- 事例No.PC-10816
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参考価格:
520,410円NGS解析&ナノポアシーケンサー解析用マシン
用途:MaSuRCAやGuppyを用いたハイブリッドアセンブリ、RNA-seq解析お客さまからのご相談内容
簡易的なNGS解析とナノポアシーケンサー解析を行う計画があり、そのためのPCを導入したい。
具体的にはMaSuRCAを利用した30Mb程度のハイブリッドアセンブリやRNA-seq解析を想定している。GPU版Guppy basecallerにも使うことができるのが理想で、それ以外に3Dモデル処理などの実施は考えていない。
OSはUbuntuを考えているが、WSLでUbuntuを使っても解析能力に大きな影響がなければ、Windows上で動かしたい。
その他に想定している内容は以下の通り。・CPU:12コア程度の製品を想定しているが、より良い提案があれば希望する
・ストレージ:SSDを希望する
・予算:50万円程度
・MaSuRCAのダウンロードページでは、ハードウェア要件として 「Bacteria (up to 10Mb): 16GB RAM, 8+ cores, 10GB disk space」の記載があるため、30MbであればPC-10596程度のスペックで動作するのではないかと考えているテガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
仕様は暫定ですが、MaSuRCAの公式リポジトリに掲載された動作要件のBacteriaとInsectの中間程度のスペックです。
参考:alekseyzimin / masurca ※外部サイトへ飛びます
OSはUbuntuのみをインストールする想定です。
WSLでの利用に関しては、ソフトウェア自体は動作すると思われますが、解析能力への影響は避けられません。
WSLは基本的に仮想マシンですので、仮想化によるオーバーヘッドが生じます。Windowsを用意しなければならない理由が他にないようであれば、Ubuntuをネイティブに動作させる形での利用を推奨します。
その他の選択肢として、WindowsとUbuntuのデュアルブート環境を構築する方法があります。ご希望のお客様はご相談ください。また、本構成ではNVIDIA製ビデオカードを搭載しており、GuppyのGPU実行に対応しています。
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。
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 64GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3060 ネットワーク on board (2.5G x1 10/100/1000Base-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 20.04 ■FAQ
・Guppyとは
Guppyは遺伝子配列データをグラフィカルに表示する遺伝子情報表示プログラム。配列中のタンパク質に翻訳される領域や、マーカとして知られている部位に対する注釈などをわかりやすく表示、または編集することができる。参考:GUPPY 遺伝子情報表示プログラム (産業技術総合研究所) ※外部サイトへ飛びます
・MaSuRCAとは
MaSuRCAは、高品質なペアエンド読み込みと長いリードのハイブリッドアセンブリに特化したゲノムアセンブリのためのソフトウェア。異なる読み込みタイプのデータを組み合わせてア、高速で正確なアセンブリを生成できる。参考:alekseyzimin / masurca ※外部サイトへ飛びます
・ハイブリッドアセンブリとは
ハイブリッドアセンブリとは、異なる読み込みタイプのデータを組み合わせて行うゲノムアセンブリの手法。短いペアエンド読み込みと長いリードの両方を使用することで、アセンブリの精度と連続性を向上させることができる。・WSL2とは
Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) はWindows上でLinux向けバイナリを実行する方法の一つ。参考:【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【1/3】
参考:【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【2/3】
参考:【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【3/3】
事例追加日:2023/03/23
- 事例No.PC-10865
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参考価格:
646,800円材料計算用マシン
用途:最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算お客さまからのご相談内容
材料計算、特に第一原理電子状態計算 (想定ソフトウェア:VASP、ABINIT)に使用する目的で、ワークステーションを導入したい。
具体的には、最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算を考えている。
予算60万円程度で提案して欲しい。テガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
VASP、ABINITともにGPGPUに対応していますが、公式ドキュメントの情報を確認するとTESLA系統のfp64性能の高いGPGPU専用カードの利用が前提と考えられます。
本件のご予算では、これらのカードを選択することはできないため、GPU利用に固執せず構成を検討するのが良いと思われます。なお、ご利用予定のソフトウェアは計算規模が大きくなるとメモリ消費量が増加します。
VASPの必要メモリ容量を計算するための考え方が公式サイトに掲載されていますので、計算内容に合わせてご確認ください。参考:Memory requirements (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます
主な仕様
CPU Xeon W-2265 (3.50GHz 12コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 その他 TPMモジュール ■FAQ
・VASPとは
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) は、第一原理計算に使用される物質科学ソフトウェア。電子構造計算、分子動力学シミュレーション、熱力学的性質の予測などに使用される。密度汎関数理論(DFT)に基づいており、固体、表面、分子など、さまざまな種類の系に対応している。参考:VASP (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます
・ABINITとは
ABINITは、第一原理計算に使用される電子状態計算ソフトウェアの一つで、分子動力学シミュレーション、電子密度関数法、Green関数法などを用いた計算が可能。固体、表面、分子、クラスターなどの様々な物質系に対応している。密度汎関数理論 (DFT) を用いた第一原理計算を行い、電子密度やバンド構造、光学特性などの物理量を計算することができる。参考:ABINIT (The ABINIT Group.) ※外部サイトへ飛びます
事例追加日:2023/03/23
- 事例No.PC-10825
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参考価格:
2,196,700円タンパク質結合解析用マシン
用途:タンパク質・低分子化合物の結合解析お客さまからのご相談内容
アカデミックフリーのツールを用いたタンパク質・低分子化合物の結合解析を行いたい。
構造予測、ドッキングシミュレーション、量子計算、MD計算に使用する予定。
使用するソフトウェアは以下を考えている。構造予測 Alphafold2 ドッキング autodock (GNINA) / ucsf-dock 量子計算 GAMESS / firefly MD GROMACS 2022.4 AlphaFold2をローカルで構築でき、一般的な条件でGROMACSを稼働させられるスペックが必要。
メインの用途はMD計算や量子計算で、将来的にはイン・シリコ・スクリーニングへの発展を考えている。テガラからのご提案
第3世代Xeon Scalableを搭載した2CPU構成をご提案しました。
ご利用のソフトウェアにIntel APIをコンパイラとして推奨している物があることに配慮した選択です。ご連絡いただいているのソフトウェアのうち、GAMESS以外は何らかの形でGPUを利用することができますが、CPUで処理を行う部分も相応にあるため、CPUとGPUのバランスを考える必要があります。
AlphaFold2はGPUを必要とするソフトウェアで、かつ2.2TBほどの巨大なデータベースを参照するため、ストレージ性能がパフォーマンスに大きく影響します。2ndストレージとして搭載している大容量のSSDはAlphaFold2のデータベース保存を想定したものです。
なお、AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアでは、GPGPUの使われ方が異なり、AlphaFold2はTensorflowを基盤としたDeepLearningになりますが、他のソフトはGPUをコアプロセッサとした科学計算です。
科学計算ではGPGPUに倍精度小数点演算 (fp64) を求められることがありますが、非常に高額で専用筐体が必要になります。 利用を想定しているソフトウェアは、いずれもfp64が必須ではなくCUDAに対応したNVIDIA製GPUであれば利用可能とされているため、搭載GPUはディスプレイ出力を兼ねたビデオカードを選択しています。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。
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 Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ1 2TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB SSD M.2 ビデオ Geforce NVIDIA RTX4080 x2 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS なし ■FAQ
・AlphaFold2とは
AlphaFold2はDeepLearningによるタンパク質の立体構造予測を行うプログラム。従来の手法では、タンパク質の構造を決定するには膨大な時間とコストがかかったが、AlphaFold2は迅速かつ効率的に予測処理を行うことができる。タンパク質の構造解析は、疾患の発症メカニズムや薬剤開発における貴重な情報源となる。参考:deepmind / Alphafold ※外部サイトに飛びます
・GROMACSとは
GROMACS (Groningen Machine for Chemical Simulations) は、オランダのフローニンゲン大学で開発された分子動力学シミュレーションのパッケージ。主に、タンパク質や脂質、拡散などの生化学分子用に設計されている。参考:GROMACS ※外部サイトに飛びます
・GNINAとは
GNINAは異なるタンパク質間の相互作用や機能の関係を推定するために利用するプログラム。タンパク質の相互作用ネットワークを比較することで、タンパク質間の機能的な類似性を推定することができる。参考:gnina / gnina ※外部サイトに飛びます
・UCSF Dockとは
UCSF Dockは、タンパク質と小分子リガンドの間の相互作用を予測するためのオープンソースのドッキングプログラム。リガンドとタンパク質の分子構造情報を入力として受け取り、両者の3次元構造を解析して、最適なドッキング構造を計算する。UCSF Dockは、多くの異なる機能を持ち、タンパク質リガンド相互作用エネルギーの計算、分子動力学シミュレーション、柔軟なドッキング、および仮想スクリーニングなど、多数のドッキングタスクに適用可能。参考:UCSF Dock (The Official UCSF DOCK Web-site) ※外部サイトに飛びます
・GAMESSとは
GAMESS(General Atomic and Molecular Electronic Structure System)は、分子構造や反応に対する電子構造解析を行うための計算化学ソフトウェア。GAMESSは、量子力学に基づいた理論を用いて、分子の電子構造や反応エネルギー、スペクトルなどの物理化学的性質を計算することができる。参考:GAMESS ※外部サイトに飛びます
・Fireflyとは
Firefly (旧名PC GAMESS) は、分子構造や反応に対する電子構造解析を行うための計算化学ソフトウェア。様々な計算方法をサポートしており、HF法、DFT法、MP2法、CCSD法、CASPT2法、および多くの高次の相関法などが含まれる。これらの方法は、分子の電子状態を解析するために使用され、反応エネルギーやスペクトルなどの物理化学的性質を計算することができる。参考:Firefly computational chemistry program ※外部サイトに飛びます
・イン・シリコ・スクリーニングとは
イン・シリコ・スクリーニングは、コンピュータを用いて、大量の化合物の中から有望な化合物を選別する手法。分子の構造情報をコンピュータに入力し、化合物の相互作用や反応に関するシミュレーションを行い、大量の化合物の中から有望な候補を選び出すことができる。医薬品開発だけでなく、農薬や化粧品などの製品開発にも応用されている。事例追加日:2023/03/15
- 事例No.PC-10797
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参考価格:
1,094,500円森林資源解析用マシン
用途:ドローン空撮によるオルソ画像作成や点群データによる森林資源解析お客さまからのご相談内容
自社の所有する森林資源を維持管理するため、管理山林全体をドローンで空撮しオルソ画像を作成したり、点群データによる森林資源解析を行いたい。そのためのマシンを予算100万円程度で提案して欲しい。
対象となるエリアは数十~数百haと広いことに加えて、森林資源解析のためには解像度の高い写真を扱う必要がある。しかし、現在利用しているPCでSfM処理を行うと完了までに3~4日かかるので、処理速度を向上させたい。
以前にSfM処理を行った際の条件は以下の通り。【以前にSfM処理を行った際の条件】
・ドローン:DJI Mavic2Pro
・写真の画素数:2000万画素
・画像解像度:約3cm
・ソフトウェア:Metashape 超高密クラウドの品質は「高」、深度マップ「中」
・オーバーラップ率縦横90%で約100haの空撮
・15000枚の画像処理を実施【現在利用しているPCのスペック】
・CPU:Intel Xeon Gold 6128
・メモリ:128GB
・GPU:Geforce GTX1080同様の処理を数百ha単位で実施する必要があり、安定して処理することのできるPCを希望する。
テガラからのご提案
現在お使いのマシンは、初代Xeon Scalableの1CPU構成ですので、後継に当たる第3世代Xeon Scalableを搭載した1CPU構成にてご提案しました。
CPUのランクはGoldからSilverに下がっていますが、世代やCore数の差によりベンチマークソフトウェアでの総合スコアは2倍以上優位な製品です。 MetashapeはCPU処理が並列化されているので、コア数とクロックを比較する場合にはXeon Gold 6128のようなクロック特化モデルではなく、コア数を優先したCPU選定が良いと思われます。ビデオカードは、最新世代のRTX4000シリーズからGeforce RTX4080を選択しています。
現在お使いのマシンのビデオカードと比べると、性能差はCPU以上に大きいとお考えください。メモリは、ご予算内で全体のバランスを取った場合、256GBが上限となります。
処理の規模を考えると、本来は512GBまで確保できるのが理想ですが、現在お使いのマシンの128GBでも時間はかかったものの処理自体は行うことができているため、この容量としています。総合的なポテンシャルにつきましては、現在のマシンよりもCPUとGPU性能が2倍以上に向上していますので、同じ処理を今よりも早く完了させることができる構成です。しかし、そもそもの処理の規模がかなり大きいため、ある程度の時間を要することを想定する必要があります。
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。
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 Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 256GB 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 RTX4080 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 TPMモジュール ■FAQ
・オルソ画像とは
オルソ画像は、写真上の像の位置ズレをなくし、ドローンなどで撮影した航空写真を地図と同じように真上から見た傾きのない正しい大きさと位置に表示される画像に変換(=正射変換)した画像。カメラから対象物までの距離や地形の高低差による変形を補正し、形状・位置が正しく配置された画像であるため、地理情報システム (GIS) などにおいて位置/面積/距離などを正確に計測することが可能。地図データなどと重ね合わせて利用できる地理空間情報である。・Metashapeとは
Metahsapeは、写真 (静止画像) から高品質な3Dモデルを構築できるソフトウェア。
基本的な機能を搭載したStandard Editionと、より多くの機能を搭載するProfessional Editionが存在し、 Professional版では航空写真などから3次元GISコンテンツを作成することも可能。
Metashapeライセンスはユニポスにて取り扱っています。参考:Metashape (Agisoft) ※弊社研究開発者向け海外製品調達・コンサルテーションサービス「ユニポス」のWEBサイトに飛びます
事例追加日:2023/03/08
「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。