事例No.PC-10285
参考価格:
529,100

AIシステム用 24時間稼働マシン

用途:学習済みAIを用いたシステムの構築

お客さまからのご相談内容

学習済みモデルを用いたAIシステムの構築を目的として、GPUを搭載したマシンの導入を検討している。
システムは24時間稼働が条件で、以下のスペックを想定している。

CPU:Core i7 3.0GHz以上
メモリ:16GB以上
HDD:500GB以上で、可能ならRAID1 (ミラーリング)
GPU:NVDIA製のGPUでGPUメモリは4GB以上

テガラからのご提案

第12世代Core i7を搭載した構成を検討しました。

【トラブル発生リスクを軽減するためのCPU選定】
CPUはCore i7-12700 (2.10GHz 8コア + 1.60GHz 4コア)であり、ご希望のベースクロック(3.00GHz)を満たしていませんが、意図的な選択によるものです。
3.00GHzのクロックを満たすCPUにはCore i7-12700Kがありますが、この世代のモデル名末尾にKがつく製品は、クロック性能を高めた反動で消費電力が大きくなっています。それに伴って発熱も高まるため、24時間稼働の条件も含めて考えるとマシン内部の熱処理が問題になる可能性があります。
システムのAI処理そのものはGPUが行うものと推測しますが、CPU側で高負荷な処理を行わないのであれば、本構成のCore i7-12700を選択する方がトラブル発生のリスクを軽減できるかと思われます。
なお、Core i7-12700はTurboBoost機能に対応しており、TurboBoost作動時の最大クロックは3.00GHzを超える仕様です。

【AIの推論処理に適したGPU】
GPUのビデオメモリ 4GB以上を満たすことは容易ですが、4GBに近い容量でGPUを選択するとGPGPUでの利用には非力なエントリークラス製品となってしまいます。
そのため、用途を考慮してミドルクラス相当の性能を持ったA2000を選定しています。この製品は、AIの推論処理を行う限りでは一般的に利用できる性能です。

【長時間の連続稼働に耐えうるパーツ選定】
24時間稼働への対応につきましては、長時間の連続稼働に向けて耐久性の高いパーツを選定しています。
ストレージをHDDとする場合は機械的な故障リスクが高いため、SSDとしています。
筐体の冷却ファンも標準付属品から耐久性の高い製品へ換装します。

24時間稼働に際しての注意点は、動作環境の温度です。
弊社では室温25℃の環境で動作確認・負荷テストを実施しています。
およそこの温度あたりまでを安定動作の目安としていただければと存じます。それ以上の温度で運用した場合、直ちに不具合が発生するということはありませんが、30℃を超える温度課での常時稼働は故障リスクが高まりますのでご注意ください。

【長く安全にお使いいただくための注意点】
また、本事例の構成は冷却ファンを備えていますので、長期にわたって運用していると空間内の埃などを吸い込みます。これも直ちに問題が発生するということはありませんが、設備の休止日などには溜まった埃を除去するなどのメンテナンス作業を行うことで故障のリスクを軽減できます。
なお、設置環境の条件として、埃の溜まりにくい場所へ設置していただくようお願いいたします。

本構成は長期運用を想定した構成ではありますが、あくまで一般的なデスクトップマシン形態の製品です。
設置環境の性質上、粉塵の発生が避けられない場合には、専用筐体を採用した密閉型のマシンをご検討いただく選択もあるかと存じます。

 

主な仕様

CPU Core i7-12700 (2.10GHz 8コア + 1.60GHz 4コア)
メモリ 16GB
ストレージ 480GB SSD S-ATA 高耐久モデル
ビデオ NVIDIA RTX A2000
ネットワーク on board (2.5GBase-T x2)
筐体+電源 ミニタワー筐体 + 500W
OS Windows 10 IoT Enterprise 2021 LTSC Highend
その他 2.5″SSDリムーバブルケージ
交換用リアファン12cm

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:2022/08/30
事例No.PC-10297
参考価格:
537,900

熱流体解析シミュレーション用マシン

用途:Ansys CFD

お客さまからのご相談内容

卒業研究でCFDを用いるため、シミュレーション用のマシンを探している。
一般的なPCメーカーではカスタムの自由度がマッチせず、必要のないところでオーバースペックになってしまう。
事例No.PC-7841が理想の構成に近いので、更にカスタムできるか相談したい。
また、学校を通しての購入や、1台のみの購入ができるのかも知りたい。
想定しているスペックの条件は以下の通り。

ストレージ1:SSD 256GB (OS用)
ストレージ2:HDD 2TB
仕様ソフト:Ansys CFD

テガラからのご提案

事例No.PC-7841はCPU (Core-X) に対応したマザーボードなどが終息のため、事例に近い構成でCPUが12コアになるよう検討しました。
ビデオカードもQuadro P620が終息のため、同等クラスの現行品としています。

本構成はPC-7841と比較して、CPUスペックやメモリ上限などの面で上位のモデルとなります。
同等以上のスペックであるため、その分金額がUPしております。

コスト優先の場合には、AMD Ryzenの12コア製品を用いた構成にすることで、安価に構築できるかと存じます。
なお、テグシスはご要望の仕様にカスタマイズしたマシンを1台からご提供しており、学校を通してのご購入いただくことも可能です。
ご希望の際には、お気軽にご相談ください。

主な仕様

CPU Xeon W-2265 (3.50GHz 12コア)
メモリ 64GB
ストレージ1 250GB SSD S-ATA
ストレージ2 2TB HDD 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 Microsoft Windows 10 Professional 64bit
TPM TPMモジュール

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。

検索キーワード
finite element analysis,Seebeck effect,Peltier effect,Thomson effect,physics computing,Robust design,Krylov Subspace,Load Vector,nonlinear model,reinforced concrete structure,material model,concrete beam,engineering practice,nonlinear finite element modeling,cracks,static analysis

事例追加日:2022/08/30
事例No.PC-10032
参考価格:
269,500

Pupil Core用マシン

用途:Pupil Coreによるアイトラッキング

VR/AR、自動運転、脳科学などの分野で使用されるアイトラッキングカメラ+主観視点カメラ搭載ヘッドセット「Pupil Core」の利用に適したPC構成のご提案です。

【設定意図】
Pupil Coreの動作要件をもとに構成を検討しました。
■Pupil Core Technical Specs & Performance Pupil Labsのメーカーページへ移行します

Pupil Coreを利用してデータ計測を行う際には、CPUの使用率が高くなる傾向があります。
そのため、ある程度のCPU性能を確保することを優先してCPUを選定しました。

Pupil CoreはPCに有線接続しての利用が前提となるため、PC本体は設置スペースを考慮し、デスクトップ型ではありつつも動作に差し支えのない範囲で比較的小型の筐体を採用しています。
また、ディスプレイ視認時の視線計測を想定し、ディスプレイを含めてのご提案となっています。

Pupil Coreは弊社海外製品調達サービス ユニポスにてお求めいただけます。
PCとあわせてのご案内することも可能ですので、お気軽にご相談ください。

なお,Pupil Coreについては、レンタルでのご提供も承っております。
Pupil Core自体の操作性やお手持ちのPCでの動作をご確認いただけます。

研究開発者向けレンタルサービス tegakariのラインアップに「Pupil Core (Pupil Headset)」を追加しました

Pupil Core製品ページはこちらをご覧ください。

主な仕様

CPU Core i5 12600K (3.70GHz 6コア + 2.80GHz 4コア)
メモリ 16GB
ストレージ 1TB SSD M.2
ビデオ on board (DPx1 HDMIx1)
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 Windows 10 Professional 64bit
その他 21.5型ワイド FullHD 液晶ディスプレイ
PyTorch
事例追加日:2022/05/24
事例No.PC-9348
参考価格:
568,700

産業用ロボット制御用マシン

用途:画像処理、深層学習(推論)、PLCとの通信、産業用機器への接続

お客さまからのご相談内容

産業用ロボットを制御するためのマシンを導入したい。PLCとの通信や各種産業用機器への接続も視野に入れた構成を考えている。

スペックは、CPUをCore i9として、画像処理や深層学習用にGPUを搭載したい。
また、停電対策としてUPSへの接続を想定している。

一番重要な要素は納期なので、納期とそれ以外の条件のバランスを考慮した提案を希望する。

テガラからのご提案

お客様のご要望により、WEB会議にて用途やご希望条件をヒアリングさせていただいた上で構成を検討しました。
機械学習は推論のみとのことで、学習時のようなGPU性能は要求されないと判断し、消費電力と性能のバランスを考慮してミドルクラスの製品としています。

PLCとの通信や、各種産業用機器への接続は、PCI-Expressの空きスロットにインターフェースカードを搭載する形で実現することになりますが、設置場所や運用方法によってご提案内容が変更となる場合がありますので、前提となる条件をご相談いただけますと幸いです。

また、お客様のご希望に合わせてUPSを含めた構成としており、最大消費電力から計算して10分程度のバックアップ時間を確保しています。

なお、納期が最重要であることから、パーツの入手性を重視した構成としています。そのため、一般的な産業用コンピュータとして構成した仕様ではございません。
ただし、用途としては産業用 (業務用) である点を考慮していますので、対応できる範囲においては産業用向けのパーツを用いた構成です。
具体的には、SSDを高耐久製品に変更し、OSをWindows Updateによる機能更新のないIoT Enterpriseとしています。
常時稼働の場合には、電源ユニットも含めて高耐久の仕様にすることが望ましいですが、ご案内の時点では信頼性の高いニプロン製電源の納期が長期化していたため、一般向けの電源を搭載した構成としています。

主な仕様

CPU Core i9 10900X (3.70GHz 10コア)
メモリ 32GB
ストレージ 960GB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA RTX A4000
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 Windows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC Highend 64bit
その他 OMRON BN100T ラインインタラクティブ 1000VA/900W
Gigabitサーバアダプター I210T1

 

事例追加日:2021/12/15
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。