事例No.PC-10858
参考価格:
1,794,100

ターボ機械開発用マシン

用途:FINE/TurboやFINE/Open with OpenLabsを用いた流体解析

お客さまからのご相談内容

FINE/TurboやFINE/Open with OpenLabsを用いた流体解析を行うためのPCを導入したい。
以下の条件に合ったPCを提案して欲しい。

・CPU:28コア/56スレッド以上 クロックは2.70GHz以上
・メモリ:512GB
・ストレージ:データ用ストレージとして8TB程度確保したい
・OS:なし
・予算:180万円程度だが、コストを抑える方法があれば提案して欲しい
・その他:4Kでの画面出力を希望

テガラからのご提案

ご要望を踏まえてお見積もりをご用意しました。
2CPUで合計32コアとした構成でのお見積もりです。
2CPUの場合、メモリは16枚構成にするのがベストですので、32GBモジュール x16枚としています。

コストダウンを優先する場合には、メモリ帯域が落ちることを前提とした32GBモジュール x8枚構成で導入し、後から増設するという運用も考えられます。なお、その場合は8枚のメモリに対して並列アクセスすることで速度がUPするため、増設するメモリは基本的に同一型番のメモリで統一する必要があります。コストの調整に関しては、お客様が重視する要素にあわせて検討させていただきます。

4Kでの画面出力については、T400あたりのカードでも対応できますが、解析用のモデルの要素数が多い場合には、ビデオカードの性能が不足する場合があります。3D系のモデルを動かす想定でT1000を選定していますが、実際の運用方法によってはコスト削減できる部分です。

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 512GB REG ECC
ストレージ1 1TB SSD M.2
ストレージ2 8TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA T1000 4GB
ネットワーク on board (1000Base-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W
OS なし
その他 TPMモジュール

■FAQ

・FINE/Turboとは
FINE/Turboは、NUMECA Internationalが開発した商用CFDソフトウェア。ターボ機械や回転体の流体解析に特化した高度な機能を提供する。流体解析に必要な前処理、解析、後処理の機能が一つにまとめられており、正確かつ迅速な解析結果を得ることができる。

参考:FINE/Turbo (日本ケイデンス) ※外部サイトに飛びます

 

・FINE/Open with OpenLabsとは
FINE/Open with OpenLabsは、非構造格子に対応し、高度に自動化された汎用流体解析統合環境で、完全六面体メッシュの自動作成や128コアの並列計算が可能。また、高速化機能やカスタマイズモジュールが標準搭載されている。

参考:FINE/Open with OpenLabs (日本ケイデンス) ※外部サイトに飛びます

 

 

事例追加日:2023/03/15
事例No.PC-10803
参考価格:
1,432,200

ショットガンメタゲノム解析用マシン

用途:ショットガンメタゲノム解析とAIを用いたMRI画像解析

お客さまからのご相談内容

ショットガンメタゲノム解析をメインにしたバイオインフォマティクスを行うためのマシンを検討したい。
想定している条件は以下の通り。

・CPU:コア数を重視する
・メモリ:将来増設の予定がある
・OS:Ubuntu 20.04
・その他:Bioconda3 プリインストール
・U-Netを用いたMRI画像解析を行う予定がある
・予算:150万円程度

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。
ご予算内でできるだけコア数が多くなるように構成を検討しています。
64コア仕様で検討すると価格が大幅にUPしてご予算に収まらないため、合計56コアに抑えています。

メモリは将来の増設を考えた構成ですが、本来は全てのメモリスロットにモジュールを搭載することでメモリ帯域が最大になる仕様であり、ご提案の状態ではメモリ帯域が半減していますのでご注意ください。

GPUはAI学習などで利用できそうなGPUを1枚追加しています。
しかし、計算専用のGPUではないため、本格的に学習させる用途よりも入門クラスとして必要十分な製品とお考えください。

GPUを使った学習については、より上位の製品はGPU単体で100万円以上であったり、複数枚搭載すると一般的な100V環境では利用できないといった課題があります。そのような点を考え、今回の用途・ご予算のバランスから、AI用として利用できるGPUを選定しています。

なお、画像系の学習をする場合は、ビデオカードのメモリ容量も重要になるため、ご予算が許す場合には、RTX A6000 48GBなどをご選択いただくのが良いかと存じます。

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 5320 (2.20GHz 26コア) x2
メモリ 128GB REG ECC
ストレージ1 1TB SSD S-ATA
ストレージ2 8TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA T400
ネットワーク on board (1000Base-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1200W
OS Ubuntu 20.04
その他 CUDA Toolkit 11インストール
Bioconda3インストール

■FAQ

・ショットガンメタゲノム解析とは
ショットガンメタゲノム解析とは、環境サンプルからDNAを取り出し、ランダムに分割して断片化し、それらをシーケンシングしてゲノム情報を得る手法。微生物の多様性を調べるためによく用いられ、未知微生物のゲノム情報を得ることができる。微生物の培養を行う必要がないため、非常に高速で、多様性が高い環境サンプルの解析に適する。

 

・U-Netとは
U-Netは、2次元の画像セグメンテーションにおいて高い性能を発揮する、ディープラーニングのアーキテクチャ。U-Netは、エンコーダー部分とデコーダー部分から構成され、畳み込み層を用いて画像の特徴を抽出し、エンコーダー部分で解像度を落とし、デコーダー部分で元の解像度に戻すことで、画像のセグメンテーションを行う。画像内のオブジェクトの位置や形状を正確に把握することができ、医療画像の自動解析などの分野で広く使われている。

 

 

事例追加日:2023/03/08
事例No.PC-10747
参考価格:
950,400

トランスクリプトーム解析用マシン

用途:トランスクリプトーム解析、全ゲノムリシーケンス解析

お客さまからのご相談内容

イネのトランスクリプトームおよびゲノムデータにおける一連のデータ解析 (前処理、マッピング、DEGsの算出等) を不満なく行うことのできるLinuxマシンを導入したい。
想定しているスペックは以下の通り。

・CPU:24コア 48スレッド 以上のCPU
・メモリ:256GB
・ストレージ:SSD 1TB
・OS:Linux

イネのトランスクリプトーム解析は1サンプルが約10Gbp、全ゲノムリシーケンス解析では約45Gbp。
データの保存には外付けストレージを利用する予定。

CPUはXeonがいいかと思っているが、性能やコストを含めてAMD Threadripperと比較してどうか気になっている。

OSはUbuntuかRocky Linuxを予定している。どちらが初心者に向いているか知りたい。

予算90万円以下で構成を提案して欲しい。

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。
第3世代Xeon Scalableを搭載した2CPU構成で、システムの合計で24コア/48スレッドです。

■ストレージ

人間などと比較して、イネのゲノムサイズはそこまで大きくありませんが、解析データの容量はそれなりのサイズになると考えられます。本件では、データ保存用の外部ストレージをお客様側で用意すると伺っていますが、PC本体のみで運用する場合には、データ用のストレージを搭載することをお勧めします。

■CPU

24コアのXeonとThreadripper PROで比較すると、性能面ではThreadripper PROの方が優位です。
CPU単体の価格では、相対的にはXeonよりもThreadripperPROの方が安価ですが、構成全体のトータルコストでは、ThreadripperPRO 24コア構成は100万円台前半になるため、本件ではコストを優先し安価なXeonの2CPU構成でご提案しています。

なお、次世代シーケンサー解析はCPUコア数やメモリ容量が重要な処理ですので、コア数を減らしてクロック重視で計算速度を上げる考え方はあまり有効ではありません。そのため、シングルコア性能が多少低くても、コア数を確保できる構成を優先するのが望ましいとお考えください。

■OS

OSに関しては、Ubuntuと比べてRocky Linuxはあまり融通が利きません。
これは、UbuntuとRocky Linux (のベースになっているRedhat Enterprise Linux) の開発思想の違いによります。

Rocky LinuxのベースであるRHELは、長期運用の安定性を第一としています。
Ubuntuはワークステーション向けのディストリビューションとして優れており、最新のハードウェアを採用したワークステーションとしてパフォーマンスを重視する場合、パッケージの更新頻度やカーネルバージョンなどの面でメリットがあります。

Rocky Linuxを積極的に選択する理由がない場合には、Ubuntuをお勧めいたします。

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 4310 (2.10GHz 12コア) x2
メモリ 256GB REG ECC
ストレージ 1TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA T400
ネットワーク on board (1000Base-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 850W
OS Ubuntu 22.04

■FAQ

・トランスクリプトーム解析とは
トランスクリプトームとは、組織、細胞内における遺伝子転写産物(mRNA)の全体を指す。トランスクリプトーム解析は、生体細胞内における遺伝子の発現状況を網羅的に把握する解析手法。RNA-Seq解析や遺伝子発現解析とも呼ばれる。

 

・Ubuntuとは
Ubuntuは、Linuxディストリビューションの1つ。フリーソフトとして提供されており、グラフィカルインストーラーにより、簡単にインストールして使用することができる。

参考:Ubuntu (Ubuntu Japanese Team) ※外部サイトへ飛びます

 

・Rocky Linuxとは
Rocky Linuxは、Linuxディストリビューションの1つ。Red Hat Enterprise Linux (RHEL)のソースコードを使用しており、互換性を持つ。フリーソフトとして提供されており、長期の定期アップデートによる安定性を特長とする。

参考:Rocky Linux (Rocky Enterprise Software Foundation) ※外部サイトへ飛びます

 

 

事例追加日:2023/02/09
事例No.PC-10792
参考価格:
1,996,500

fMRI動画解析用マシン

用途:MATLAB、Python、Fijiなどの利用

お客さまからのご相談内容

磁気共鳴機能画像法 (fMRI) で取得した動画の解析を行うため、新たにマシンを導入したい。
希望する条件は以下の通り。

・MATLABやPython、Fijiなどを用いた画像解析を想定している。
・MATLABではParallel Computingを利用するため、CPU性能を重視。
・単一データの容量が4GB程度なので、メモリ容量も重視。
・その他、SPMやCONNも日常的に利用している。
・DeepLearningは想定していない。
・OSはWindows 10。
・予算は200万円程度。

テガラからのご提案

CPU性能とメモリ容量を考慮して、第3世代Xeon Scalable搭載の2CPU構成をご提案しました。

OSとの兼ね合いから、CPUは32コア/64スレッドの製品としています。
Windows 10は、仕様上64コアを超える論理コア (スレッド) を認識すると、プロセッサーグループという論理コアのグループを生成します。原則として、明示的にプロセッサーグループを超えて利用できるように設計されていないアプリケーションでは、プロセッサーグループを超えて並列計算を行うことができず、MATLABもこの制限に係ります。そのため、64を超える論理コアを搭載しても、十分に活用できない状況が発生します。

参考:maxNumCompThreads (MathWorks) ※外部サイトへ飛びます

対応として、Hyperthreadingを無効化し物理コアだけにする方法、もしくは、OSをWindows 11にするという方法があります。
Windows 11では、プロセッサーグループの仕組みが変更されており、搭載する論理コア数に関わらずアプリケーションが全ての論理コアにアクセスできます。
運用方法などの面で問題がない場合には、選択肢としてご検討いただければと存じます。

参考:プロセッサ グループ (Microsoft) ※外部サイトへ飛びます

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 512GB REG ECC
ストレージ1 1TB SSD M.2
ストレージ2 7.68TB SSD U.2
ビデオ NVIDIA T1000
ネットワーク on board (1000Base-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 850W
OS Microsoft Windows 10 Pro 64bit

■FAQ

・MATLABとは
MATLABは工学・理学・経済学など幅広い分野でのデータ解析やアルゴリズム開発、モデル作成で使用される数値解析用ソフトウェアかつ、内部で使用するプログラミング言語の名称でもある。

参考:MATLAB (MathWorks) ※外部サイトに飛びます

・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、また目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気のある言語。

参考:Python ※外部サイトに飛びます

参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

・Fijiとは
Fijiはオープンソースの画像処理用ソフトウェア。科学的な画像分析に適した多数のプラグインがバンドルされている。

参考:Fiji ※外部サイトに飛びます

・プロセッサーグループとは
CPUを安定動作させるための制限。
1つのプロセスがCPU全てを使ってしまうことがないように、リソースを制限する手段。

 

・SPMとは
SPM (Statistical parametric mapping)は、機能的な神経画像データの分析を支援するソフトウェア。MATLABで作成されたフリーソフトウェアとして配布されている。

参考:SPM (University College London) ※外部サイトに飛びます

・CONNとは
CONNは、fMRIにおける機能的結合の計算、表示、および分析を行うためのMATLABベースのクロスプラットフォームイメージングソフトウェア。

参考:CONN toolbox ※外部サイトに飛びます

 

事例追加日:2023/02/02
お客様のご要望をうかがい、最適なPCの構成をご提案する
「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。