事例No.PC-11180
参考価格:
12,103,300

RTX6000 Adax4枚搭載マシン

用途:GPGPUを用いたDeepLearning

お客さまからのご相談内容

深層学習用マシンの導入を検討している。予算1300万円以内で、適切な構成を提案してほしい。

GPUのVRAM容量を重視しており、それと同時に適切な納期 (入手に時間がかかりすぎない) ことも条件としたい。
具体的なスペックは、CPUはIntel Xeon Platinum 8368 (2.40 GHz 38コア) x2相当で、メモリ容量は512GB以上がよい。
GPUの候補はNVIDIA A100、 NVIDIA V100、 NVIDIA RTX6000 Ada、 NVIDIA A6000 の4つ。この中のどれかを総VRAM容量が128GB程度になるように搭載したいので、納期・コスト・合計VRAM容量の観点から最適なものを選定してほしい。
ストレージは20TB程度、OSはRed Hat Enterprise Linux 8を希望する。

テガラからのご提案

ご要望を踏まえて、ベストな構成をご提案しました。

CPUは第3世代Xeon Platinumをご希望いただきましたが、2024年1月現在、後継品である第4世代の製品が展開されています。
そのため、第4世代XeonでIntel Xeon Platinum 8368と同等スペックのIntel Xeon Platinum 8460Y+ (2.00GHz 40コア) x2を選択しています。

DeepLearningに適したGPUの選定

GPU候補のうち、NVIDIA A100はご相談をいただいた時点で納期が長期化しており、納期を重視する場合にはマッチしない製品でした。
V100はA100と同じGPGPU専用カードの旧世代製品ですが、V100は既に終息しており、仮に入手できたとしてもDeepLearning用途で利用される単精度・半精度の演算性能はアーキテクチャーの世代差によりRTX A6000やRTX6000 Adaよりも低くなります。
また、現時点で総合的には最高の性能を持ったGPUにNVIDIA H100がありますが、非常に高額でありコストパフォーマンスの観点からも扱いの難しい製品です。
これらのことより、総VRAM容量128GB程度の組み合わせを効率よく実現する場合A6000、 もしくはRTX6000 Adaをおすすめします。

本件のお客様へのご提案では、ご予算に合わせて、RTX6000 Ada x4枚(総VRAM容量192GB)を選択しています。
また、本構成はRTX6000 Adaを合計9枚まで増設可能です。
なお、実際の運用においては消費電力の都合上、200V環境が必要となります。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

 
AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報

 

 

 

主な仕様

CPU Intel Xeon Platinum 8460Y + (2.00GHz 40コア) x2
メモリ 512GB REG ECC (64GB x8)
ストレージ 7.68TB SSD S-ATA ×4 (RAID5)
ビデオ on board
GPU NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB ×4
ネットワーク on board (10GBase-T x2)
筐体+電源 4Uラックマウント筐体 + リダンダント電源5400W
OS Rocky Linux 8

キーワード

・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。 また、DeepLeanigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。

参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

事例追加日:2024/01/12
事例No.PC-11185
参考価格:
2,616,900

LCD Master用マシン

用途:LCD Masterを用いた液晶配向計算・光学計算

お客さまからのご相談内容

液晶ディスプレイや、液晶光デバイスの開発時に利用するシミュレーション・数値計算ソフトウェア「LCD Master」を使用するためのPCを検討している。
具体的には、液晶ダイレクタの配向状態を調べる液晶配向計算と、光の透過率や偏光状態を調べる光学計算を行いたい。
特に3次元構造を計算するLCD Master/3Dは精度の良い計算ができる一方で、計算に時間がかかりメモリ使用量も多い。
そこで、高性能なCPUと512GB程度のメモリを積んだ構成を、予算300万円程度で提案してほしい。

また、LCD MasterはGPUに非対応だが、今後のことを考慮してRTX4090を搭載してほしい。将来的にはRTX4090を2枚搭載する可能性がある。

その他、希望する条件は以下の通り。

・CPU:計算能力を重視(intel製)
・メモリ:512GB
・ストレージ:SSD 2TB x2、 HDD 8TB x1
・GPU:RTX4090
・ネットワーク:Wi-Fi + Bluetooth通信機能に対応
・OS:Windows11 Pro
・予算:300万円以内
・その他:27インチ 4Kディスプレイ

テガラからのご提案

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

計算能力を重視したCPU

最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載した構成です。

ご予算内で計算性能を重視し、36コアモデルのIntel Xeon W9-3475Xを選択しています。 コア数、スレッド数の多さによる並列処理性能はもちろんのこと、TurboBoost時の最大クロック数も高いため、並列処理数が少ない場合でも性能を発揮します。

RTX4090の増設に対応

グラフィックカードはご要望にあわせてRTX4090を搭載しています。本構成はRTX4090を合計で2枚まで搭載することが可能ですので、将来的に+1枚増設できる余地があります。
なお、本構成は100Vの電源環境でご利用いただけますが、RTX4090を2枚搭載した場合は200V環境でご利用いただく必要があります。

 

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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 Intel Xeon W9-3475X (2.20GHz 36コア)
メモリ 512GB REG ECC (64GB x8)
ストレージ1 2TB SSD M.2
ストレージ2 2TB SSD M.2
ストレージ3 8TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB
ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit
その他 無線LAN/Bluetooth拡張カード
27型ワイド 4Kディスプレイ

キーワード

・LCD Masterとは

LCD Masterは、バックライトから出た光がどのように画面表示されるかなどをコンピュータ上でシミュレート・数値計算することができるソフトウェア。液晶表示器の開発コスト削減と開発期間短縮化に大きく貢献し、液晶の設計・開発業界でのシェアはほぼ世界100%であり、業界の標準スタイルとなっている。

参考:LCD Master 3D (シンテック株式会社) ※外部サイトに飛びます

事例追加日:2023/11/27
事例No.PC-11142
参考価格:
2,783,000

健康予測モデル構築用マシン

用途:疫学データを用いた健康の予測モデル構築や測定項目間の因果探索

お客さまからのご相談内容

PC-10619を見ての問い合わせ。
疫学データを用いて、将来の健康の予測モデル構築や測定項目間の因果探索を実施している。
予算280万円以内で、可能な限り処理速度の速いPCを提案してほしい。

解析環境にはPythonを使用しており、パッケージとしてはRandomForest、LightGBM、LiNGAM、pgmpyを使用することが多い。扱っているデータは最大で1万行×1万列であり、現状計算に非常に時間を要している。

使用するパッケージにGPU性能は必要ないため、現状ではGPU性能は重視していないが、将来的には深層学習の実施や、より大規模なデータを取り扱うことを考えている。そのため、ビデオカードが増設可能な拡張性のあるマザーボードが好ましい。

希望する条件は以下の通り。

・CPU:AMD Ryzen ThreadripperPRO 5975WX もしくは 5995WX
・メモリ:256GB以上
・ストレージ:4TB SSD以上
・OS:Windows 11 Professional 64bit
・使用するソフトウェア:python(RandomForest、LightGBM、LiNGAM、pgmpyなど)
・予算:280万円以内

テガラからのご提案

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
お問い合わせ事例PC-10619の構成をベースに、さらにスケールアップした構成です。
具体的には、並列処理性能の向上のため、CPUを上位モデルに変更し、メモリ搭載量を倍増しています。

ビデオカードの優先度は低いとのことでしたが、CPUを最上位品にしてもご予算に余裕があることに加えて、将来的にDeepLearningを実施する予定があるとうかがいましたので、ハイエンドモデルであるNVIDIA Geforce RTX4090 24GBを選択しました。

Geforce RTX4090 24GB は16,384基のCUDAコア、512基の第4世代Tensorコア、24GBのGDDR6X VRAMを搭載しているため、DeepLearningへの活用が期待できます。DeepLearningへの対応が必要ない場合は変更も可能です。

マザーボードに関しては、拡張性を確保した選定を行っています。
具体的な拡張予定のご要望がありましたら、それに合わせた構成の調整も可能ですのでお申し付けください。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

お客様の声 AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報
AIモデル開発向けマシン選定のポイント 生成AIモデル開発向けマシン選定のポイント
テグシスの延長保証サービス「あんしん+」 HDD返却不要サービス

 

 

お問い合わせ

 

検索キーワード
健康予測モデル構築,疫学データ分析,健康予測ツール,健康データ解析,データ駆動の予測モデル,Pythonデータ解析,データ科学ソリューション,AMD Ryzen ThreadripperPRO,ハイパフォーマンスPC,ディープラーニング対応PC,ビッグデータ解析PC,Windows 11 Professional,データ解析ワークステーション,NVIDIA Geforce RTX4090,高性能ワークステーション,拡張性のあるマザーボード,疫学研究,ランダムフォレスト,LightGBM,LiNGAM,pgmpy,ディープラーニング予備,ビッグデータ解析ソフトウェア

主な仕様

CPU AMD Ryzen ThreadripperPRO 5995WX (2.70GHz 64コア)
メモリ 512GB REG ECC (64GB x8)
ストレージ1 4TB SSD S-ATA
ストレージ2 16TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB
ネットワーク on board (1GbE x1, 10GbE x1)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit

キーワード

・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。

参考:Python ※外部サイトに飛びます

参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。

参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

事例追加日:2023/08/31
事例No.PC-11103
参考価格:
8,253,300

機械学習&シミュレーション用マシン

用途:機械学習とVASPやQuantum Espressoなどによる量子化学計算

お客さまからのご相談内容

機械学習と量子化学計算などのシミュレーションを行うためのマシンを検討している。
量子化学計算はVASP 6とQuantum Espressoの利用を想定。
OpenACCなどのGPU駆動も想定したいため、CPUとメモリのスペックを確保した上で、ビデオメモリ容量の多いGPUを搭載したい。
想定している要件は以下の通り。

・CPU:可能な限り最新世代で、クロック数が高くキャッシュの大きいもの
・メモリ:CPU 1コアあたり16GB以上
・ストレージ:SSD x1台、HDDは1TB以上のものを希望
・GPU:20GBメモリ以上のGPU
・電源:100V

テガラからのご提案

CPUにXeon Scalable (Gold 6426Yx2枚 合計32コア) を採用し、メモリは512GB  (1コアあたり16GB) 、GPUをNVIDIA H100 80GBとした構成です。
VASP 6もQuantum EspressoもGPGPUでの倍精度演算に対応していますので、NVIDIA H100を利用することによるメリットが大きいと言えます。

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。

お客様の声 AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報
AIモデル開発向けマシン選定のポイント 材料工学・マテリアル研究向けマシン選定のポイント
テグシスの延長保証サービス「あんしん+」 HDD返却不要サービス

 

 

お問い合わせ

 

検索キーワード
機械学習ワークステーション,量子化学計算マシン,VASP 6,QuantumEspresso,GPU駆動計算,高性能計算,OpenACC,分子シミュレーション,量子化学ソフトウェア,ディープラーニング,GPGPU,クロック重視,データセンター向け,ワークステーション,Linux,ハイパフォーマンスコンピューティング,マルチコアCPU,グラフィックスカード,高速データ処理,並列計算,Fortran95,バンド構造計算,密度汎関数理論,量子ESPRESSO,メモリ帯域幅

主な仕様

CPU Xeon Gold 6426Y (2.50GHz 16コア) x2
メモリ 512GB REG ECC (64GB x8)
ストレージ 960GB SSD U.2
ビデオ NVIDIA T400 4GB MiniDisplayPort x3
ネットワーク on board (10GBase-T x2)
筐体+電源 フルタワー筐体 + リダンダント電源1000W
OS Ubuntu 22.04
GPU NVIDIA H100 80GB PCI-E

 

キーワード

・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

 

・Quantum Espressoとは
Quantum Espresso (クオンタムエスプレッソ) は、GNU General Public Licenseで無料配布されているFortran95で記述されたオープンソースソフトウェア。第一原理電子状態計算プログラム。第一原理計算コードで、密度汎関数理論に基づいている。 原子の位置やセルの構造最適化、電子状態やバンド構造の計算、フォノンによる振動解析、中性子散乱の計算が可能で、マルチプラットフォームで動作し、MPIとOpenMPによる並列化に対応している。 材料物性の理論解析や新物質探索に広く利用され、計算生物学においても有用なツールの1つとなっている。

※参考:Quantum Espresso ※外部サイトに飛びます

 

・OpenACCとは
OpenACCはGPUを用いた並列計算を簡単に行うためのAPI仕様。Fortran、C、C++向けに定義されている。 従来、GPUを用いた並列計算 (GPGPU) はプログラミングが難しく、コーディングも複雑だったが、OpenACCを使用することで容易に行うことができるようになった。

 

・NVIDIA H100とは
NVIDIA H100はNVIDIAの次世代データセンター向けGPUで、AIや高性能コンピューティング (HPC) 分野向けに設計された製品。Ampereアーキテクチャに基づき、FP32、FP64、INT8など様々な精度の高性能演算が可能。HBM2eメモリ40GBを搭載し、3TB/sのメモリ帯域幅を実現。大規模なモデルやデータセットを効率的に処理することができる。 Structural SIMDと呼ばれる技術により、INT8演算は最大80倍高速化。FP64の演算性能はFP32の2倍、INT8の推論処理性能はFP32の最大20倍。

※参考:NVIDIA H100 ※外部サイトに飛びます

事例追加日:2023/07/07

ご注文の流れ

お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。
(お電話でもご相談を承っております)
弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。
必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。
お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。
ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。
(掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております)
動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。
(納期は仕様や製造ラインの状況により異なります)
お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸)

お支払い方法

お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。

法人掛売りのお客様
原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。
学校、公共機関、独立行政法人のお客様
納入と同時に書類三点セット(見積書、納品書、請求書)をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。
先に書面での正式見積書(社印、代表者印付)が必要な場合はお知らせください。
企業のお客様
納品時に、代表者印つきの正式書類(納品書、請求書)を添付いたします。
ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。
銀行振込(先振込み)のお客様
ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。

修理のご依頼・サポートについて

弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。

■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト

※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。

メール support@tegara.com
電話 053-543-6688

■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について

保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。

無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります

オプション保証サービス

「あんしん+」 もしもの時の延長保証サービス

PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
延長を申し込みいただきますと、標準保証と同等の保証を期間満了まで受けることができます。
なお、PCの仕様によっては料金が異なる場合があります。

延長保証あんしん+ ご加入のタイミング
※仕様によっては保証期間の延長ができない場合があります。

HDD返却不要サービス

保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。
しかしこの「HDD返却不要サービス」にご加入いただければ、保証期間内にHDD(SSD)が故障した場合には新品のHDDをご提供いたしますが、故障したHDDを引き渡していただく必要はありません。お客さまの大切なデータの入ったHDDをお手元に保管しておくことができます。

オンサイト保守サポート

故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
発送にかかる手間、時間を短縮できますので、緊急性の高い保守に最適です。

費用ご参考(目安)
本体+延長保証代金の10%~
※ 製品の性質や価格帯、条件等により異なります。
★TEGSYS オンサイト保守利用規約はこちら (pdf)
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。