- 事例No.PC-10540
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参考価格：
588,500円製品撮影/自動検査用マシン
用途：GigEカメラを用いた撮影とDeepLearningでの自動検査お客さまからのご相談内容
製造現場での製品撮影と自動検査のためにPCを導入したい。
検討の条件は以下のとおり。・GigEカメラを接続するため、LANカードを3枚搭載したい
・LANカードやカメラは自分で用意・搭載するので、PCI-Eスロットに空きがあればよい
・撮影した製品画像をDeepLearningで自動検査する
・学習済みのデータを使った検査なので、CPUの能力を優先し追加GPUは不要と考えている
・60万円程度に収まる構成を希望するテガラからのご提案
ご予算の範囲で、CPUの処理能力を優先した構成を検討しました。
PCI-Eスロットにも空きがあり、LANカード x3枚の搭載に対応しています。また、産業用途でのご利用のため、OSはWindows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bitとしています。
LTSC (長期サービスチャネル) は、リリース時点でOSの機能が固定され、運用期間中は毎月の品質更新プログラムのみアップデートされます。そのため、長期間安定的な利用が可能です。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。
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-2275 (3.30GHz 14コア) メモリ 32GB REG ECC ストレージ 500GB SSD M.2 ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bit ■FAQ
・Windows 10 IoTとは
Windows 10 IoTは、Windows 10をベースに組み込み向けの拡張機能を追加したOS。Windows 10がベースとなっているため、Windows 10のアプリケーションをそのまま利用できる。参考：Windows 10 IoT の概要 (Microsoft) ※外部サイトに飛びます
参考：組み込み系OS「Windows 10 IoT」の特色とは？ ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日：2023/02/22
- 事例No.PC-10528
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参考価格：
499,400円マルチエージェント・シミュレーション用マシン
用途：Unityの利用お客さまからのご相談内容
養殖水槽の研究のため、UnityでBoidモデルのような個体群を扱うマルチエージェント・シミュレーション (MAS) を利用している。
できるだけ多くの個体を想定したシミュレーションを、高速で利用できるマシンを導入したい。
予算は40～50万円程度を想定している。テガラからのご提案
シミュレーション計算時の実性能を重視して、第13世代Core i9を搭載した構成にてご案内しました。
加えて、シミュレーション結果の可視化など、ある程度の3Dグラフィック性能が必要になることを想定して、ビデオカードはミドルクラスのワークステーション向け製品を選択しています。主な仕様
CPU Core i9-13900K (3.00GHz 8コア + 2.20GHz 16コア) メモリ 32GB ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A2000 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Pro 64bit ■FAQ
・Unityとは
Unityは、Unity Technologiesが開発・販売するゲーム開発エンジン。
その用途はゲーム開発以外にも広がっており、自動車のデザイン検討や医療手術の事前シミュレーションなどで利用されている。その他、建設業界でも施工現場のシミュレーションに用いられることがあり、仮想空間内でのシミュレーションで作業効率の調整や問題の可視化など業務を最適化するためのツールとして活用されている。今後も幅広い用途での利用が想像される。参考：Unity Technologies ※外部サイトに飛びます
・マルチエージェント・シミュレーションとは
マルチエージェント・シミュレーション (MAS) とは、複数のエージェントを用いた仮想実験を指す。
ここでの「エージェント」は、周囲の情報や一定のルールのもとで自身の状況を認識し、それに応じた判断や行動を行う主体を意味している。このような複数の主体が、それぞれルールのもと相互に干渉しながら行動する様子をシミュレーションするのがマルチエージェント・シミュレーション。
交通渋滞のシミュレーションや人流の予測、動物の行動予測や工場内のロボット制御など、様々な用途で活用されている。事例追加日：2022/11/17
- 事例No.PC-10117
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参考価格：
358,600円第一原理計算用マシン
用途：第一原理計算、gfortran、openMP、LAPACK、データサイエンスお客さまからのご相談内容
第一原理計算用途で gfortran + OpenMP + LAPACK の入門機となるLinuxマシンを導入したい。
以下の条件にマッチした構成を案内して欲しい。CPU：Ryzen 9 5900X
メモリ：32GB
GPU：安価なもの
ネットワーク：無線LAN
OS：Ubuntu
その他：極力静音な構成■ハードウェア以外の条件
・gfortran + OpenMP + LAPACK のセットアップ
・ウイルス対策ソフトのセットアップ
・SSHサーバセットアップおよび無線LAN固定IPアドレス設定
・USBリカバリメディアの作成テガラからのご提案
ご要望にあわせた構成をご提案しました。
CPU以外からの発熱が低いスペックですので、筐体ファンを外してCPUクーラーのみで冷却することにより、動作音を抑えています。全てのケースファンを外した場合、実質的な動作音はCPUクーラーの音のみとなります。なお、CPUクーラーの騒音値は最大37dB(A)です。筐体自体も、静音性を重視した製品としています。
※37dB(A)は一般的に静かと呼ばれる騒音レベルです。ささやき声、静謐な住宅地の日中の音、図書館内、しとしと降る雨といった程度の音です。・gfortran + OpenMP + LAPACK のセットアップ
Ubuntu 20.04ではいずれのパッケージも標準リポジトリから導入が可能です。
リポジトリから取得できる最新の安定版パッケージをインストールするところまでを作業内容として想定しています。・ウイルス対策ソフトのセットアップ
Ubuntu 20.04では、GUIフロントエンドを備えた「CkamTK」というセキュリティソフトがあり、標準リポジトリから無償で利用できます。こちらも、最新の安定版をインストールし、初回スキャンを行うところまでを一連の作業として想定しています。・SSHサーバセットアップおよび無線LAN固定IPアドレス設定
お客様のご指定どおり、作業費用を含めてご提案しました。
接続先の環境でSSHの設定が必要かどうかは、Linuxディストリビューションによって異なります。
Ubuntuの場合、標準ではSSHサーバがインストールされていないため、インストールおよびサービスを有効にする作業が必要です。
IPアドレス設定は、お客様が現在使用しているWindowsマシンと同じローカルネットワーク配下にIPを設定するところまでを弊社の責任範囲としています。主な仕様
CPU Ryzen9 5900X (3.70GHz 12コア) メモリ 32GB ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce GT710 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 20.04 その他 無線LAN拡張カード オプションサービス USBリカバリメディア作成サービス
gfortran,OpenMP,LAPACKインストール
セキュリティソフトインストール
SSHサーバセットアップ、無線LAN固定IPアドレス設定事例追加日：2022/09/13
- 事例No.PC-10311
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参考価格：
577,500円DeepLearning入門用マシン
用途：DeepLearningお客さまからのご相談内容
DeepLearningを始めたいので、入門用のマシンを導入したい。
希望するスペックは以下の通り。CPU：指定はないので、適切なものを提案して欲しい。
メモリ：32GB
ストレージ：500GB SSD M.2
OS：Windows11
GPU：適切なものを提案して欲しい。
マウス・キーボード：無線タイプ
予算：50万円前後テガラからのご提案
ご指定の条件を満たす構成を検討しました。
CPUとビデオカードはご予算内で導入できる組み合わせとしていますが、計算の高速化やプログラミングのためのGPGPU・CUDA利用でも過不足のない構成としています。
お客様へのヒアリングでは、DeepLearning初心者に向けたマシン導入・テスト的な導入というお話でしたので、以下の点に配慮したご提案となっています。・CPUとビデオカードはご予算内で導入できる組み合わせ
・GPGPUやCUDAを入門的に使うにあたり、過不足のないスペック
・Anacondaパッケージサービス込み主な仕様
CPU Core i7-12700K (3.60GHz 8コア + 2.70GHz 4コア) メモリ 32GB ストレージ1 500GB SSD M.2 ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3080 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 USB Bluetoothアダプタ
Anaconda DeepLearning/データサイエンス向けパッケージ検索キーワード
Deep learning，Machine learning，Artificial intelligence，Neural networks，Deep neural networks，Deep stacking networks，Supervised learning，Unsupervised learning，Natural language processing，Smart manufacturing，Computational intelligence，Data analytics，learning (artificial intelligence)，Information processing，Computer vision，AI，big data，programming事例追加日：2022/9/2
「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。
