- 事例No.PC-8617A
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参考価格:
1,160,000円計算科学向けワークステーション(Xeon仕様)
用途:計算科学、分子動力学(LAMMPS、OCTA)、量子化学計算(Gaussian)お客さまからのご相談内容
計算科学向けワークステーションを検討している。
主な用途は分子動力学シミュレーション(LAMMPS、OCTA)と量子化学計算(Gaussian)。
予算は100万~120万円程度。テガラからのご提案
ご予算の範囲で構成を検討しました。
2CPU構成のため、メモリは1CPU(26コア)あたり6chでの接続となりますので、メモリ帯域の面でRyzen Threadripper仕様(PC-8617B)よりもメリットがあります。
Intel MKLなどIntel系ライブラリやコンパイラの最適化を考慮する場合は、CPUも同じIntel製とするのが望ましいでしょう。主な仕様
CPU Xeon Gold 6230R (2.10GHz 26コア)x 2 (合計52コア) メモリ 192GB (16GBx12) ECC REG ストレージ 1TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX3080 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Windows 10 Professional 64bit 事例追加日:2021/3/30
- 事例No.PC-8617B
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参考価格:
1,200,000円計算科学向けワークステーション(Ryzen Threadripper仕様)
用途:計算科学、分子動力学(LAMMPS、OCTA)、量子化学計算(Gaussian)お客さまからのご相談内容
計算科学向けワークステーションを検討している。
主な用途は分子動力学シミュレーション(LAMMPS、OCTA)と量子化学計算(Gaussian)。
予算は100万~120万円程度。テガラからのご提案
ご予算の範囲で構成を検討しました。
Xeon仕様(PC-8617A)と比較した場合、コアあたりの価格が安く動作クロックも高い点がメリットです。
また、PCI-E Gen4に対応していますので、GPUへの帯域がXeon仕様よりも広くなっています。一方、コアあたりのメモリ帯域としてはXeon仕様の方が有利です。
その他、ベクトル演算用のAVX512に対応しない(AVX256までの対応)ことや、Intel系のコンパイラやライブラリの最適化に対応しない、メモリ増設に対応しないといったデメリットもあります。シンプルにコア数×動作クロックが処理能力に直結する場合は、ほとんどの場合で本事例の構成が高速になると言えますが、前述のようなデメリットに関わる要素が、速度に影響する処理の中に含まれる場合はXeon仕様と比較して優位性が逆転する場合がありますので、ご承知おきください。
主な仕様
CPU Ryzen Threadripper3 3990X (2.90GHz 64コア) メモリ 256GB (32GB x 8) ECC UDIMM ストレージ 1TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX3080 ネットワーク on board (10Gigabit x1 / 2.5Gigabit x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Windows 10 Professional 64bit 事例追加日:2021/3/30
- 事例No.PC-8634
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参考価格:
2,518,000円TESLA V100S搭載DeepLearning用マシン
用途:機械学習、DeepLearningお客さまからのご相談内容
事例No.PC-5363と同等のマシンが欲しい。用途はDeepLearningで、TESLAを搭載した構成を希望。
テガラからのご提案
事例No.PC-5363の構成で搭載していたTESLA P100が終息のため、現行品のTESLA V100Sへ変更しつつ、全体的なスペックも現行仕様としたお見積もりです。
メモリはCPUのチャネル数にあわせて、16GB x12枚の192GB構成としています。
OSはUbuntu16.04のサポート終了が近いため最新の安定版に変更としていますが、別ディストリビューションへの変更をご希望の際にはご相談ください。主な仕様
CPU Xeon Gold 6226R (2.90GHz 16コア)x 2 (合計32コア) メモリ 192GB (16GBx12) ECC REG ストレージ1 960GB SSD (S-ATA) ストレージ2 2TB HDD (S-ATA) ビデオ on board ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 +2200W電源 (100V利用時は1200Wまで) OS Ubuntu 20.04 GPU TESLA V100S 32GB その他 NVIDIA CUDA Toolkit 11 事例追加日:2021/2/16
- 事例No.PC-8625
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参考価格:
611,000円機械学習用マシン
用途:機械学習、DeepLearningお客さまからのご相談内容
機械学習用にGPUマシンを導入したい。プログラムの試算用で、なるべく小型なものを50万円~70万円程度で導入できればと考えている。納期は最短を希望。
テガラからのご提案
本来はCore-i系構成かRyzen構成でも問題ありませんが、ご提案時点ではこれらのCPUの入荷状況が不安定でしたので、比較的納期が安定していたCore-X系構成にてご提案しました。
また、小型筐体をご希望でしたので、タワー型の中でもコンパクトタイプの製品を採用し、GPUはご提案時点での最上位に近いRTX3090を1枚としています。
加えて、設置場所にデータ保存用サーバーなどのないことが想定されたため、ローカルストレージにシステム用SSD+データ置き場用のHDDという構成としています。
OSはDeepLearning用として一般的なUbuntuです。主な仕様
CPU Core i9 10920X (3.50GHz 12コア) メモリ 32GB (8GBx4) ストレージ1 1TB SSD (S-ATA) ストレージ2 4TB HDD (S-ATA) ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 (幅210 x 高さ474 x 奥行427mm) + 850W OS Ubuntu 20.04 事例追加日:2021/02/16
「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・税別)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。