PC提案事例

DFT法 (密度汎関数法)を用いた固体の電子構造計算プログラムパッケージ「WIEN2k」を用いて、バンド構造計算を行うことを想定した構成例です。

本構成はエントリーモデルという立ち位置でのスペック例であり、WIEN2kにおける最小スペックという考え方で構成しています。
WIEN2kの利用では、「CPU：Core i 7 or i9、メモリ：32GB」が1つの基準となりますので、それにあわせた構成例です。

より専門性の高い構成は、以下の事例をご覧ください。

WIEN2kプリインストールマシン スタンダード構成 (2023年10月版)
WIEN2kプリインストールマシン おすすめ構成 (2023年10月版)

また、WIEN2kの詳細はこちらをご参照ください。
■WIEN2k プログラム作成元 WEBサイト
■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　「WIEN2k」

本構成にプラスして、ライセンスの販売・インストールした状態での出荷も承っております。
ご予算・追加条件など、ご要望にあわせたカスタマイズにつきましても、お気軽にご相談ください。

Stata/MP (12コア) 、 R、 Python等でのデータ解析・シミュレーション用マシンの導入を検討している。将来的には機械学習を行うことも考えている。
予算100万円程度で、用途に適した構成を提案してほしい。

解析等に用いるデータや生成物はすべて外付けのメディアに保存するため、大容量ストレージを搭載する必要はない。
また、解析のために1日以上継続してマシンを稼働させることがあるが、頻繁に長時間稼働させることはない。
ワークステーションではないマシンでもこのような運用を行うことができれば、コンシューマー向けの構成を希望する。

加えて、12コアライセンスのStataを使用予定だが、どの程度のコア数のCPUが適しているかを教えてほしい。

その他の希望条件は以下を想定している。

お客さまのご希望条件に合わせて構成を検討しました。

計算用途におけるコンシューマー向け構成の利用

ご予定の運用方法を踏まえて、コンシューマー向けの構成にてご提案しています。
コンシューマー向けの構成を1日連続稼働させると直ちに故障するといったことはありませんが、長時間の計算を頻繁に行う場合には、ECCメモリに対応したワークステーションを利用することで信頼性を高めることができます。
反対に、最長で24時間程度しか連続稼働させない場合には、コストパフォーマンスを重視してワークステーション向けではない構成を利用することも有用な選択肢です。

ライセンスの契約コア数とCPUコア数の選び方

CPUはRyzen 7000シリーズのRyzen9 7950X (16コア) を選択しています。
12コアしか搭載していないCPU において、ライセンス上の最大数である12コア全てでStataを稼働させた場合、CPUのリソースを使い切ることになり、並行して別の作業を行う際に影響が出る可能性があります。
そのため、16コアモデルのCPUを選択し、リソースに余裕を持たせていますが、Stataの稼働中に他の操作を行わない場合は12コアモデルに変更することも可能です。

また、機械学習での利用予定がある点を踏まえて、ビデオカードはCUDAを使用する想定でハイエンドのワークステーション向けグラフィックボード NVIDIA RTX A5000を選定しています。ビデオカードはご希望に応じて変更できますので、気兼ねなくお申し付けください。

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。

産業用カメラの画像をリアルタイムでMP4に変換して動画を記録するシステムを開発している。この用途に最適なマシンの構成を提案してほしい。

長時間の録画稼働を想定しているため、できる限り耐久性が高く、長期間供給可能な構成を希望する。
また、筐体はできるだけ小さいものを希望する。可能であればスリムタワーが望ましい。

希望する条件は以下の通り。

ご希望の条件にあわせて、長期供給に対応したパーツを選択した構成をご提案しました。
マザーボード、CPUなど基幹の部品は2029年まで供給が継続される予定です。

ビデオカードの選定

ビデオカードは、ご指定のNVIDIA Geforce GTX1650を採用していますが、本製品はコンシューマー向け製品です。長期供給を重視される場合はNVIDIA RTXシリーズなどのワークステーション向けビデオカードに変更することも可能ですので、お気軽にご相談ください。

CPUの発熱と筐体の選定

また、この構成はCPUに高負荷時の発熱が相応に高いIntel Core i7-12700を搭載しており、フルハイトのビデオカードも搭載しています。そのため、容積の小さいスリムタワー型筐体を採用することが難しい構成です。
本事例では、筐体内部の排熱・冷却に配慮して、大型のCPUクーラーやフルハイトのビデオカードを搭載可能なミニタワー型筐体をご案内しています。CPU・ビデオカードの構成を変更した場合、スリムタワー型筐体への対応も可能ですので、ご希望の場合はご相談ください。

なお、本構成は撮影した画像をAIに学習させることで製品エラーを検出する使い方を想定しております。関連する事例として、後工程としての学習用構成 (事例No.PC-10311) や製品判定用 (事例No.PC-10540) のマシンの事例もございますので、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。

予算60万円で、NeRF用のフレームワーク「nerfstudio」を利用するためのワークステーションの導入を検討している。

GPUはnerfstudio公式サイトのCurrently supported CUDA architectures in the docker imageの表に記載があるモデルを希望する。

その他の条件は以下の通り。

お客様ご指定のパーツを搭載した構成をご提案しました。
ご指定に沿って2023年10月時点で最新の第13世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載した構成です。このCPUはシリーズ内で最多の24のコアを搭載したハイエンドモデルです。

ビデオカードは、お客様が候補として想定されたGeforce RTX4070Tiを選択しています。価格的にも、本製品がご予算内で選択可能な製品のなかでは最上位クラスです。
※Geforce RTX4070Tiはnerfstudio公式サイトの表にも記載があるモデルです。

また、本構成は100V環境での運用に対応しています。

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。
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。