事例No.PC-8562
参考価格:
908,000

医療用画像閲覧向けマシン

用途:医療用画像閲覧、特定ソフトウェア (ImageJ、Matlab) 、DeepLearning

お客さまからのご相談内容

ImageJやMatlab、統計解析を行うためのマシンを希望。
医療用画像等を多数同時にデスクトップに開いて閲覧することが多いので、できるだけ画像を速く閲覧できるようにしたい。

また、DeepLearningを行う予定もあるため、GPUはNVIDIA製品を希望。
予算は100万円。

テガラからのご提案

事例No.PC-7286をご覧いただいての問い合わせでしたので、事例の構成から全体的にスペックUPして、ご予算内に収めた構成です。

画像に関しては、医療画像の場合は元画像のデータ解像度 (データ量) が多いと思われますので、複数枚展開して切り替える使い方の場合には、メモリ容量は十分に確保しておくのが良いかと存じます。
本構成をベースとする場合、メモリ容量は256GBが上限となりますので、より多くの画像を展開する予定がある場合には、Xeon構成への変更と全体的なスペックの調整が必要です。

GPUにつきましては、現時点で最上位のチップを搭載した製品としています。
ただし、Matlabを使ったGPUアクセラレートやDeepLearningは現時点で限定的であり、完全な対応は将来的なリリースやパッチでの対応を待つ必要がありますのでご注意ください。

主な仕様

CPU Core i9 10980XE (3.00GHz 18コア)
メモリ 256GB (32GBx8)
ストレージ1 2TB SSD (M.2)
ストレージ2 16TB HDD (S-ATA)
ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090
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 (幅240 x 高さ475 x 奥行547mm) + 1200W
OS Windows 10 Professional 64bit

 

事例追加日:2021/2/1
事例No.PC-8235
参考価格:
583,000

CAE向けマシン (メモリ256GB仕様)

用途:特定ソフトウェア最適化 (Femtet)

お客さまからのご相談内容

予算100万程度でCAEソフトウェア「Femtet」とMatlabを使用するためのマシンを購入したい。
使用中のマシン (Core i7-8700K、メモリ32GB)では、連続メモリ領域の不足で計算が中断されることが多いので、この点を解消しつつ、計算速度を向上させたい。

テガラからのご提案

Femtetはメモリにかかる負荷が非常に大きいソフトウェアであり、処理の種類によっては数百GBのメモリを使用することが公式サイトの技術資料に記載されています。

■Femtetベンチマーク
https://www.muratasoftware.com/common/files/Femtet-BenchMark.pdf

一方、ソフトウェア自体は並列化オプションを導入することで、マルチスレッド処理にも対応するのですが、並列計算による高速化は8スレッドあたりで頭打ちになり、それ以上のスレッド数では高速化の度合いが鈍化していきます。この性質を踏まえて、8コアから若干の余裕をもたせた12コア搭載の1CPUで、メモリ搭載量に重点を置いた構成としました。

現状では32GBメモリ搭載で計算が中断されることが多いというお話ですので、仮にHDD側のスワップメモリもメインメモリと同じ32GBが確保されていると仮定すると、メインメモリに少なくとも128GB程度搭載することが望ましいと推測されます。本事例でのご案内では、計算内容によるメモリ使用量の上振れや余裕を考慮し、256GBとしています。

Femtet公式資料内の一通りの計算をカバーできるメモリ容量は512GBですが、計算の種類によっては、これよりも少ないメモリ容量で対応できると思われます。
ご連絡いただいた現行マシンのスペックは、かなりメモリ容量が逼迫していると考えられるため、想定する計算を行った場合、実際にはどの程度のメモリ使用量となるのかを把握することが難しい状況のため、お客様にもメモリ使用量の目安として、Femtet公式資料をご案内しました。
なお、メモリ容量の変更は可能ですので、ご希望の際にはお申し付けください。

また、本構成はMatlabの動作要件も満たしておりますが、ストレージの追加やビデオカードの変更なども承っておりますので、お気軽にご相談ください。

主な仕様

CPU Xeon Processor W-2265 (3.50GHz 12コア)
メモリ 256GB (64GB x 4)
ストレージ 1TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA Quadro P620
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 (幅240 x 高さ475 x 奥行547mm) + 850W
OS Windows 10 Professional 64bit

 

事例追加日:2020/11/25
事例No.PC-7673A
参考価格:
1,895,000

次世代シーケンス解析用マシン (予算200万円)

用途:次世代シーケンサー

お客さまからのご相談内容

次世代シーケンサーのデータ解析用マシンの導入を考えている。
事例No.PC-6601よりも処理性能が高いCPU、メモリやストレージの容量も事例以上に搭載したい。

テガラからのご提案

事例No.PC-6601をベースに、メモリとCPUコア数を予算内で最大にした構成です。
メモリはCPUごとに6枚の構成が最速ですので、32GB x12枚の384GBとしています。
また、CPUのスペックを優先したため、コスト配分との兼ね合いからストレージの追加はHDD x1台で16TBとしています。
NGS系では、データの書き出し先としてストレージ速度を稼ぐためにRAID構成を推奨する場合がありますが、本事例ではCPUを優先してコスト配分したものとお考えください。

主な仕様

CPU Xeon Gold 6252 (2.10GHz 24コア) x2
メモリ 384GB (32GB x 12) ECC REG
ストレージ1 2TB SSD M.2
ストレージ2 16TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA Quadro P620
ネットワーク on board (1000Base-T x2)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 (幅200 x 高さ430 x 奥行560mm) + 1200W
OS Ubuntu 18.04

 

事例追加日:2020/09/28
事例No.PC-7673B
参考価格:
1,225,000

次世代シーケンス解析用マシン

用途:次世代シーケンサー

お客さまからのご相談内容

次世代シーケンサーのデータ解析用マシンの導入を考えている。
事例No.PC-6601よりも処理性能が高いCPU、メモリやストレージの容量も事例以上に搭載したい。

テガラからのご提案

コア数を優先する場合、現状ではAMD系CPUの方がコア数を多く設定できるため、64コア構成の見積もりをご提案しました。
メモリ容量は256GBが最大となりますので、より多くのメモリを搭載する必要がある場合にはお気軽にご相談ください。

主な仕様

CPU Ryzen Threadripper3 3990X (2.90GHz 64コア)
メモリ 256GB (32GB x 8) ECC UDIMM
ストレージ1 2TB SSD M.2
ストレージ2 16TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA Quadro P620
ネットワーク on board(10Gigabit x1 / 2.5Gigabit x1 )
筐体+電源 ミドルタワー筐体 (幅233 x 高さ465 x 奥行543mm) + 1000W
OS Ubuntu 18.04

 

事例追加日:2020/08/14
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・税別)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。