- 事例No.PC-11848
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参考価格:
739,200円第一原理計算・機械学習用マシン
用途:WIEN2k version23.2・FPLO 14.0を用いた第一原理計算、機械学習お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10461を見ての問い合わせ。
予算75万円程度で、第一原理計算と機械学習用に最適なワークステーション構成を提案してほしい。使用するソフトウェアには、「WIEN2k version23.2」と「FPLO 14.0」を予定している。
CPUの並列計算性能を重要視しているため、最低でも32~40スレッド程度のCPUを希望する。
メモリはCPUに合わせて、1コアあたり4GB以上の割当てとなるように選定してほしい。テガラからのご提案
お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
ご予算内で並列計算性能を重視したCPUの選定
PC-10461の構成をベースに、一部のパーツをご予算に合わせて変更した構成です。
CPUは事例No.PC-10461と同様に、Ryzen 7000シリーズの最上位モデルであるRyzen9 7950Xを搭載しています。Ryzen9 7950X は16コア・32スレッドを搭載しており、高い並列計算性能が期待できます。また、事例No.PC-10461からの変更点として、メモリ容量とビデオカードが挙げられます。
メモリ容量はお客様のご希望に合わせて、1スレッドあたり4GB x 32スレッドで128GBを搭載しています。その他、機械学習での利用を考慮して、ビデオカードをワークステーション向けミドルスペックモデルであるNVIDIA RTX A4500 20GBに変更しています。
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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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 AMD Ryzen9 7950X (4.50GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A4500 20GB ネットワーク on board(2.5G x1 10/100/1000Base-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1000W OS なし キーワード
・WIEN2kとは
WIEN2kは、ウィーン工科大学 材料科学研究所の教授が開発した (L) APW+lo法によるバンド構造計算のプログラム。C-Shellスクリプトを介して相互にリンクされている数多くの独立したFortran90プログラムで構成されている。相対論効果を含んだ全電子スキームであり、多くの機能を備えている。webUIからの操作も可能。
・FPLOとは
FPLOは、局在基底・全電子計算法に基づく第一原理計算のためのパッケージ。基底関数を小型化しつつ精度を重視したことで、最大 300 個の原子の基本セルに対する高精度のフルポテンシャル計算がシングル CPU マシンで実行可能。
事例追加日:2024/03/21
- 事例No.PC-11762
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参考価格:
2,961,200円分子動力学シミュレーション用マシン (64コアモデル)
用途:分子シミュレーション、分子動力学計算お客さまからのご相談内容
これまで他社製のマシンを分子動力学シミュレーション用に使用していたが、故障等が多いためマシンの更新を検討している。
予算300万円程度で、上記の用途に適した構成を提案してほしい。現在使用しているマシンのスペックは以下の通り。CPU:Intel Xeon Gold 6242R (3.10GHz 20コア)
メモリ:192GB REG ECC
ストレージ:4TB HDD S-ATA
ビデオ:NVIDIA RTX A4500 20GB
OS: Windows 11 Pro for Workstations
保証期間:3年現在のマシンは、分子動力学シミュレーションで分子集合体のMD計算と一般的な解析に使用しており、機械学習での利用も考えている。また、MD計算のために夜通し連続稼働させることが多い。
今回導入を検討するマシンでは計算時間を短縮したいので、現在使用しているマシンよりも高性能なCPUを搭載したい。
加えて、VMDを用いての視覚的な分子集合系の確認や機械学習での使用も考えているため、最適なビデオカードが必要だと考えている。なお、量子化学計算は頻繁には行わないため、メモリは現行と同程度で充分だと考えている。
反対に、ストレージ容量はいまの4TBでは足りないため、20TB程度のHDDを希望する。テガラからのご提案
お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
第4世代Xeon Scalableの2CPU構成
2024年3月時点で最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載したデュアルCPU構成です。
合計64のコア搭載数により、Intel Xeon Gold 6242Rと比較してもMD計算時のより高いパフォーマンスが期待できます。NVIDIA RTX A4500 20GBで機械学習は可能?
ビデオカードはご予算に合わせて、ご利用中のマシンと同じNVIDIA RTX A4500 20GBを選択しています。ご利用予定のソフトウェア「VMD」のシステム要件において、ビデオカードは“OpenGLでのハードウェアアクセラレーション可能なビデオカードを強く推奨”とのみ記載があります。NVIDIA RTX A4500 20GBはミドルレンジのワークステーション向け製品であり、OpenGL 4.6にも対応しているため、VMDの利用に十分なスペックを持っていると考えられます。
また、ビデオカードの性能はハードウェアアクセラレーションに対応したソフトウェアなど、一部の処理を除いて大きく影響しないのに対し、CPUのスペックは全体の処理性能に直結するため、GPUよりもCPUを重視した構成としています。今後DeepLearningなども行う場合、NVIDIA RTX A4500 20GBは推論用途には十分なパフォーマンスが期待できますが、学習用途にはスペックが不足してしまう可能性がありますのでご注意ください。また、本マシンの電源容量は現在の構成用に選定されているため、GPUの増設分などが考慮されていません。
GPUの増設など消費電力の大きい機器を増設する予定がある場合は、より大容量電源ユニットへの変更も可能ですのでお気軽にご相談ください。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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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 Intel Xeon Gold 6438Y+ (2.00GHz 32コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ 20TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A4500 20GB ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 「あんしん+」3年引き取り修理保証 ■キーワード
・VMDとは
VMD (Visual Molecular Dynamics) は、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の理論・計算物理学グループによって開発されている分子モデリングソフトウェア。3Dグラフィックを用いて分子をモデリング・可視化・解析することができ、MacOS X、Unix、Windowsに対応している。
・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。 また、DeepLeanigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日:2024/03/11
- 事例No.PC-11829
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参考価格:
2,273,700円RTX6000Ada搭載 AI開発用マシン
用途:RTX6000 Adaを用いたAIモデルの活用この構成はAIモデルやニューラルネットワークの学習・実行にフォーカスしています。
搭載されているハイエンドGPU「RTX6000 Ada」は、DeepLearningなどの高度な計算タスクに特化したGPUで、48GBのビデオメモリを実装しています。主要なAIモデルで大きなバッチサイズを利用する際、大容量のビデオメモリは有利に働きます。参考記事:「主要なAIモデルにおける RTX シリーズ GPUのパフォーマンス比較検証」 TEGSYSでは、先行する事例としてRTX A6000 Adaを2台搭載した『事例No.PC-11248 RTX6000Ada x2枚搭載 AI開発用マシン』が高い評価を得ており、多数のお問い合わせやご注文・頂戴しています。
本事例はPC-11248をベースにしつつ、”コストに配慮したGPUマシン”のコンセプトのもとRTX A6000 Ada x1台構成でGPU以外のスペックも全体的に見直しを行い、より導入しやすいコスト・構成を目指しました。なお、本事例の構成はPCIeスロットを複数備えているので、将来的なGPUの増設に対応しています。
※GPU増設のご予定がある場合は、別途仕様を変更してご案内しますのでお知らせください。また、CPUにはIntel Xeonシリーズを採用しているので、AIモデル開発以外の用途でも十分な処理能力を発揮できます。
その他、大容量メモリ搭載やCPUコア数、ストレージ容量変更など、ご要望に合わせたカスタムをご提案を承っております。
どうぞ、お気軽にご相談ください。主な仕様
CPU Intel Xeon W3-2435 (3.10GHz / 8コア) メモリ 64GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX6000 Ada 48GB ネットワーク on board (2.5GbE x1, 10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 CUDA Toolkit 12インストール 事例追加日:2024/02/21
- 事例No.PC-11733
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参考価格:
987,800円DeepLabCut ver2.3用マシン (2024年2月版)
用途:DeepLabCutを用いた動物行動解析お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10086を見ての問い合わせ。
DeepLabCut ver2.3用のワークステーションの導入を考えている。予算100万円程度で最適構成を提案してほしい。処理能力の希望は、現在使用しているNVIDIA RTX A6000 x1枚を搭載したワークステーションと同等以上の速度でDeepLabCutを動かせること。
また、DeepLabCut ver2.3の事前インストールも依頼したい。具体的なスペックとしては,以下の条件を希望する。
CPU DeepLabCutが問題なく動く程度の能力 メモリ 128GB GPU RTX A6000と同程度の速度でDeepLabCutの解析ができるもの (Geforce RTX4090等) ストレージ 1TB M.2 SSD x2枚 テガラからのご提案
2024年2月時点で最新の第14世代Core i9を搭載した構成です。予算に合わせて合計24コアのCore i9-14900Kを選択しています。
なお、実際にDeepLabCutを実行した際に負荷がかかる箇所はGPUが大半で、CPUに高い負荷がかかる場面はかなり少ないと考えられます。
そのため、CPUの性能を重視しない場合はCore i7などの下位モデルに変更することも可能です。GeForce RTX4090とRTX A6000、どちらが最適?
お客様のご希望に合わせて、GPUはNVIDIA GeForce RTX4090 24GBを選択しています。
NVIDIA GeForce RTX4090 24GBとNVIDIA RTX A6000 48GBを比較すると、チップの世代とVRAM容量に違いがあります。チップの世代はRTX4090で採用されているものの方が新しいですが,VRAM容量はA6000の半分です。
DeepLabCutのGPU処理はTensorFlowを基盤としており、GPU利用中の挙動もTensorFlowの特性に準じます。TensorFlowのデフォルト設定で実行した場合、DeepLabCutは確保できるだけのビデオメモリを確保して処理を実行します。そのため、VRAM容量の差による影響が生じることも考えられますが、RTX4090のCUDAコア数は18,000以上でA6000の2倍に近い値です。実際の利用ではVRAM容量の差よりもCUDAコア数の差による影響の方がより大きく現れると考えられるため、RTX A6000と比較しても解析速度の向上が期待できます。なお、DeepLabCut公式リポジトリに掲載されているGPUの要件では8GB以上のVRAMが推奨として示されています。その値から考えると、RTX4090の24GBも十分なVRAMが確保されていると言えます。
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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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 Core i9-14900K (3.20GHz 8コア+2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ストレージ2 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1500W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 DeepLabCut インストール ■キーワード
・DeepLabCutとは
DeepLabCutは、動物の行動を分析するためのオープンソースのディープラーニングツール。動画から動物の特定の身体部位を識別しマーカーレスでの追跡が可能で、精度の高い動きの分析を提供する。
参考:DeepLabCut — The Mathis Lab of Adaptive Intelligence ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2024/02/20
ご注文の流れ
お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。 (お電話でもご相談を承っております) |
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弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。 | |
必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。 | |
お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。 ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。 (掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております) |
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動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。 (納期は仕様や製造ラインの状況により異なります) |
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お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸) |
お支払い方法
お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。
法人掛売りのお客様 |
原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。 |
学校、公共機関、独立行政法人のお客様 |
納入と同時に書類三点セット(見積書、納品書、請求書)をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。 先に書面での正式見積書(社印、代表者印付)が必要な場合はお知らせください。 |
企業のお客様 |
納品時に、代表者印つきの正式書類(納品書、請求書)を添付いたします。 ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。 |
銀行振込(先振込み)のお客様 |
ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。 |
修理のご依頼・サポートについて
弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。
■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト
※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。
メール | support@tegara.com |
電話 | 053-543-6688 |
■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について
保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。
無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります
オプション保証サービス
「あんしん+」 もしもの時の延長保証サービス |
PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
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HDD返却不要サービス |
保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。 |
オンサイト保守サポート | |
故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
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「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。