- 事例No.PC-10865
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参考価格：
646,800円材料計算用マシン
用途：最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算お客さまからのご相談内容
材料計算、特に第一原理電子状態計算 (想定ソフトウェア：VASP、ABINIT)に使用する目的で、ワークステーションを導入したい。
具体的には、最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算を考えている。
予算60万円程度で提案して欲しい。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。
VASP、ABINITともにGPGPUに対応していますが、公式ドキュメントの情報を確認するとTESLA系統のfp64性能の高いGPGPU専用カードの利用が前提と考えられます。
本件のご予算では、これらのカードを選択することはできないため、GPU利用に固執せず構成を検討するのが良いと思われます。なお、ご利用予定のソフトウェアは計算規模が大きくなるとメモリ消費量が増加します。
VASPの必要メモリ容量を計算するための考え方が公式サイトに掲載されていますので、計算内容に合わせてご確認ください。参考：Memory requirements (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます
主な仕様
CPU Xeon W-2265 (3.50GHz 12コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 その他 TPMモジュール ■FAQ
・VASPとは
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) は、第一原理計算に使用される物質科学ソフトウェア。電子構造計算、分子動力学シミュレーション、熱力学的性質の予測などに使用される。密度汎関数理論(DFT)に基づいており、固体、表面、分子など、さまざまな種類の系に対応している。参考：VASP (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます
・ABINITとは
ABINITは、第一原理計算に使用される電子状態計算ソフトウェアの一つで、分子動力学シミュレーション、電子密度関数法、Green関数法などを用いた計算が可能。固体、表面、分子、クラスターなどの様々な物質系に対応している。密度汎関数理論 (DFT) を用いた第一原理計算を行い、電子密度やバンド構造、光学特性などの物理量を計算することができる。参考：ABINIT (The ABINIT Group.) ※外部サイトへ飛びます
事例追加日：2023/03/23
- 事例No.PC-10803
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参考価格：
1,432,200円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-10880
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参考価格：
2,484,900円Geforce RTX4090 x4台搭載マシン
用途：Deeplearningの学習用途での利用お客さまからのご相談内容
DeepLearningでの利用を目的として、Geforce RTX4090を4台搭載したマシンが欲しい。
CPUのスペックはあまり必要ではなく、予算250万円程度での導入を希望。テガラからのご提案
ご要望に合わせて構成を検討しました。 RTX4090 x4台で利用する場合、最大消費電力は2000Wを超える見込みのため、それに対応できる200V電源系統を利用できることが前提となります。 本事例は、200Vの電源環境での利用を想定し、電源 x2台を搭載し2系統の電源出力を必要とする構成です。
仮に100V給電しか利用できない環境でご利用の場合、RTX4090は最大3台までの搭載となります。 この場合も、2系統の電源出力が必要です。
なお、本事例の電源 x2台は冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。
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。■注意点
RTX4090 x4台をフル動作させた場合、ファン音量がかなり大きくなり、設置環境によっては高負荷状態での使用に適さない可能性があります。
騒音対策をご希望のお客様には、エスアイ社製の静音ラックと合わせたご提案も承っております。
静音性を重視したマシン導入をお考えの際には、気兼ねなくご相談ください。
エスアイ社製 静音ラックの特長
[1]ユーザーの環境とマシンに合わせた専用設計のラックを提供
[2]騒音性と安全放熱を高い次元で両立
[3]音響の専門技術を軸としたメーカーなので、静音性の技術力が高い
[4]マシン適合の技術サービスが付帯し、安全運用を約束主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ 1TB SSD S-ATA x2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x4 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 キューブケース + 1600W x2 OS Ubuntu 22.04 事例追加日：2023/02/28
- 事例No.PC-10250
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参考価格：
1,054,000円VR Simulation用マシン
用途：ドライビングシミュレータへの搭載お客さまからのご相談内容
開発中のドライビングシミュレータに搭載するPCを検討している。
検討中の条件は以下の通り。・CPU：Core i9-12900KS程度
・メモリ：128GB
・ストレージ：システム用の1TB SSDとデータ用の8TB HDD
・ビデオカード：RTX4090を希望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。
CPUはCore i9-12900KSではなくXeon W-2295としています。
Core i9-12900KSのコア数は16であり、その中身はPコア (高性能コア) とEコア (高効率コア) で構成されています。
負荷の高い処理で有効なのはPコアですが、Core i9-12900KSはこのPコアの数が8ですので、それよりもコア数が多くベースクロックも比較的高いCPUという考え方で選定しています。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。
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 Processor W-2295 (3.00GHz 18コア) メモリ 128GB ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1200W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 TPMモジュール ■FAQ
・「高性能コア」「高効率コア」とは
インテル第12世代デスクトップ向けCPUであるAlder Lakeに搭載されたコアの種類。
高性能コア(Golden Cove Performance Core：Pコア)は処理パフォーマンスを重視しており、高効率コア(Gracemont Efficiency Core：Eコア)は電力効率を重視。Core i9-13900Kの場合、それぞれのコアのスペックは以下の通り。高性能コア (Pコア) ：3.0GHz～5.4GHz 8コア 16スレッド
高効率コア (Eコア) ：2.2GHz～4.3GHz 16コア 16スレッド事例追加日：2023/02/28
「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。
