- 事例No.PC-11604
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参考価格:
2,257,200円Quantum Espresso用ワークステーション
用途:Quantum Espressoを用いた第一原理計算お客さまからのご相談内容
Quantum Espressoを用いた第一原理計算用のワークステーションの導入を検討している。
予算は200万円程度で最適な構成を提案してほしい。第一原理計算専用機としての運用を検討しており、計算対象は100原子程度で多くても200原子を想定している。
また、別のマシンでQuantum Espresso を動作させた際、メモリを100GBほど使用していたため、メモリ搭載量は128GB以上が好ましい。
希望のOSはWindowsで、WSL上でQuantum Espressoを動作させることを想定している。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。
Quantum Espressoの動作に必要なマシンスペックは?
第4世代Xeon Scalableを採用した2CPU構成です。
Quantum Espressoには明確な動作要件は定められていません。
そのため、ハイエンドなコンピュータでなくとも動作させること自体は可能ですが、動作時のパフォーマンスはマシンのスペックに依存します。Quantum Espressoは一般的に、CPUコア数やGPUなど、並列処理性能が重視されることが多く、それに応じたメモリ容量も必要になります。
本構成では、CPUの並列処理性能を重視して、ご予算内でコア数を重視したCPUの選定を行っています。Intel Xeon Gold 6438Y x2基には合計64のコアが搭載されており、高い並列性能が期待できます。
また、メモリ容量は現在行っている計算でも100GBを消費しているということでしたので、将来的に計算規模が大きくなる可能性を考慮して、ご指定の2倍の256GBを搭載しています。
なお、Quantum EspressoにはGPGPUオプションが実装されていますが、基本的には倍精度演算 (fp64) の利用が想定されています。
fp64性能が確保されたGPUは非常に高額であり、本件のご予算内に収めることが大変厳しい状況でした。
そのため、ご提案ではご予算内に収めることを優先し、ビデオカードはGPGPUオプションを考慮せず描画のみを考慮したエントリークラスのワークステーション向けモデルであるNVIDIA T400 4GBを選択しています。WSL上でのQuantum Espressoの動作について
Quantum EspressoをWSL上で利用する場合の注意点として、WSL上では64を超えるスレッドが正しく認識されない場合があるとの情報を確認しています。
参考:WSL 2 uses half the number of cores on AMD Threadripper 3990X
本構成は2CPU合計で64コア/128スレッド搭載のため、この内の半分しかWSL上で認識されない可能性があります。
上記の問題を避けるため、今回は出荷時にCPU設定でHyperThreadingを無効化し、64コア/64スレッドで利用する形とすることを想定しています。
これにより、64ある物理コアをすべてWSL上で利用できる想定です。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。
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(TB 4.00GHz) 32C/64T × 2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ 1TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA T400 4GB (MiniDisplayPort x3) 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 HyperThreadring無効化 キーワード
・Quantum Espressoとは
Quantum Espresso (クオンタムエスプレッソ) は、GNU General Public Licenseで無料配布されているFortran95で記述されたオープンソースソフトウェア。第一原理電子状態計算プログラム。第一原理計算コードで、密度汎関数理論に基づいている。 原子の位置やセルの構造最適化、電子状態やバンド構造の計算、フォノンによる振動解析、中性子散乱の計算が可能で、マルチプラットフォームで動作し、MPIとOpenMPによる並列化に対応している。 材料物性の理論解析や新物質探索に広く利用され、計算生物学においても有用なツールの1つとなっている。※参考:Quantum Espresso ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2024/04/23
- 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-11752
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参考価格:
806,300円NVIDIA Geforce RTX4070 Super搭載 ナノポアシーケンサー解析用マシン
用途:次世代シーケンサーによる16S rRNA解析およびRNA-seq解析お客さまからのご相談内容
次世代シーケンサー (MinION Mk1B) による16S rRNA解析およびRNA-seq解析用のワークステーションの導入を検討している。
予算80万円程度で最適な構成を提案してほしい。OS環境はWSL2 (Windows Subsystem for Linux2) でUbuntuを使用する想定だが、計算パフォーマンスが向上するようであればデュアルブート構成の採用も考えている。
WSL2/デュアルブートで計算を行うことがパフォーマンスに影響するかを教えてほしい。また、メモリ容量は64GB程度、ストレージ容量は2TB以上を想定している。
テガラからのご提案
MinION Mk1Bのシステム要件はメーカー公式サイトで公開されているため、ご予算の範囲内で推奨要件を満たす構成をご提案しました。
新製品のNVIDIA Geforce RTX4070 Superを搭載
MinION Mk1Bでの計算上重要となるビデオカードは、2024/1/17に発売された新製品のNVIDIA Geforce RTX4070 Superとしています。
7,168基のCUDAコア、56基のRTコア、および224基のTensorコアを搭載し、ご予算内に収まるビデオカードの中では高いコストパフォーマンスが期待できます。
デュアルブート構成とその利点について
LinuxディストリビューションはMinION Mk1Bが対応しているUbuntu 20.04を選択し、Windows 11とのデュアルブート構成です。
なお、2024年1月現在、MinION Mk1BのWindowsサポートはいまだWindows 10で止まっているため、MinION Mk1BはUbuntu 20.04上での利用を前提としています。また、WSL2はWindows上で動作する仮想マシンです。
通常のLinux環境とWSL2を比較した場合、仮想化されているWSL2の方が処理が行われるまでに経由するプロセスが多くなります。
そのため、Linux上で負荷の高い処理を行う場合は、デュアルブート構成としてLinuxをハードウェア上で直接動作させるほうが、パフォーマンスの面で優位です。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。
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 W5-2445 (3.10GHz 10コア) メモリ 64GB REG ECC ストレージ1 2TB SSD S-ATA ストレージ2 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4070 Super 12GB ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit + Ubuntu 20.04 (デュアルブート構成) ■キーワード
・Nanopore (ナノポア) とは
ナノポアはnm (ナノメートル) サイズの細孔。ナノポアシーケンサーでは、ナノポアを持つ人工膜タンパク質を用い、DNAがナノポアを通る際の電流変化から塩基配列を決定する。ナノポアシーケンサーは、従来の次世代シーケンサーよりもロングリードのDNA解析が可能である点が特長。・16S rRNA解析とは
16S rRNA解析は、細菌の16S リボソームRNAの配列を用いて菌種の存在や割合を網羅的に推測する解析。16S rRNAは配列の保存性が高く、進化速度が遅いことから菌種の同定に有用である。この16S rRNAの配列を解析することで、菌種・菌群を培養の必要なしに検出・同定することができる。
・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:2024/02/05
ご注文の流れ
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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。
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電話 | 053-543-6688 |
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