PC提案事例

Gaussianを用いた量子化学計算や、Winmostarを用いた分子動力学シミュレーションを行うためのワークステーションが欲しい。

用途に合わせた構成にてお見積もりをご用意しました。
2CPU構成のため、メモリは1CPUあたり6chでの接続となるので、メモリ帯域の面でメリットがあります。
構成変更のご要望などがございましたら、お気軽にご相談ください。

事例No.PC-8617Aを見ての問い合わせ。衛星データ解析と気象モデリングのシミュレーションを行うためのマシンを希望。
CPUコア数は32コア程度で十分。ECC対応メモリ192GB以上を搭載した構成が理想。
機械学習での利用も想定しているため、8GB以上のビデオメモリを搭載したNVIDIA GPUを搭載したい。
ストレージは将来的な増設で対応するので、初期時点では1TB程度のSSDが1台あれば問題ない。
OSはUbuntu 20.04で、120万～140万円の予算範囲で提案して欲しい。

2CPU仕様で条件を満たす構成を検討しました。
ご覧いただいた事例No.PC-8617Aをベースに検討していますが、事例ではCPUが52コアであるのに対し、本構成ではお客様の想定に合わせて32コア程度に調整しています。
ストレージは、SSDの他にデータ用として16TB HDDを搭載していますが、使い方によって調整しますのでご相談ください。

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。

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。