PC提案事例

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。