を踏まえたうえで、GPU性能を重視した構成です。GPUの選定について
GPUはNVIDIA RTX A6000 x2枚を搭載しています。
ProteinBERT開発元の公式サイトによると、学習済みモデルの構築にはNVIDIA RTX5000を用いて1か月ほど要したと記載されています。
A6000はRTX5000より世代が新しく、ラインナップ上でも上位モデルにあたる製品のため、RTX5000よりも高い処理性能が期待できます。例として挙げていただいたNVIDIA Tesla T4は、推論向けとして利用されることが多い製品です。そのため、本構成ではNVIDIA TeslaT4よりも単体性能が高いA6000を採用しています。
NVIDIA A100とRTX A6000の違い
また、NVIDIA A100は、A6000とは異なり、GPGPU専用カードです。
高いfp64性能を持ち科学計算に適した製品ですが、今回のようなDeepLearning用途ではfp64性能が利用されることはほとんどありません。
あわせて、価格に関してもA6000と比較して非常に高額で、かつ専用の筐体でなければ利用できないことから、今回の利用条件や用途におけるマッチングが高くないと判断しました。ストレージに関しては、ProteinBERTの開発元よりユーザー自らモデルの学習を行う場合は1TB以上のストレージ容量を確保することが推奨されているため、2TBのシステムディスク、4TBのデータディスクを搭載しています。
なお、学習中に頻繁なデータアクセスが発生することを想定して、ストレージはすべてSSDとしています。OSはWindows 11を選択しています。
ご使用予定の言語モデルは基本的にはPythonパッケージで提供されているもののため、Pythonを使用可能なOSであれば、ご希望に応じて変更も可能です。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。
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。
主な仕様
CPU Intel Xeon W5-2455X (3.20GHz 12コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 4TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A6000 48GB x2 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1500W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit ■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、DeepLeanig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。・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。・BERTとは
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、Googleが開発した自然言語処理 (NLP) モデル。与えられた文脈に基づいて単語を理解することができ、言語処理における幅広いタスクに適用される。
また、BERTは事前学習とファインチューニングの2つのフェーズで構成されている。事前学習では、大規模なコーパスから学習された汎用的な言語モデルが作成される。ファインチューニングでは、特定のタスクに適用するために、小規模なデータセットから学習されたモデルが調整される。
従来のNLPモデルに比べて高い精度を示し、複雑なタスクにも対応できることが特徴で、テキスト生成、質問応答、文書分類、言語翻訳などに応用されており、NLPの分野で最も有名なモデルの1つとして広く使われている。・ProteinBERTとは
ProteinBERTは、BERTをベースにしたタンパク質言語モデル。 UniRef90データベース上の最大1億600万のタンパク質で事前学習されており、非常に長いタンパク質配列を含む、ほぼあらゆる長さのタンパク質配列を処理することが可能。・ChemBERTaとは
ChemBERTaは、RoBERTa (BERTの亜種) を用いた、化学構造の表記方法であるSMILES記法の大規模言語モデル。 医薬品設計、化学モデリング、特性予測などに用いられている。・HyenaDNAとは
HyenaDNAは、ヒトゲノムを100万トークンの塩基配列として事前学習した大規模言語モデル。 単一ヌクレオチド単位 (ATGC) でのトークン化により、ヌクレオチド単位での解析が可能。事例追加日：2023/11/09
- 事例No.PC-11148
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参考価格：
998,800円COMSOL Multiphysics用マシン (2023年08月版)
用途：CFD、プラズマ、粒子追跡モジュールと時間依存ソルバーの利用お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10741を見ての問い合わせ。
COMSOL Multiphysics用ワークステーションの導入を考えている。
CFD、プラズマ、粒子追跡モジュールを使用しており、三次元かつ時間依存ソルバーでシミュレーションできるようにしたい。希望する条件は以下の通り。
・CPU：AMD Ryzen Threadripper PRO 5955WX
・メモリ：256 GB (32GB×8)
・使用するソフトウェア：COMSOL Multiphysics
・予算：100万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。
事例No.PC-10741の構成をベースとして、ご予算の範囲内で現行のハードウェアに落とし込んだスペックです。
三次元処理をご予定ですので、ミドルクラスのワークステーション向けビデオカード NVIDIA RTX A2000 12GBを採用しています。
必要なスペックに合わせて、ビデオカードを変更することも可能です。
搭載ストレージにつきましては、1TB S-ATA SSDとしていますが、こちらもご利用予定のデータ量に合わせて変更可能です。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。
お客様の条件に合わせて柔軟にお見積もりをご提案しておりますので、掲載内容とは異なる用途/予算でも、お気軽にご相談ください。
主な仕様
CPU Ryzen ThreadripperPRO 5955WX(4.00GHz 16コア) メモリ 256GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A2000 12GB ネットワーク on board (1GbE x1, 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit ■キーワード
・COMSOL Multiphysicsとは
COMSOL Multiphysicsは様々な物理学や工学分野など製造や科学研究のあらゆる分野で利用されるソフトウェア。設計やデバイス開発、解析などで用いられる。参考：COMSOL ※外部サイトへ飛びます
事例追加日：2023/08/04
- 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
Linuxマシンをご希望でしたので、ご予算内でのUbuntuマシンをご提案しました。メモリは128GBで、用途面での必要性を想定し、SSD＋大容量HDDを搭載した構成としています。
Cell Ranger側の推奨スペックは、CPU 16コア＋メモリ128GBです。 本構成のメモリ容量は仕様上最大ですので、より多くのメモリが必要となる可能性がある場合にはご相談ください。
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。
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 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-11103
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参考価格：
8,253,300円機械学習＆シミュレーション用マシン
用途：機械学習とVASPやQuantum Espressoなどによる量子化学計算お客さまからのご相談内容
機械学習と量子化学計算などのシミュレーションを行うためのマシンを検討している。
量子化学計算はVASP 6とQuantum Espressoの利用を想定。
OpenACCなどのGPU駆動も想定したいため、CPUとメモリのスペックを確保した上で、ビデオメモリ容量の多いGPUを搭載したい。
想定している要件は以下の通り。・CPU：可能な限り最新世代で、クロック数が高くキャッシュの大きいもの
・メモリ：CPU 1コアあたり16GB以上
・ストレージ：SSD x1台、HDDは1TB以上のものを希望
・GPU：20GBメモリ以上のGPU
・電源：100Vテガラからのご提案
CPUにXeon Scalable (Gold 6426Yx2枚 合計32コア) を採用し、メモリは512GB (1コアあたり16GB) 、GPUをNVIDIA H100 80GBとした構成です。
VASP 6もQuantum EspressoもGPGPUでの倍精度演算に対応していますので、NVIDIA H100を利用することによるメリットが大きいと言えます。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。
検索キーワード
機械学習ワークステーション,量子化学計算マシン,VASP 6,QuantumEspresso,GPU駆動計算,高性能計算,OpenACC,分子シミュレーション,量子化学ソフトウェア,ディープラーニング,GPGPU,クロック重視,データセンター向け,ワークステーション,Linux,ハイパフォーマンスコンピューティング,マルチコアCPU,グラフィックスカード,高速データ処理,並列計算,Fortran95,バンド構造計算,密度汎関数理論,量子ESPRESSO,メモリ帯域幅
主な仕様
CPU Xeon Gold 6426Y (2.50GHz 16コア) x2 メモリ 512GB ECC REG ストレージ 960GB SSD U.2 ビデオ NVIDIA T400 4GB MiniDisplayPort x3 ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 フルタワー筐体 + リダンダント電源1000W OS Ubuntu 22.04 GPU NVIDIA H100 80GB PCI-E ■キーワード
・VASPとは
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) は、第一原理計算に使用される物質科学ソフトウェア。電子構造計算、分子動力学シミュレーション、熱力学的性質の予測などに使用される。密度汎関数理論(DFT)に基づいており、固体、表面、分子など、さまざまな種類の系に対応している。参考：VASP (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます
・Quantum Espressoとは
Quantum Espresso (クオンタムエスプレッソ) は、GNU General Public Licenseで無料配布されているFortran95で記述されたオープンソースソフトウェア。第一原理電子状態計算プログラム。第一原理計算コードで、密度汎関数理論に基づいている。 原子の位置やセルの構造最適化、電子状態やバンド構造の計算、フォノンによる振動解析、中性子散乱の計算が可能で、マルチプラットフォームで動作し、MPIとOpenMPによる並列化に対応している。 材料物性の理論解析や新物質探索に広く利用され、計算生物学においても有用なツールの1つとなっている。※参考：Quantum Espresso ※外部サイトに飛びます
・OpenACCとは
OpenACCはGPUを用いた並列計算を簡単に行うためのAPI仕様。Fortran、C、C++向けに定義されている。 従来、GPUを用いた並列計算 (GPGPU) はプログラミングが難しく、コーディングも複雑だったが、OpenACCを使用することで容易に行うことができるようになった。・NVIDIA H100とは
NVIDIA H100はNVIDIAの次世代データセンター向けGPUで、AIや高性能コンピューティング (HPC) 分野向けに設計された製品。Ampereアーキテクチャに基づき、FP32、FP64、INT8など様々な精度の高性能演算が可能。HBM2eメモリ40GBを搭載し、3TB/sのメモリ帯域幅を実現。大規模なモデルやデータセットを効率的に処理することができる。 Structural SIMDと呼ばれる技術により、INT8演算は最大80倍高速化。FP64の演算性能はFP32の2倍、INT8の推論処理性能はFP32の最大20倍。※参考：NVIDIA H100 ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2023/07/07
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