PC提案事例

機械学習 (ニューラルネットワーク) 用のPCが欲しい。
2枚のGPUを搭載して、それぞれを別々の学習で利用したい。具体的には、以下のスペックを考えている。

CPU：IntelでもAMDでもどちらでもよい
マザーボード：PCI-E 4.0 x16（PCI-E 5.0 x8）相当の転送速度でGPUを2枚挿せるもの
メモリ：DDR4-3200かDDR5で、32GBか64GBのどちらかを検討している
SSD：NVMeタイプ 500GB
HDD：S-ATA 8TB
電源：1600W
GPU：NVIDIA Geforce RTX3090 x2枚
OS：CentOS 7

第3世代Xeon Scalableを用いた1CPU仕様のマシンをご提案しました。
この構成を採用した主な理由は、PCI Express 4.0への対応です。2台のビデオカードはPCI-Express 4.0 x16の帯域幅で接続されます。

また、用途を考えるとメインメモリはビデオメモリの総容量以上を確保することが望ましいため、RTX3090のビデオメモリ24GB x2枚分の48GB以上である64GBとしています。
その他の構成も、可能な限りお客さまのご要望にあわせています。

MATLABを用いた線形一次方程式の計算用マシンを検討している。

現在使用しているマシンのスペックは以下の通り。

CPU：Core i5

メモリ：8GB

n=4000 程度の計算は可能だが、n=16000 を超えると計算できない。

最終的には n=60000 まで計算したいので、専用機を導入したい。

予算は100万円程度を想定している。

MATLABでの線形計算ではメモリ容量が重要ですので、ご予算の範囲内でメモリ容量を優先した構成を検討しました。

お客様へヒアリングさせていただいた結果、お使いのPCで n=16000 の計算が不可能であった理由には、行列サイズのメモリ容量オーバーが関係していると推測できましたので、 n=60000 の計算の際にメモリが不足しないよう、大容量の256GBとしています。

CPUは14コアのXeon W-2275を搭載し、Core i5よりも性能は向上しております。
しかし、実利用で計算速度が向上するかはコードの書き方に依存する部分もありますので、一概に「コア数が増えれば速度が向上する」とは言い難いです。コード側の並列化が、どの程度有効かによって変わってくると考えられます。本構成を元にマシン導入をご検討の際には、コード側の状態についてもご確認いただけますと幸いです。

ソフトウェアビデオミキサー vMixを用いて映像を配信するためのマシンが欲しい。
具体的には、映像の切り替え・テロップ入れ・スローリプレイなどの処理を想定している。
移動が多いため運搬時の耐久性に配慮したいことに加え、複数のビデオキャプチャカードを取り付ける可能性があるため、PCI-Expressの空きスロットがある構成を希望する。想定スペックとしては、以下を考えている。

CPU：Core i7 3.00GHz以上
ストレージ：SSD x3台 (RAID不要)
OS：Windows 10
ビデオカード：NVIDIA製 ビデオメモリ2GB以上
内部I/F：PCI-E x4…2スロット、PCI-E x8…1スロット
筐体：ラックマウント型

たたき台として、ご要望を可能な限り満たした内容にてご提案しました。
運搬用のラックへ固定して移動させる前提で、ラックマウント筐体を用いた構成としています。

PCI-Expressにつきましては、Core i系のCPUに対応し条件を満たすマザーボードが終息しているため、最も条件に近いXeon-W仕様にすることで条件を満たしています。
その他の細かなスペックは、ひとまずのものとして検討した内容ですので、ご案内後にすり合わせを行う想定ですが、ひとまずPCI-Expressの条件を優先した場合の価格感をお伝えするものとしてご用意しています。

コスト面で影響が大きいのはGPUであり、GPUスペックを割り切って考えれば大きくコストを下げることは可能です。
例えば、NVIDIA T400 4GBなどに変更することで、10万円程度価格を下げることができますが、GPU能力は大きく下がります。
リアルタイム動画を扱う用途で、どこまでGPU側のアクセラレートや表示能力が必要かは弊社側での判断が難しいため、お客様にも利用状況などをご確認いただいた上での選定が望ましいと思われます。
本件では、事前のヒアリングにおいて、現在ご利用中のGPU (Geforce RTX3700Ti) はオーバースペック気味というお話を伺いましたので、現行品よりもランクを1つ下げた製品でお見積もりしています。

センチネル-2衛星のデータを利用した衛星画像解析を広範囲で行うためのマシンを検討したい。
Pythonで作成した自作の解析プログラムを用いて、100万km四方レベルの解析をスムーズに行うことが目的。

現在、試験的にM1チップを搭載したMacで解析を行っているが、現状の進行スピードでは完了までに412時間かかる計算になる。これを24時間程度に短縮したい。
予算は100万円未満の範囲で考えたい。

ご要望に合わせて構成を検討しました。
最新の第3世代 Xeon Scalable搭載の2CPU仕様です。

現在解析を行っているMacの搭載するM1チップはARMアーキテクチャであり、大多数のコンピュータで採用されているCPUのx86とはアーキテクチャが異なるため、相対的なパフォーマンス比較は難しい点をご了承ください。
本構成は、ご予算の枠内で計算用マシンとしてある程度汎用的に使用できるスペックとしています。

CPU性能を十分に利用できると仮定すると、比較対象のMacよりも性能面で優位です。

自作のプログラムをご利用の場合、Pythonコード側の最適化状況はお客様にご確認いただく必要があります。少なくともシングルスレッド計算ですと、比較対象のMacとあまり大差のない結果になることが考えられますので、マシンの導入と合わせてコードの並列化などの処理変更が必要になる可能性があります。おそれ入りますが、予めご承知おきください。