- 事例No.PC-10825
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参考価格：
2,196,700円タンパク質結合解析用マシン
用途：タンパク質・低分子化合物の結合解析お客さまからのご相談内容
アカデミックフリーのツールを用いたタンパク質・低分子化合物の結合解析を行いたい。
構造予測、ドッキングシミュレーション、量子計算、MD計算に使用する予定。
使用するソフトウェアは以下を考えている。構造予測 Alphafold2 ドッキング autodock (GNINA) / ucsf-dock 量子計算 GAMESS / firefly MD GROMACS 2022.4 AlphaFold2をローカルで構築でき、一般的な条件でGROMACSを稼働させられるスペックが必要。
メインの用途はMD計算や量子計算で、将来的にはイン・シリコ・スクリーニングへの発展を考えている。テガラからのご提案
第3世代Xeon Scalableを搭載した2CPU構成をご提案しました。
ご利用のソフトウェアにIntel APIをコンパイラとして推奨している物があることに配慮した選択です。ご連絡いただいているのソフトウェアのうち、GAMESS以外は何らかの形でGPUを利用することができますが、CPUで処理を行う部分も相応にあるため、CPUとGPUのバランスを考える必要があります。
AlphaFold2はGPUを必要とするソフトウェアで、かつ2.2TBほどの巨大なデータベースを参照するため、ストレージ性能がパフォーマンスに大きく影響します。2ndストレージとして搭載している大容量のSSDはAlphaFold2のデータベース保存を想定したものです。
なお、AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアでは、GPGPUの使われ方が異なり、AlphaFold2はTensorflowを基盤としたDeepLearningになりますが、他のソフトはGPUをコアプロセッサとした科学計算です。
科学計算ではGPGPUに倍精度小数点演算 (fp64) を求められることがありますが、非常に高額で専用筐体が必要になります。 利用を想定しているソフトウェアは、いずれもfp64が必須ではなくCUDAに対応したNVIDIA製GPUであれば利用可能とされているため、搭載GPUはディスプレイ出力を兼ねたビデオカードを選択しています。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 Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16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 Geforce NVIDIA RTX4080 x2 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS なし ■FAQ
・AlphaFold2とは
AlphaFold2はDeepLearningによるタンパク質の立体構造予測を行うプログラム。従来の手法では、タンパク質の構造を決定するには膨大な時間とコストがかかったが、AlphaFold2は迅速かつ効率的に予測処理を行うことができる。タンパク質の構造解析は、疾患の発症メカニズムや薬剤開発における貴重な情報源となる。参考：deepmind / Alphafold ※外部サイトに飛びます
・GROMACSとは
GROMACS (Groningen Machine for Chemical Simulations) は、オランダのフローニンゲン大学で開発された分子動力学シミュレーションのパッケージ。主に、タンパク質や脂質、拡散などの生化学分子用に設計されている。参考：GROMACS ※外部サイトに飛びます
・GNINAとは
GNINAは異なるタンパク質間の相互作用や機能の関係を推定するために利用するプログラム。タンパク質の相互作用ネットワークを比較することで、タンパク質間の機能的な類似性を推定することができる。参考：gnina / gnina ※外部サイトに飛びます
・UCSF Dockとは
UCSF Dockは、タンパク質と小分子リガンドの間の相互作用を予測するためのオープンソースのドッキングプログラム。リガンドとタンパク質の分子構造情報を入力として受け取り、両者の3次元構造を解析して、最適なドッキング構造を計算する。UCSF Dockは、多くの異なる機能を持ち、タンパク質リガンド相互作用エネルギーの計算、分子動力学シミュレーション、柔軟なドッキング、および仮想スクリーニングなど、多数のドッキングタスクに適用可能。参考：UCSF Dock (The Official UCSF DOCK Web-site) ※外部サイトに飛びます
・GAMESSとは
GAMESS（General Atomic and Molecular Electronic Structure System）は、分子構造や反応に対する電子構造解析を行うための計算化学ソフトウェア。GAMESSは、量子力学に基づいた理論を用いて、分子の電子構造や反応エネルギー、スペクトルなどの物理化学的性質を計算することができる。参考：GAMESS ※外部サイトに飛びます
・Fireflyとは
Firefly (旧名PC GAMESS) は、分子構造や反応に対する電子構造解析を行うための計算化学ソフトウェア。様々な計算方法をサポートしており、HF法、DFT法、MP2法、CCSD法、CASPT2法、および多くの高次の相関法などが含まれる。これらの方法は、分子の電子状態を解析するために使用され、反応エネルギーやスペクトルなどの物理化学的性質を計算することができる。参考：Firefly computational chemistry program ※外部サイトに飛びます
・イン・シリコ・スクリーニングとは
イン・シリコ・スクリーニングは、コンピュータを用いて、大量の化合物の中から有望な化合物を選別する手法。分子の構造情報をコンピュータに入力し、化合物の相互作用や反応に関するシミュレーションを行い、大量の化合物の中から有望な候補を選び出すことができる。医薬品開発だけでなく、農薬や化粧品などの製品開発にも応用されている。
事例追加日：2023/03/15
- 事例No.PC-10880
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参考価格：
2,484,900円Geforce RTX4090 x4台搭載マシン
用途：Deeplearningの学習用途での利用お客さまからのご相談内容
DeepLearningでの利用を目的として、Geforce RTX4090を4台搭載したマシンが欲しい。
CPUのスペックはあまり必要ではなく、予算250万円程度での導入を希望。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。 RTX4090 x4台で利用する場合、最大消費電力は2000Wを超える見込みのため、それに対応できる200V電源系統を利用できることが前提となります。 本事例は、200Vの電源環境での利用を想定し、電源 x2台を搭載し2系統の電源出力を必要とする構成です。
仮に100V給電しか利用できない環境でご利用の場合、RTX4090は最大3台までの搭載となります。 この場合も、2系統の電源出力が必要です。
なお、本事例の電源 x2台は冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。
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。■注意点
RTX4090 x4台をフル動作させた場合、ファン音量がかなり大きくなり、設置環境によっては高負荷状態での使用に適さない可能性があります。
騒音対策をご希望のお客様には、エスアイ社製の静音ラックと合わせたご提案も承っております。
静音性を重視したマシン導入をお考えの際には、気兼ねなくご相談ください。
エスアイ社製 静音ラックの特長
[1]ユーザーの環境とマシンに合わせた専用設計のラックを提供
[2]騒音性と安全放熱を高い次元で両立
[3]音響の専門技術を軸としたメーカーなので、静音性の技術力が高い
[4]マシン適合の技術サービスが付帯し、安全運用を約束主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ 1TB SSD S-ATA x2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x4 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 キューブケース + 1600W x2 OS Ubuntu 22.04 事例追加日：2023/02/28
- 事例No.PC-10540
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参考価格：
588,500円製品撮影/自動検査用マシン
用途：GigEカメラを用いた撮影とDeepLearningでの自動検査お客さまからのご相談内容
製造現場での製品撮影と自動検査のためにPCを導入したい。
検討の条件は以下のとおり。・GigEカメラを接続するため、LANカードを3枚搭載したい
・LANカードやカメラは自分で用意・搭載するので、PCI-Eスロットに空きがあればよい
・撮影した製品画像をDeepLearningで自動検査する
・学習済みのデータを使った検査なので、CPUの能力を優先し追加GPUは不要と考えている
・60万円程度に収まる構成を希望するテガラからのご提案
ご予算の範囲で、CPUの処理能力を優先した構成を検討しました。
PCI-Eスロットにも空きがあり、LANカード x3枚の搭載に対応しています。また、産業用途でのご利用のため、OSはWindows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bitとしています。
LTSC (長期サービスチャネル) は、リリース時点でOSの機能が固定され、運用期間中は毎月の品質更新プログラムのみアップデートされます。そのため、長期間安定的な利用が可能です。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。
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 Xeon Processor W-2275 (3.30GHz 14コア) メモリ 32GB REG ECC ストレージ 500GB SSD M.2 ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bit ■FAQ
・Windows 10 IoTとは
Windows 10 IoTは、Windows 10をベースに組み込み向けの拡張機能を追加したOS。Windows 10がベースとなっているため、Windows 10のアプリケーションをそのまま利用できる。参考：Windows 10 IoT の概要 (Microsoft) ※外部サイトに飛びます
参考：組み込み系OS「Windows 10 IoT」の特色とは？ ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日：2023/02/22
- 事例No.PC-10802
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参考価格：
928,400円金属加工シミュレーション用マシン
用途：CAEソフトウェア「DEFORM」の利用お客さまからのご相談内容
金属加工のシミュレーションを行うため、新たにPCを導入したい。
検討の条件は以下のとおり。・CPU：クロック数を重視 長時間の計算が想定されるため、Xeonを希望
・GPU：NVIDIA RTX A2000以上を希望
・メモリ：32GB以上で、ある程度余裕を持たせたい
・使用ソフトウェア：DEFORM (4コアライセンス)
・その他：機械学習用途での利用も考えているテガラからのご提案
DEFORMの利用を優先する場合、ライセンス側の制約で4コアまでしか利用できないことから、コア数が少なくベースクロックの高いCPUを選択するのが適切と考えられます。 その点を踏まえて、本事例はXeonの8コア製品を採用した構成です。
■Point
・CPUの選定
W-2245 (3.90GHz 8コア) を選定しました。Xeon W-2200シリーズにはよりクロックの高い4コア製品がありますが、本事例ではTurboBoostでのクロック上昇や他のタスクを同時に行うことも想定して、余裕を持たせたコア数設定としています。・ビデオカードの選定
機械学習での利用を想定してNVIDIA RTX A4500としています。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 Xeon Processor W-2245 (3.90GHz 8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 HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A4500 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 Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 TPMモジュール ■FAQ
・DEFORMとは
DEFORMは金属加工の総合的なシミュレーションを行うためのCAEソフトウェア。有限要素法による塑性加工や熱処理のシミュレーションに適している。参考：WDEFORM (Scientific Forming Technologies Corporation) ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2023/02/15
「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。
