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。

大学での授業用で画像解析・機械学習を行うため専用のマシンを導入したい。
最大30名程度の学生が利用する想定で、各自のPCからアクセスし、科学演算や画像解析・機械学習の演習を行う。
OSはUbuntuで、Anaconda / SSH-Server/R / TensorFlow / Pytorch のインストールを希望する。
GPUの利用頻度は少ないので、スペックを妥協することはできる。
予算は400万円程度を考えている。

ご希望の条件に合わせて、たたき台の構成を検討しました。
GPUサーバー仕様ではご予算に収めることが難しいため、GPU x1枚・100V電源環境向けの構成としています。
ご予算との兼ね合いから、CPUは64コア (32コア x2基) とし、メモリは256GBです。30名で利用する場合、一人当たりCPU 2コア (4スレッド) /メモリ 8GB程度のリソース割り当てとなる計算です。

ソフトウェアはご指定のものをインストールするまでを作業範囲として想定しています。個別の設定が必要な場合は、別途ご相談とさせていただきます。

事例No.PC-5346を見ての問い合わせ。
次世代シーケンサー解析 (NGS) 用ソフト「CLC Genomics Workbench」の利用にあわせたマシンが欲しい。
予算は100万円～150万円程度を想定。
大まかな希望スペックは以下の通り。できるだけメモリ容量の多い構成を希望する。

CPU：16～32コア
メモリ：128～256GB
OS：Linux

ご覧いただいたPC-5346を、最新世代にアップデートしたスペックでご提案しました。
CPUやメモリ容量は、お客様のご要望を踏まえての検討としています。
PC-5346と比較して、CPUのグレード差・世代差などにより、処理性能が大きく向上しています。
また、OSはCLC Genomics WorkBenchが対応するRHEL相当のCentOSとしました。

PC-5346と異なり、本事例にはディスプレイを含めていませんので、ご希望の際にはお申し付けください。

深層学習用のGPUサーバーを検討したい。
GPUはTESLA A100 80GB x2台として、600万円程度の予算で提案して欲しい。
設置場所は200Vの電源環境に対応可能。

ご指定条件にてたたき台の構成を検討しました。
TESLA A100にはディスプレイ出力が搭載されていないため、画面出力用にエントリークラスのビデオカードを追加しています。追加ビデオカードではなくオンボードグラフィックでご利用いただくこともできますが、性能面では最低限の描画性能となります。

また、本構成はTESLA A100 x4台までの搭載に対応しています。ただし、CUDA利用時にメインメモリ容量がビデオメモリ容量を下回っていると、動作に問題が発生する場合がありますので、GPU増設の際にはメインメモリもあわせて増設することを推奨します。

なお、TESLA A100 x2台のままで利用する限りは100V給電で消費電力をカバーできますが、GPUを増設する場合には、200V環境でご利用ください。