事例No.PC-9948
参考価格:
6,600,000

電波干渉回避技術開発用マシン

用途:MATLAB、Parallel Computing Toolbox (parfor)

お客さまからのご相談内容

電波干渉回避技術を開発するためのマシンを検討している。具体的には、数値解析ソフトウェア MATLAB Parallel Computing Toolbox (parfor) を高速で処理できるマシンが必要。予算500万~700万円程度で提案してほしい。

テガラからのご提案

Parallel Computing Toolbox (parfor) におけるマルチコアプロセッサを使用した並列処理を最適化するため、AMD EPYC 2CPU搭載のラックマウント構成をご提案しました。CPUコア数はシステム合計128コアとなります。

本構成は現状1ノードで実現できる最大のコア数です。
メモリ容量については特にご指定いただいておりませんが、CPUコア数が多いため、それに見合った容量を確保しています。

なお、AMD EPYCはデスクトップ向けWindowsをサポートしていません。
そのため、OSはMatlab 2022a、AMD EPYC双方がサポートしているWindows Server 2019としています。
Linuxへの変更も可能ですので、お気軽にお問い合わせください。

主な仕様

CPU EPYC 7763 (2.45GHz 64コア) x2
メモリ 1TB REG ECC
ストレージ 1.92TB SSD U.2 NVMe
ビデオ NVIDIA P400
ネットワーク on board (10GBase-T x2)
筐体+電源 2Uラックマウント + 1600W/1000W リダンダント電源
OS Windows Server 2019 Standard 16C
その他 Windows Server 2019 追加コアライセンス 16C x7
事例追加日:2022/07/04
事例No.PC-10149
参考価格:
3,608,000

A6000搭載演習用マシン

用途:科学演算 (Anaconda, R) 、画像解析・機械学習 (TensorFlow、Pytorch)

お客さまからのご相談内容

大学での授業用で画像解析・機械学習を行うため専用のマシンを導入したい。
最大30名程度の学生が利用する想定で、各自のPCからアクセスし、科学演算や画像解析・機械学習の演習を行う。
OSはUbuntuで、Anaconda / SSH-Server/R / TensorFlow / Pytorch のインストールを希望する。
GPUの利用頻度は少ないので、スペックを妥協することはできる。
予算は400万円程度を考えている。

テガラからのご提案

ご希望の条件に合わせて、たたき台の構成を検討しました。
GPUサーバー仕様ではご予算に収めることが難しいため、GPU x1枚・100V電源環境向けの構成としています。
ご予算との兼ね合いから、CPUは64コア (32コア x2基) とし、メモリは256GBです。30名で利用する場合、一人当たりCPU 2コア (4スレッド) /メモリ 8GB程度のリソース割り当てとなる計算です。

ソフトウェアはご指定のものをインストールするまでを作業範囲として想定しています。個別の設定が必要な場合は、別途ご相談とさせていただきます。

主な仕様

CPU EPYC MILAN 7543 (2.80GHz 32コア) x2
メモリ 256GB REG ECC
ストレージ1 2TB SSD S-ATA
ストレージ2 4TB SSD M.2
ビデオ NVIDIA RTX A6000
ネットワーク on board (10GBase-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W
OS Ubuntu 20.04
その他

CUDA Toolkit 11
Anaconda / SSH-Server / R / TensorFlow / Pytorch

Anacondaを商業活動において利用する場合には有償ライセンスが必要となります。
これまで、大規模利用用の Enterprise のみの取り扱いでしたが、小規模利用のライセンスも取り扱い可能となりました。詳細は、下記をご確認ください。

■データサイエンスプラットフォーム「Anaconda」の小規模利用有償ライセンス

■Anaconda 科学技術計算向けのPython および Rのディストリビューション

事例追加日:2022/06/27
事例No.PC-10010
参考価格:
995,500

衛星データ解析用マシン

用途:衛星画像の正規化植生指標 (NDVI) の解析

お客さまからのご相談内容

センチネル-2衛星のデータを利用した衛星画像解析を広範囲で行うためのマシンを検討したい。
Pythonで作成した自作の解析プログラムを用いて、100万km四方レベルの解析をスムーズに行うことが目的。

現在、試験的にM1チップを搭載したMacで解析を行っているが、現状の進行スピードでは完了までに412時間かかる計算になる。これを24時間程度に短縮したい。
予算は100万円未満の範囲で考えたい。

テガラからのご提案

ご要望に合わせて構成を検討しました。
最新の第3世代 Xeon Scalable搭載の2CPU仕様です。

現在解析を行っているMacの搭載するM1チップはARMアーキテクチャであり、大多数のコンピュータで採用されているCPUのx86とはアーキテクチャが異なるため、相対的なパフォーマンス比較は難しい点をご了承ください。
本構成は、ご予算の枠内で計算用マシンとしてある程度汎用的に使用できるスペックとしています。

CPU性能を十分に利用できると仮定すると、比較対象のMacよりも性能面で優位です。

自作のプログラムをご利用の場合、Pythonコード側の最適化状況はお客様にご確認いただく必要があります。少なくともシングルスレッド計算ですと、比較対象のMacとあまり大差のない結果になることが考えられますので、マシンの導入と合わせてコードの並列化などの処理変更が必要になる可能性があります。おそれ入りますが、予めご承知おきください。

主な仕様

CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) x2
メモリ 128GB
ストレージ 1TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA T600
ネットワーク on board (1000Base-T x2)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W
OS Windows 10 Professional 64bit

本事例はRADIC 2CPU Modelをベースにしています。
スペック変更による概算価格のシミュレーションはこちらからご確認いただけます。
※RADICのモデルチェンジ等の理由により、事例の構成と同一のスペックを選択できない場合があります。おそれ入りますが、予めご承知おきください。

事例追加日:2022/06/20
事例No.PC-10103
参考価格:
611,600

第一原理量子化学計算用マシン

用途:Vienna ab initio simulation package (VASP) V.6以降、Quantum Espresso

お客さまからのご相談内容

第一原理量子化学計算を行うための計算科学ソフト「Vienna ab initio simulation package (略称:VASPA) 」を使用するためのマシンが欲しい。希望するスペックは以下の通り。

CPU:32コア以上
メモリ:100GB以上
ストレージ:SSD 1TB
OS:Ubuntu 20.04

テガラからのご提案

頂戴したご希望に合わせて構成を検討しました。
物理コア数が18コアのXeonを選定していますので、Hyper-Threading (1つのコアで並行して2つの命令を実行できる技術) により論理コア数は36コアとなります。もし、ご用途に対し32コア以上の物理コア数を必要とする場合は、構成を変更する必要があります。
その他のスペックは、お客様のご希望に合わせて選定していますので、構成の見直しをご希望の際にはお気軽にご相談ください。

主な仕様

CPU Xeon W-2295 (3.00GHz 18コア)
メモリ 128GB
ストレージ 1TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA T400
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W
OS Ubuntu 20.04

本事例はRADIC 1CPU Modelをベースにしています。
スペック変更による概算価格のシミュレーションはこちらからご確認いただけます。
※RADICのモデルチェンジ等の理由により、事例の構成と同一のスペックを選択できない場合があります。
 おそれ入りますが、予めご承知おきください。

事例追加日:2022/06/10
お客様のご要望をうかがい、最適なPCの構成をご提案する
「お客様だけのオーダーメイドPC」を製作しています。
用途に応じた細かなアドバイスや迅速な対応がテガラの強みです。

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。
掲載内容は提案当時のものであり、また使用する部材の供給状況によっては、現在では提供がむずかしいものや、部材を変更してのご提案となる場合がございます。

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。
ご相談時期によっては価格が異なる場合がございますので、あらかじめご了承ください。