- 事例No.PC-10803
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参考価格:
1,432,200円ショットガンメタゲノム解析用マシン
用途:ショットガンメタゲノム解析とAIを用いたMRI画像解析お客さまからのご相談内容
ショットガンメタゲノム解析をメインにしたバイオインフォマティクスを行うためのマシンを検討したい。
想定している条件は以下の通り。・CPU:コア数を重視する
・メモリ:将来増設の予定がある
・OS:Ubuntu 20.04
・その他:Bioconda3 プリインストール
・U-Netを用いたMRI画像解析を行う予定がある
・予算:150万円程度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。
ご予算内でできるだけコア数が多くなるように構成を検討しています。
64コア仕様で検討すると価格が大幅にUPしてご予算に収まらないため、合計56コアに抑えています。メモリは将来の増設を考えた構成ですが、本来は全てのメモリスロットにモジュールを搭載することでメモリ帯域が最大になる仕様であり、ご提案の状態ではメモリ帯域が半減していますのでご注意ください。
GPUはAI学習などで利用できそうなGPUを1枚追加しています。
しかし、計算専用のGPUではないため、本格的に学習させる用途よりも入門クラスとして必要十分な製品とお考えください。GPUを使った学習については、より上位の製品はGPU単体で100万円以上であったり、複数枚搭載すると一般的な100V環境では利用できないといった課題があります。そのような点を考え、今回の用途・ご予算のバランスから、AI用として利用できるGPUを選定しています。
なお、画像系の学習をする場合は、ビデオカードのメモリ容量も重要になるため、ご予算が許す場合には、RTX A6000 48GBなどをご選択いただくのが良いかと存じます。
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 Xeon Gold 5320 (2.20GHz 26コア) x2 メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1200W OS Ubuntu 20.04 その他 CUDA Toolkit 11インストール
Bioconda3インストール■FAQ
・ショットガンメタゲノム解析とは
ショットガンメタゲノム解析とは、環境サンプルからDNAを取り出し、ランダムに分割して断片化し、それらをシーケンシングしてゲノム情報を得る手法。微生物の多様性を調べるためによく用いられ、未知微生物のゲノム情報を得ることができる。微生物の培養を行う必要がないため、非常に高速で、多様性が高い環境サンプルの解析に適する。・U-Netとは
U-Netは、2次元の画像セグメンテーションにおいて高い性能を発揮する、ディープラーニングのアーキテクチャ。U-Netは、エンコーダー部分とデコーダー部分から構成され、畳み込み層を用いて画像の特徴を抽出し、エンコーダー部分で解像度を落とし、デコーダー部分で元の解像度に戻すことで、画像のセグメンテーションを行う。画像内のオブジェクトの位置や形状を正確に把握することができ、医療画像の自動解析などの分野で広く使われている。事例追加日:2023/03/08
- 事例No.PC-10797
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参考価格:
1,094,500円森林資源解析用マシン
用途:ドローン空撮によるオルソ画像作成や点群データによる森林資源解析お客さまからのご相談内容
自社の所有する森林資源を維持管理するため、管理山林全体をドローンで空撮しオルソ画像を作成したり、点群データによる森林資源解析を行いたい。そのためのマシンを予算100万円程度で提案して欲しい。
対象となるエリアは数十~数百haと広いことに加えて、森林資源解析のためには解像度の高い写真を扱う必要がある。しかし、現在利用しているPCでSfM処理を行うと完了までに3~4日かかるので、処理速度を向上させたい。
以前にSfM処理を行った際の条件は以下の通り。【以前にSfM処理を行った際の条件】
・ドローン:DJI Mavic2Pro
・写真の画素数:2000万画素
・画像解像度:約3cm
・ソフトウェア:Metashape 超高密クラウドの品質は「高」、深度マップ「中」
・オーバーラップ率縦横90%で約100haの空撮
・15000枚の画像処理を実施【現在利用しているPCのスペック】
・CPU:Intel Xeon Gold 6128
・メモリ:128GB
・GPU:Geforce GTX1080同様の処理を数百ha単位で実施する必要があり、安定して処理することのできるPCを希望する。
テガラからのご提案
現在お使いのマシンは、初代Xeon Scalableの1CPU構成ですので、後継に当たる第3世代Xeon Scalableを搭載した1CPU構成にてご提案しました。
CPUのランクはGoldからSilverに下がっていますが、世代やCore数の差によりベンチマークソフトウェアでの総合スコアは2倍以上優位な製品です。 MetashapeはCPU処理が並列化されているので、コア数とクロックを比較する場合にはXeon Gold 6128のようなクロック特化モデルではなく、コア数を優先したCPU選定が良いと思われます。ビデオカードは、最新世代のRTX4000シリーズからGeforce RTX4080を選択しています。
現在お使いのマシンのビデオカードと比べると、性能差はCPU以上に大きいとお考えください。メモリは、ご予算内で全体のバランスを取った場合、256GBが上限となります。
処理の規模を考えると、本来は512GBまで確保できるのが理想ですが、現在お使いのマシンの128GBでも時間はかかったものの処理自体は行うことができているため、この容量としています。総合的なポテンシャルにつきましては、現在のマシンよりもCPUとGPU性能が2倍以上に向上していますので、同じ処理を今よりも早く完了させることができる構成です。しかし、そもそもの処理の規模がかなり大きいため、ある程度の時間を要することを想定する必要があります。
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。
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 Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 256GB ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 TPMモジュール ■FAQ
・オルソ画像とは
オルソ画像は、写真上の像の位置ズレをなくし、ドローンなどで撮影した航空写真を地図と同じように真上から見た傾きのない正しい大きさと位置に表示される画像に変換(=正射変換)した画像。カメラから対象物までの距離や地形の高低差による変形を補正し、形状・位置が正しく配置された画像であるため、地理情報システム (GIS) などにおいて位置/面積/距離などを正確に計測することが可能。地図データなどと重ね合わせて利用できる地理空間情報である。・Metashapeとは
Metahsapeは、写真 (静止画像) から高品質な3Dモデルを構築できるソフトウェア。
基本的な機能を搭載したStandard Editionと、より多くの機能を搭載するProfessional Editionが存在し、 Professional版では航空写真などから3次元GISコンテンツを作成することも可能。
Metashapeライセンスはユニポスにて取り扱っています。参考:Metashape (Agisoft) ※弊社研究開発者向け海外製品調達・コンサルテーションサービス「ユニポス」のWEBサイトに飛びます
事例追加日:2023/03/08
- 事例No.PC-10250
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参考価格:
1,054,000円VR Simulation用マシン
用途:ドライビングシミュレータへの搭載お客さまからのご相談内容
開発中のドライビングシミュレータに搭載するPCを検討している。
検討中の条件は以下の通り。・CPU:Core i9-12900KS程度
・メモリ:128GB
・ストレージ:システム用の1TB SSDとデータ用の8TB HDD
・ビデオカード:RTX4090を希望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。
CPUはCore i9-12900KSではなくXeon W-2295としています。
Core i9-12900KSのコア数は16であり、その中身はPコア (高性能コア) とEコア (高効率コア) で構成されています。
負荷の高い処理で有効なのはPコアですが、Core i9-12900KSはこのPコアの数が8ですので、それよりもコア数が多くベースクロックも比較的高いCPUという考え方で選定しています。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 Xeon Processor W-2295 (3.00GHz 18コア) メモリ 128GB ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 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 + 1200W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 TPMモジュール ■FAQ
・「高性能コア」「高効率コア」とは
インテル第12世代デスクトップ向けCPUであるAlder Lakeに搭載されたコアの種類。
高性能コア(Golden Cove Performance Core:Pコア)は処理パフォーマンスを重視しており、高効率コア(Gracemont Efficiency Core:Eコア)は電力効率を重視。Core i9-13900Kの場合、それぞれのコアのスペックは以下の通り。高性能コア (Pコア) :3.0GHz~5.4GHz 8コア 16スレッド
高効率コア (Eコア) :2.2GHz~4.3GHz 16コア 16スレッド事例追加日:2023/02/28
- 事例No.PC-10755
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参考価格:
1,003,200円ColabFold / RoseTTAFold用マシン
用途:ColabFold、RoseTTAFoldによるタンパク質構造解析お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10260Aを見ての問い合わせ。
ColabFoldとRoseTTAFoldを使用するため、事例と同程度のマシンを導入したい。
考えている条件は以下の通り。・事例No.PC-10260Aの構成をベースにする
・ストレージ:2台目のストレージを4TB SSD M.2に変更
・OS:Windows 11とUbuntuのデュアルブートを希望
・予算:予算100万円程度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。
お客様がご覧になった事例No.PC-10260Aのストレージ1と2は、それぞれ別のOSをインストールするためのものです。
本件でのストレージ容量変更は、データの一次保存場所にすることが目的でしたので、OS用ストレージの容量変更ではなく、データ用ストレージとして4TB SSD M.2を2台追加しました。その他、CPUとGPUをご予算と現行スペックに合わせて変更しています。
ColabFoldのLocal版はWSL2でも動作するという情報がありますので、場合によってはUbuntu側の処理をWSL2で実装する方法も考えられるかと存じます。
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 64GB ストレージ1 500GB SSD S-ATA x2 ストレージ2 4TB SSD M.2 x2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 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 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 追加インストール作業 Ubuntu 20.04 LTS + CUDA Toolkit 11 ■FAQ
・ColabFoldとは
ColabFoldはGoogle Colab上で利用できるAlphaFold2とAlphaFold-Multimer。タンパク質構造検索ツール MMseqs2 (Many-against-Many searching) の高速な相同性検索をAlphaFold2またはRoseTTAFoldと組み合わせることで、タンパク質の構造と複合体の予測を高速化する。参考:sokrypton / ColabFold ※外部サイトへ飛びます
・RoseTTAFoldとは
RoseTTAFoldはDeepLearnigを使用して、限られた情報に基づいてタンパク質構造を予測するソフトウェア。既知のタンパク質のテンプレートを使って学習させたモデルを使い、未知のペプチド配列の立体構造を予測する。参考:RosettaCommons / RoseTTAFold ※外部サイトへ飛びます
・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:2023/02/22
「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。