事例No.PC-10528
参考価格:
499,400

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
参考価格:
358,600

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
参考価格:
577,500

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
事例No.PC-10186
参考価格:
643,500

映像配信用マシン

用途:映像配信 (VMix)

お客さまからのご相談内容

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

テガラからのご提案

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。

主な仕様

CPU Xeon W-2245 (3.90GHz 8コア)
メモリ 32GB
ストレージ1 1TB SSD M.2
ストレージ2 2TB SSD S-ATA
ストレージ3 2TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA Geforce RTX3070
ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1)
筐体+電源 4Uラックマウント + 850W
OS Windows 10 Professional 64bit

本事例はRADIC 1CPU Modelをベースにしています。
スペック変更による概算価格のシミュレーションはこちらからご確認いただけます。
※RADICのモデルチェンジ等の理由により、事例の構成と同一のスペックを選択できない場合があります。
 おそれ入りますが、予めご承知おきください。

事例追加日:2022/06/27
お客様のご要望をうかがい、最適なPCの構成をご提案する
「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。