- 事例No.PC-10816
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参考価格：
520,410円NGS解析&ナノポアシーケンサー解析用マシン
用途：MaSuRCAやGuppyを用いたハイブリッドアセンブリ、RNA-seq解析お客さまからのご相談内容
簡易的なNGS解析とナノポアシーケンサー解析を行う計画があり、そのためのPCを導入したい。
具体的にはMaSuRCAを利用した30Mb程度のハイブリッドアセンブリやRNA-seq解析を想定している。GPU版Guppy basecallerにも使うことができるのが理想で、それ以外に3Dモデル処理などの実施は考えていない。
OSはUbuntuを考えているが、WSLでUbuntuを使っても解析能力に大きな影響がなければ、Windows上で動かしたい。
その他に想定している内容は以下の通り。・CPU：12コア程度の製品を想定しているが、より良い提案があれば希望する
・ストレージ：SSDを希望する
・予算：50万円程度
・MaSuRCAのダウンロードページでは、ハードウェア要件として 「Bacteria (up to 10Mb): 16GB RAM, 8+ cores, 10GB disk space」の記載があるため、30MbであればPC-10596程度のスペックで動作するのではないかと考えているテガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
仕様は暫定ですが、MaSuRCAの公式リポジトリに掲載された動作要件のBacteriaとInsectの中間程度のスペックです。
参考：alekseyzimin / masurca ※外部サイトへ飛びます
OSはUbuntuのみをインストールする想定です。
WSLでの利用に関しては、ソフトウェア自体は動作すると思われますが、解析能力への影響は避けられません。
WSLは基本的に仮想マシンですので、仮想化によるオーバーヘッドが生じます。Windowsを用意しなければならない理由が他にないようであれば、Ubuntuをネイティブに動作させる形での利用を推奨します。
その他の選択肢として、WindowsとUbuntuのデュアルブート環境を構築する方法があります。ご希望のお客様はご相談ください。また、本構成ではNVIDIA製ビデオカードを搭載しており、GuppyのGPU実行に対応しています。
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。主な仕様
CPU AMD Ryzen9 7950X (4.50GHz 16コア) メモリ 64GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3060 ネットワーク on board (2.5G x1 10/100/1000Base-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 20.04 ■FAQ
・Guppyとは
Guppyは遺伝子配列データをグラフィカルに表示する遺伝子情報表示プログラム。配列中のタンパク質に翻訳される領域や、マーカとして知られている部位に対する注釈などをわかりやすく表示、または編集することができる。参考：GUPPY 遺伝子情報表示プログラム (産業技術総合研究所) ※外部サイトへ飛びます
・MaSuRCAとは
MaSuRCAは、高品質なペアエンド読み込みと長いリードのハイブリッドアセンブリに特化したゲノムアセンブリのためのソフトウェア。異なる読み込みタイプのデータを組み合わせてア、高速で正確なアセンブリを生成できる。参考：alekseyzimin / masurca ※外部サイトへ飛びます
・ハイブリッドアセンブリとは
ハイブリッドアセンブリとは、異なる読み込みタイプのデータを組み合わせて行うゲノムアセンブリの手法。短いペアエンド読み込みと長いリードの両方を使用することで、アセンブリの精度と連続性を向上させることができる。・WSL2とは
Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) はWindows上でLinux向けバイナリを実行する方法の一つ。参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【1/3】
参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【2/3】
参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【3/3】
事例追加日：2023/03/23
- 事例No.PC-10865
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参考価格：
646,800円材料計算用マシン
用途：最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算お客さまからのご相談内容
材料計算、特に第一原理電子状態計算 (想定ソフトウェア：VASP、ABINIT)に使用する目的で、ワークステーションを導入したい。
具体的には、最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算を考えている。
予算60万円程度で提案して欲しい。テガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
VASP、ABINITともにGPGPUに対応していますが、公式ドキュメントの情報を確認するとTESLA系統のfp64性能の高いGPGPU専用カードの利用が前提と考えられます。
本件のご予算では、これらのカードを選択することはできないため、GPU利用に固執せず構成を検討するのが良いと思われます。なお、ご利用予定のソフトウェアは計算規模が大きくなるとメモリ消費量が増加します。
VASPの必要メモリ容量を計算するための考え方が公式サイトに掲載されていますので、計算内容に合わせてご確認ください。参考：Memory requirements (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます
主な仕様
CPU Xeon W-2265 (3.50GHz 12コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 1TB SSD 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 Ubuntu 22.04 その他 TPMモジュール ■FAQ
・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
・ABINITとは
ABINITは、第一原理計算に使用される電子状態計算ソフトウェアの一つで、分子動力学シミュレーション、電子密度関数法、Green関数法などを用いた計算が可能。固体、表面、分子、クラスターなどの様々な物質系に対応している。密度汎関数理論 (DFT) を用いた第一原理計算を行い、電子密度やバンド構造、光学特性などの物理量を計算することができる。参考：ABINIT (The ABINIT Group.) ※外部サイトへ飛びます
事例追加日：2023/03/23
- 事例No.PC-10540
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参考価格：
588,500円製品撮影/自動検査用マシン
用途：GigEカメラを用いた撮影とDeepLearningでの自動検査お客さまからのご相談内容
製造現場での製品撮影と自動検査のためにPCを導入したい。
検討の条件は以下のとおり。・GigEカメラを接続するため、LANカードを3枚搭載したい
・LANカードやカメラは自分で用意・搭載するので、PCI-Eスロットに空きがあればよい
・撮影した製品画像をDeepLearningで自動検査する
・学習済みのデータを使った検査なので、CPUの能力を優先し追加GPUは不要と考えている
・60万円程度に収まる構成を希望するテガラからのご提案
ご予算の範囲で、CPUの処理能力を優先した構成を検討しました。
PCI-Eスロットにも空きがあり、LANカード x3枚の搭載に対応しています。また、産業用途でのご利用のため、OSはWindows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bitとしています。
LTSC (長期サービスチャネル) は、リリース時点でOSの機能が固定され、運用期間中は毎月の品質更新プログラムのみアップデートされます。そのため、長期間安定的な利用が可能です。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。主な仕様
CPU Xeon Processor W-2275 (3.30GHz 14コア) メモリ 32GB REG ECC ストレージ 500GB SSD M.2 ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bit ■FAQ
・Windows 10 IoTとは
Windows 10 IoTは、Windows 10をベースに組み込み向けの拡張機能を追加したOS。Windows 10がベースとなっているため、Windows 10のアプリケーションをそのまま利用できる。参考：Windows 10 IoT の概要 (Microsoft) ※外部サイトに飛びます
参考：組み込み系OS「Windows 10 IoT」の特色とは？ ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日：2023/02/22
- 事例No.PC-10490
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参考価格：
801,900円AI画像検査用マシン
用途：複数台のUSB3.0接続FAカメラによるAI画像検査お客さまからのご相談内容
AIでの画像分析による品質検査行うため、USB3.0接続のFAカメラを複数台取り付けられるPCを検討したい。
FAカメラ (東芝テリー製 BU602MC) を最大で10台まで同時に接続するテストを行い、何台までの接続なら安定した通信・動作ができるのかを検証したい。
現時点で想定している条件は以下の通り。・CPU：AMD Ryzenを希望 (コストパフォーマンスを優先)
・GPU：AI検査を目的としたGPU (Geforce RTX4090程度を想定)
・追加カード：PCI-Express接続のUSB3.0カードテガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
RyzenやCore-i系のCPUでは、ビデオカード用の PCI-E x16バス とSSD用の PCI-E x4バス あたりがCPUで直接コントロールする接続となり、それ以外のバスはマザーボード上のチップセットでコントロールします。
この場合、カメラ側の転送データ量次第では、チップセット～CPU間の速度で律速される可能性があります。加えて、USB関連の接続数を増やすとチップセット側でコンフリクトが生じる場合があります。このあたりのことは、実機で試してみないことには判断が難しい要素とお考えください。このような前提のもと、10台のカメラをコントロールするためのスペックとしてご用意したのが本事例の構成です。
■Point
・CPUコア数を10コア以上で設定
12コアのCPUを採用しています。処理次第ではオーバースペックの可能性がありますので、かなり余裕を持った設定です。・USBをできるだけ独立したタイプで設定
カメラ側の速度がUSB3.0相当の5Gbpsとそれほど要求が高くないため、5Gbpsに対応したUSBカード x2枚 で合計8ポートを確保し、残り2ポートをPC本体 (オンボード側) のUSBで賄います。USB直結のUSB3.1G1ポートとチップセット側でコントロールするUSBポートが被らないように使うことで、2ポート分であれば5Gbpsの帯域を確保できる想定です。・M.2タイプタイプのストレージを採用
カメラ側のデータ量が未確定ですが、カメラからリアルタイムデータをストレージに書き込む想定で、ストレージ速度としてI/Oが高い、Gen4対応のM.2タイプを選定しています。
ただし、あくまでテスト用での利用を想定しており、実際の運用において書き込みが連続発生する場合は、その条件に合わせた容量・種類をで再選定することをお勧めします。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。主な仕様
CPU AMD Ryzen9 7900X (4.70GHz 12コア) メモリ 16GB ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 (内排気) ネットワーク on board (2.5G x1 10/100/1000Base-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 USB3.0 追加カード (4ポート) x2 事例追加日：2023/02/15
「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。
