- 事例No.PC-11165
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参考価格:
1,612,600円深層学習を用いたフォトグラメトリ用ワークステーション
用途:深層学習、点群処理、フォトグラメトリソフトウェアの利用 (Cyclone REGISTER、Cyclone 3DR、RealityCapture)お客さまからのご相談内容
PC-8351を見ての問い合わせ。
深層学習、点群処理 (Cyclone REGISTER、Cyclone 3DR) 、フォトグラメトリソフトウェア (RealityCapture) 等を扱えるマシンの導入を検討している。
GPUはNVIDIA Geforce RTX4070 x4枚を想定しているが、合計48~64GBのVRAMをより安価に搭載できる組み合わせがあればそちらも検討したい。
希望する条件は以下の通り。・CPU:Core i9 or Xeon (第一候補はCore i9)
・メモリ:128GB以上
・ストレージ:システム用2~4TB SSD x2枚、データ保管用 SSD もしくはHDD を数TB
・GPU:NVIDIA Geforce RTX4070 x4枚 (合計VRAM搭載量48~64GB)
・電源:100V環境用
・OS:Windows 11 Professional + Ubuntu 22.04 (デュアルブート構成)
・使用するソフトウェア:PyTorch、CUDA、Cyclone Register、Cyclone 3DR、Trimble RealWorks、CloudCompare、RealityCaptureなど
・予算:160万円程度テガラからのご提案
NVIDIA Geforce RTX4070は一般的なビデオカードよりもサイズが大きいため、1台のマシンに4枚搭載することは仕様上不可能となります。
別製品のビデオカードを搭載してVRAM容量48~64GBを実現することは可能ですが、2023年9月時点で最新の第13世代Intel Coreシリーズを採用した場合、PCI-Expressレーン数の制約上、2枚以上のビデオカードを16レーンで接続することができません。
ベース構成を変更したうえでRTX4090 (搭載VRAM:24GB) を2枚搭載する方法もありますが、その場合、最大消費電力が上がることで、100V環境で運用する際の電力容量的な余裕が無くなってしまいます。これらの情報をお伝えした上で、構成のご希望を再確認させていただきました。
その結果、ビデオカード構成の変更をご承諾いただき、追加で以下の要望をお知らせいただきました。・SSDはSATA SSDよりもM.2 SSDが好ましい。
・予算内でデータ用のHDDを可能な限り搭載してほしい。
・電源は余裕をもって1000Wとしてほしい。
・CPUクーラーは水冷方式を希望する。追加の条件を含め、お客様のご希望に合わせて検討したものが本事例の構成です。
CPUには、最新世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載しています。
ストレージは、お客様のご要望にあわせてシステムディスク用に2TB SSD M.2 x2枚を、データディスク用に2TB SSD M.2 x2枚および10TB HDD SATA x3枚を搭載しています。
ビデオカードに関しては、1枚で48GB のVRAMを搭載したワークステーション向けハイエンドビデオカード NVIDIA RTX A6000を選択しています。
NVIDIA RTX A6000のTDPは300W (NVIDIA Geforce RTX4090の2/3程度) ですので、問題なく100V環境で利用が可能です。
なお、NVIDIA RTX A6000のVRAM搭載量48GBという値は、2023年9月現在、ディスプレイ出力を搭載したビデオカード製品としては最大の搭載量です。電源に関しては、概算の最大消費電力は約610Wほどとなるため、100V環境での運用が可能です。
また、電源容量はお客様のご希望にあわせて、余裕のある1000W電源としています。CPUクーラーに関しても、ご希望に沿って水冷クーラーを搭載しています。
メモリ容量に関しては、搭載量128GBが仕様上の上限となります。
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。主な仕様
CPU Core i9-13900K (3.00GHz 8コア + 2.20GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 システム用:2TB SSD M.2 x2 データ用:2TB SSD M.2 x2 ストレージ2 データ用:10TB HDD S-ATA ×3 ビデオ NVIDIA RTX A6000 48GB ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit + Ubuntu 22.04 (デュアルブート構成) ■キーワード
・Cyclone REGISTERとは
Cyclone REGISTERはレーザースキャンデータを座標に変換する合成・座標特定ソフトウェア。自動化機能や使いやすいウィザード、強力なアルゴリズムにより、非常に大きいデータセットでも快適な作業が可能。
・Cyclone 3DRとは
Cyclone 3DRは、現場でデータを収集する Cyclone FIELD 360 と、取得した点群データを合成する Cyclone REGISTER 360 とシームレスに連携し、点群データを活用した成果物を作成するためのソフトウェア。幅広く柔軟な検査ツールとメッシュ作成機能を搭載し、多様な3Dの成果物や報告書の作成が可能。
・RealityCaptureとは
RealityCaptureは、写真やドローン、レーザー測距計などのデータを組合せ、3Dモデルを作成するためのソフトウェア。点群データを自動的に処理し、精密で高品質な3Dモデルを作成することができる。高速な処理と柔軟な出力形式により、建築や土木工学、映画やゲーム制作など幅広い分野で利用されている。・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。・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。・CloudCompareとは
CloudCompareは、オープンソースの3次元点群データ処理ソフトウェア。当初はレーザースキャナー等で記録した三次元点群や三角形メッシュ間の比較を行うために開発されていたが、より汎用的なソフトウェアへと進化してきた。無料で3次元点群および三角形メッシュを描画・編集することができる。・Trimble RealWorksとは
Trimble RealWorksは3Dスキャナからインポートした高密度のデータを説得力のある3Dデータに変換することができるソフトウェア。数百万ポイントを含む複雑な大容量データファイルを総合的かつ直感的に管理・処理・分析することができる。参考:Trimble RealWorks | Office Software | Trimble Geospatial※外部サイトに飛びます
事例追加日:2023/09/25
- 事例No.PC-11155
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参考価格:
1,560,900円地理情報システムのためのSfM処理マシン (2023年08月版)
用途:3Dモデル処理ソフトウェア「ContextCapture」や「CloudCompare」などの利用お客さまからのご相談内容
PC-10451を見ての問い合わせ。
「ContextCapture」や「CloudCompare」などのGIS系ソフトウェアが快適に使用できるワークステーションを提案してほしい。
具体的には、ContextCaptureによるSfM解析が出来るだけ高速に実行可能で、CloudCompareでの大容量点群処理がストレスなくできる仕様が望ましい。希望する条件は以下の通り。
・OS:Windows 11 Professional 64bit
・使用するソフトウェア:ContextCapture、CloudCompare 2.12.4、Civil 3D 2022/2023、
QGIS 3.26、ArcGIS 10.2.2、iRIC Software 3.0
・予算:150万円程度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。
2023年08月時点で最新のXeon W-2400シリーズを搭載した構成です。ご予算上限に余裕がありましたので、ContextCaptureの動作につきましては、動作要件を大きく超える構成でのご提案になります。
参考:System Requirements ※外部サイトに飛びます
また、ご利用予定の各ソフトウェアの要件も満たしております。
加えて、CloudCompareはWindows環境においても、描画をDirectXではなくOpenGLで制御していると思われ、公式サイト・マニュアルにもビデオカードに関する要件の記載がありません。
他のソフトウェアも含めて、コンシューマ向けビデオカードであるGeForceシリーズでの利用を想定していないという可能性が考えられましたので、GPUにはワークステーション向けのハイエンドクラスビデオカード NVIDIA RTX A5000を選択しております。
NVIDIA RTX A5000はCUDAコアを8,192基、GDDR6 VRAMを24GB搭載したハイエンド製品のため、CloudCompareでの快適な大容量点群処理が期待できます。描画性能をそこまで重視されない場合は変更も可能です。搭載ストレージにつきましては、暫定的にシステム1TB M.2 SSD、データ8TB SATA HDDとしていますが、こちらもご利用予定のデータ量に合わせて変更可能です。
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。
いただいた条件やご利用予定のソフトウェア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 W7-2495X (2.50GHz 24コア) メモリ 256GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 8TB HDD SATA ビデオ NVIDIA RTX A5000 24GB ネットワーク on board (2.5GbE x1, 10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit ■キーワード
・ContextCaptureとは
ContextCaptureは建造物や人工物、自然の地形などを写真から自動的に3Dモデル化するソフトウェア。平面部の不要な凹凸や辺の形状表現の精度の高さなど、建設分野での利用に定評がある。
・CloudCompareとは
CloudCompareは、オープンソースの3次元点群データ処理ソフトウェア。当初はレーザースキャナー等で記録した三次元点群や三角形メッシュ間の比較を行うために開発されていたが、より汎用的なソフトウェアへと進化してきた。無料で3次元点群および三角形メッシュを描画・編集することができる。
・Civil 3Dとは
Civil 3Dとは、Autodeskによって開発された土木・測量向けの3次元CADソフトウェア。道路・高速道路、用地開発、鉄道などの設計・建設プロジェクトのワークフローを高速化する機能を備えている。・QGISとは
QGISは、QGIS Development Teamにより開発されたオープンソースのGISソフトウェア。ArcGISに似たインターフェイスで空間データの可視化・編集・解析に対応している。機能面はArcGISと比較して限定的だが、無料で利用できる点とコミュニティサポートから個人・教育目的での利用に適しており、世界的に利用されている。・ArcGISとは
ArcGISは地理情報システム(GIS)の代表的なソフトウェアプラットフォームである。地理データの収集・管理・解析・可視化を行うことができ、世界の多くの組織でGISとして利用されている。デスクトップ製品としてArcGIS ProやArcMap、サーバー製品としてArcGIS Enterprise、開発者向けにAppStudioやArcGIS API for Python、モバイルではArcGIS QuickCaptureやExplorerなどがある。世界中の行政機関や企業でGISとして広く利用されている。・iRIC Softwareとは
iRIC(International River Interface Cooperative)Softwareは、水工学に係る数値シミュレーションのプラットフォーム。同名の団体であるiRICによって開発されており、無償で利用することができる。河川の流れ・河床変動解析ソフトウェアとして開発が始まったが、氾濫や流出、津波、土石流モデルなどの様々な数値シミュレーションモデルに対応している。・OpenGLとは
OpenGLは、ハードウェアの持つ2D/3DCG関連の演算機能/描画機能を支援するためのライブラリ。
様々な描画デバイスに対応したグラフィック用APIのオープン標準規格。事例追加日:2023/08/24
- 事例No.CD-2327B
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参考価格:
1,861,200円Gromacsによる 合計64コアCPUの数値計算用WS
用途:Gromacsによる分子動力学シミュレーション計算事例No.CD-2327の後継として検討した事例です。
分子動力学シミュレーションソフトGromacsで数値計算を行うWSの構成例です。32コアのXeonを2基搭載した合計64コアで、並列処理が少ない場合には、TurboBoostによるクロック上昇も期待できます。
また,ECCメモリを合計256GBを搭載しており、長期間に及ぶ計算も想定しています。CD-2327のような旧世代の大型ワークステーションをご利用中のお客様には、性能の向上をより強く実感していただける構成です。
検索キーワード
材料計算,計算化学,計算機,HPC,高性能計算,Gromacs,第一原理計算,ケモインフォマティクス,量子化学計算,分子動力学計算,分子動力学シミュレーション,アプリケーションソフト,Xeon,Linux,Ubuntu,並列計算,スーパーコンピュータ,サーバー,ワークステーション
主な仕様
CPU Xeon Gold 6430 (2.10GHz 32コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB (MiniDisplayPort x3) ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Ubuntu 22.04 事例追加日:2023/07/28
- 事例No.PC-10992
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参考価格:
1,610,400円AIサービス用マシン
用途:サービス開発を目的としたDeepLearning実験お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10880を見ての問い合わせ。
以下の条件でDeep Learningの実験用マシンを検討したいので、構成を提案して欲しい。・CPU:Core i9
・メモリ:128GB
・ストレージ1:1TB SSD
・ストレージ2:2TB HDD
・GPU:RTX 4090 x2台
・OS:Ubuntu 20.04
・使用するソフトウェア:R、Rstudio、Python、BayoLinkS
・予算:100万円以内 難しい場合でも、どの程度の金額になるか知りたい
・その他:PyTorch 1.9 または2.0を使用テガラからのご提案
ご参照の事例をご予算に合わせてカスタムした構成です。
本事例の構成はPC-10880とは異なり、電源ユニット1台で動作しますが、100V給電ではフル稼働時に電源容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨します。
また、RTX4090を2台搭載するためには、PCI-E x16スロットを2本用意する必要があります。CPUをCore i9とする場合、PCI-Eレーン数を必要分確保することが難しいため、対応可能なXeon仕様としています。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。検索キーワード
AIサービス用マシン,Deep Learning実験,Core i9,128GBメモリ,1TB SSD,2TB HDD,RTX 4090,Ubuntu 20.04,R、Rstudio、Python、BayoLinkS,PyTorch 1.9主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC 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 RTX4090 x2 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Ubuntu20.04 その他 200V対応ケーブル
■FAQ
・PCI Express (PCI-E/PCIe) とは
PCI ExpressはPCやサーバーなどのシステムで高速なデータ転送を行うためのインターフェース規格。レーンと呼ばれる単位で送受信する。PCI-Eは1本の送信用差動ペアと1本の受信用の差動ペアで構成される。1レーンあたりの転送速度はバージョンによって異なるが、PCI-E 5.0では1レーン当たり32Gbpsの転送が可能。
また、PCI-E x1スロットには1本のレーンがあり、PCI-E x4スロットには4本のレーンがある。したがって、PCI-E x4スロットはPCI-E x1スロットの4倍の転送速度を持つ。
ビデオカードは高速なデータ転送を必要とするため、通常は最大レーン数であるPCI-E x16スロットに接続される。・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
・PyTorchとは
PyTorchはPythonで書かれたオープンソースの機械学習ライブラリ。ニューラルネットワークの構築やトレーニングにおいて、高速かつ柔軟な開発を可能にすることを目的としている。また、Tensorと呼ばれる多次元配列を扱うことが可能で、GPUを用いて高速な演算を行うことが可能。
その他、多くのモデルアーキテクチャをサポートしており、様々な種類のニューラルネットワークをを簡単に構築することができる。加えて、GPUをサポートしているため、大規模なデータセットを用いた学習を効率的に行うことができる。参考:PyTorch ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2023/05/18
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