PC提案事例

機械学習用にGPUマシンを導入したい。プログラムの試算用で、なるべく小型なものを50万円～70万円程度で導入できればと考えている。納期は最短を希望。

本来はCore-i系構成かRyzen構成でも問題ありませんが、ご提案時点ではこれらのCPUの入荷状況が不安定でしたので、比較的納期が安定していたCore-X系構成にてご提案しました。

また、小型筐体をご希望でしたので、タワー型の中でもコンパクトタイプの製品を採用し、GPUはご提案時点での最上位に近いRTX3090を1枚としています。

加えて、設置場所にデータ保存用サーバーなどのないことが想定されたため、ローカルストレージにシステム用SSD＋データ置き場用のHDDという構成としています。
OSはDeepLearning用として一般的なUbuntuです。

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。

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。

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。

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。

予算100万程度でCAEソフトウェア「Femtet」を可能な限り高速に扱える構成を希望。
ソフトウェア側には並列化オプションをつけているので、複数コア＋メモリ32GB以上の構成で検討したい。

Femtetでは、お客様も導入されている並列化オプションを有効にすることで、マルチスレッド処理が可能になります。

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

メーカー公式の技術資料によりますと、4スレッドまでは劇的に処理時間が短縮されますが、それ以降の処理速度の向上が鈍化しています。公式資料の中で確認できるのは8スレッドまでの結果ですが、おそらく10以上のCPUコアを計算に投入しても、処理性能の向上は小さくとどまると推測されます。

一方で、公式資料内で説明されているメモリ使用量に関しては、計算の種類によっては数百GBを消費するため、メモリ容量が非常に重要であることがわかります。

これらの点から、Femtetに適した構成は1CPUで大容量メモリを搭載可能な仕様が第一候補となります。メーカー公式資料のベンチマークで使用されたマシンは2CPU/44コア搭載のマシンですが、2CPU以上の構成はCPUリソースに冗長な部分が多くできてしまう恐れがあります。

本事例の構成は、Xeon Wを用いた構成です。Xeonを採用するメリットはメモリ搭載量の上限が高い点にあり、ご予算の範囲で512GBまでのメモリ搭載が可能です。CPU自体は12コア製品としていますが、前述の通り並列処理での速度向上が8スレッドあたりで頭打ちになることから、8コアを計算に利用する前提で、多少の余裕をもたせる意図となります。また、今回選定のW-2265は、TurboBoost作動時の最大クロックが高く設定されているCPUでもあります。