PC提案事例

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。

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。

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。

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。

生物医学データの可視化や解析を行う「Amira 5.6」を利用するためのマシンが欲しい。
メモリのアクセスやCPU、GPUの速度が重要だと考えている。GPUはRTX2080以上を採用したい。

ご要望を踏まえて構成を検討しました。
CPUの単コア速度が最も高く、ある程度コア数のあるものをベースに、メモリは現状で最も速度が高いDDR5メモリモジュールで128GBとしています。
SSDはM.2のGen4対応の高速タイプとし、GPUはRTX2080の後継となるRTX3080を選定しました。

工場の生産ラインで、AIによる画像診断を行うためのマシンを検討している。予算は100万円程度で、GPUを2枚搭載した構成とGPUを1枚搭載した構成の2パターンを提案して欲しい。
拡張性については考慮しなくてよい。

ご要望に合わせてGPU x2枚の構成をご提案しました。GPU以外のスペックを調整することで、コストを抑えることもできます。お見積もりをご希望の際には、実際の処理内容と照らし合わせのうえ、ご相談ください。
また、GPU x1枚の構成につきましては、PC-9766Bをご覧ください。