事例No.PC-11515
参考価格:
2,248,000

クライオ電子顕微鏡単粒子解析用ワークステーション

用途:クライオ電子顕微鏡を用いた単粒子解析 (RELION、cryoSPARC、crYOLO、Topaz, Phenix、CCP-EM、Chimera)

お客さまからのご相談内容

クライオ電子顕微鏡での単粒子解析用ワークステーションを導入したいので、予算220万円程度で適切な構成を提案してほしい。

具体的な希望は以下の通り。

CPU できるだけコア数が多く、高速な処理を行うことができる製品
メモリ 256GB
ストレージ システム用にSSD 1TB、一時記憶用にM.2 NVMe SSD 4TB、データ用HDD 10TB
ビデオカード Geforce RTX4090 x2枚
電源環境 100V環境で運用したい
上記条件の構成が100V環境に対応しない場合は教えて欲しい

テガラからのご提案

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

最新のRyzen Threadripper PRO 7000 WXシリーズを搭載

2024年4月時点で最新であるRyzen Threadripper PRO 7000 WXシリーズの24コアモデルを採用した構成です。
24のコア数と4.20GHzの動作クロックにより、解析時の高いパフォーマンスが期待できます。

NVIDIA Geforce RTX4090 x2枚搭載時は200V環境が必須

ご指定に沿って、NVIDIA Geforce RTX4090 x2枚を搭載しています。
なお、NVIDIA Geforce RTX4090のTDPは450Wと消費電力の大きい製品のため、2枚搭載した場合は200V環境が必須です。

100V環境での利用できることを優先する場合には、RTX4090の搭載数を1枚に減らす、あるいはNVIDIA A6000やNVIDIA RTX6000 Adaといったより消費電力量の低いビデオカード x2枚に変更することで100V環境への対応が可能です。

ソフトウェアの事前インストールも可能

また、ご希望の場合はクライオ電子顕微鏡法向けのソフトウェアを事前インストールすることも可能です。ご希望の際には気兼ねなくお申し付けください。

 

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。

お客様の声 若手研究支援キャンペーン
  画像解析向けマシン選定のポイント
テグシスの延長保証サービス「あんしん+」 HDD返却不要サービス

 

お問い合わせ

主な仕様

CPU AMD Ryzen ThreadripperPRO 7965WX (4.20GHz 24コア)
メモリ 256GB ECC REG
ストレージ1 1TB SSD S-ATA
ストレージ2 4TB SSD M.2 NVMe Gen4
ストレージ3 16TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB 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 なし

■キーワード

・RELIONとは

RELIONはクライオ電子顕微鏡構造解析のためのソフトウェアパッケージ。経験ベイズ法に基づくアルゴリズムを採用することにより、恣意的な設定項目を減らしているの が特徴。

参考:GitHub – 3dem/relion: Image-processing software for cryo-electron microscopy ※外部サイトに飛びます

・cryoSPARCとは

cryoSPARC(Cryo-EM Single Particle Ab-Initio Reconstruction and Classification)は、クライオ電子顕微鏡単粒子解析法のためのソフトウェア。膜タンパク質・ウイルス・複合体・柔軟な分子・小粒子・フェーズプレートデータ・ネガティブ染色データの 構造を解析するのに適しており、研究・製薬分野で用いられている。

参考:CryoSPARC | SPA Cryo-EM Software Systems※外部サイトに飛びます

・crYOLOとは

crYOLOは、高速かつ正確なクライオ電子顕微鏡写真内の粒子ピッキングのためのソフトウェア。畳み込みニューラル ネットワークに基づいており、You Only Look Once (YOLO) オブジェクト検出システムを利用している。

参考:Welcome to crYOLO’s User Guide! — crYOLO documentation※外部サイトに飛びます

・Topazとは

Topazは、ニューラルネットワークとポジティブ非ラベル学習を使用した、クライオ電子顕微鏡写真内の粒子ピッキングのためのソフトウェア。ディープノイズ除去モデルを使用した顕微鏡写真および断層像のノイズ除去機能も備えている。

参考:Topaz ※外部サイトに飛びます

・Phenixとは

Phenixは、結晶学 (X 線、中性子、電子) および極低温電子顕微鏡データを使用して高分子構造を決定するための包括的なソフトウェアパッケージ。高度に自動化されており、適度な解像度と高品質のデータがあれば、人間による大幅な介入なしに、構造の初期部分モデルを迅速に提供することが可能。

参考:Phenix ※外部サイトに飛びます

・CCP-EMとは

CCP-EMは、クライオ電子顕微鏡向けのツールのパッケージ。前提条件として高分子X線結晶解析用ソフトウェア「CCP4」のインストールが必要。

・Chimeraとは

Chimeraは、分子構造および関連データ (密度マップ、超分子集合体、配列アラインメント、ドッキング結果、軌跡、立体構造アンサンブルなど) をインタラクティブに視覚化および分析するための拡張可能なプログラム。カリフォルニア大学サンフランシスコ校のResource for Biocomputing, Visualization, and Informatics (RBVI)によって開発されている。

参考:UCSF Chimera Home Page ※外部サイトに飛びます

事例追加日:2024/04/12
事例No.PC-11762
参考価格:
2,961,200

分子動力学シミュレーション用マシン (64コアモデル)

用途:分子シミュレーション、分子動力学計算

お客さまからのご相談内容

これまで他社製のマシンを分子動力学シミュレーション用に使用していたが、故障等が多いためマシンの更新を検討している。
予算300万円程度で、上記の用途に適した構成を提案してほしい。現在使用しているマシンのスペックは以下の通り。

CPU:Intel Xeon Gold 6242R (3.10GHz 20コア)
メモリ:192GB REG ECC
ストレージ:4TB HDD S-ATA
ビデオ:NVIDIA RTX A4500 20GB
OS: Windows 11 Pro for Workstations
保証期間:3年

現在のマシンは、分子動力学シミュレーションで分子集合体のMD計算と一般的な解析に使用しており、機械学習での利用も考えている。また、MD計算のために夜通し連続稼働させることが多い。

今回導入を検討するマシンでは計算時間を短縮したいので、現在使用しているマシンよりも高性能なCPUを搭載したい。
加えて、VMDを用いての視覚的な分子集合系の確認や機械学習での使用も考えているため、最適なビデオカードが必要だと考えている。

なお、量子化学計算は頻繁には行わないため、メモリは現行と同程度で充分だと考えている。
反対に、ストレージ容量はいまの4TBでは足りないため、20TB程度のHDDを希望する。

テガラからのご提案

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

第4世代Xeon Scalableの2CPU構成

2024年3月時点で最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載したデュアルCPU構成です。
合計64のコア搭載数により、Intel Xeon Gold 6242Rと比較してもMD計算時のより高いパフォーマンスが期待できます。

NVIDIA RTX A4500 20GBで機械学習は可能?

ビデオカードはご予算に合わせて、ご利用中のマシンと同じNVIDIA RTX A4500 20GBを選択しています。ご利用予定のソフトウェア「VMD」のシステム要件において、ビデオカードは“OpenGLでのハードウェアアクセラレーション可能なビデオカードを強く推奨”とのみ記載があります。NVIDIA RTX A4500 20GBはミドルレンジのワークステーション向け製品であり、OpenGL 4.6にも対応しているため、VMDの利用に十分なスペックを持っていると考えられます。
また、ビデオカードの性能はハードウェアアクセラレーションに対応したソフトウェアなど、一部の処理を除いて大きく影響しないのに対し、CPUのスペックは全体の処理性能に直結するため、GPUよりもCPUを重視した構成としています。今後DeepLearningなども行う場合、NVIDIA RTX A4500 20GBは推論用途には十分なパフォーマンスが期待できますが、学習用途にはスペックが不足してしまう可能性がありますのでご注意ください。

また、本マシンの電源容量は現在の構成用に選定されているため、GPUの増設分などが考慮されていません。
GPUの増設など消費電力の大きい機器を増設する予定がある場合は、より大容量電源ユニットへの変更も可能ですのでお気軽にご相談ください。

 

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。

お客様の声 AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報
AIモデル開発向けマシン選定のポイント 材料工学・マテリアル研究向けマシン選定のポイント
テグシスの延長保証サービス「あんしん+」 HDD返却不要サービス

 

 

お問い合わせ

 

主な仕様

CPU Intel Xeon Gold 6438Y+ (2.00GHz 32コア) x2
メモリ 256GB REG ECC
ストレージ 20TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA RTX A4500 20GB
ネットワーク on board (10GBase-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit
その他 「あんしん+」3年引き取り修理保証

 

■キーワード

・VMDとは

VMD (Visual Molecular Dynamics) は、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の理論・計算物理学グループによって開発されている分子モデリングソフトウェア。3Dグラフィックを用いて分子をモデリング・可視化・解析することができ、MacOS X、Unix、Windowsに対応している。

参考:VMD – Visual Molecular Dynamics ※外部サイトに飛びます

・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。

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

 

 

事例追加日:2024/03/11
事例No.PC-11829
参考価格:
2,273,700

RTX6000Ada搭載 AI開発用マシン

用途:RTX6000 Adaを用いたAIモデルの活用

この構成はAIモデルやニューラルネットワークの学習・実行にフォーカスしています。
搭載されているハイエンドGPU「RTX6000 Ada」は、DeepLearningなどの高度な計算タスクに特化したGPUで、48GBのビデオメモリを実装しています。主要なAIモデルで大きなバッチサイズを利用する際、大容量のビデオメモリは有利に働きます。

参考記事:「主要なAIモデルにおける RTX シリーズ GPUのパフォーマンス比較検証」

TEGSYSでは、先行する事例としてRTX A6000 Adaを2台搭載した『事例No.PC-11248 RTX6000Ada x2枚搭載 AI開発用マシン』が高い評価を得ており、多数のお問い合わせやご注文・頂戴しています。
本事例はPC-11248をベースにしつつ、”コストに配慮したGPUマシン”のコンセプトのもとRTX A6000 Ada x1台構成でGPU以外のスペックも全体的に見直しを行い、より導入しやすいコスト・構成を目指しました。

なお、本事例の構成はPCIeスロットを複数備えているので、将来的なGPUの増設に対応しています。
※GPU増設のご予定がある場合は、別途仕様を変更してご案内しますのでお知らせください。

また、CPUにはIntel Xeonシリーズを採用しているので、AIモデル開発以外の用途でも十分な処理能力を発揮できます。

その他、大容量メモリ搭載やCPUコア数、ストレージ容量変更など、ご要望に合わせたカスタムをご提案を承っております。
どうぞ、お気軽にご相談ください。

お客様の声 AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報
AIモデル開発向けマシン選定のポイント 生成AIモデル開発向けマシン選定のポイント
テグシスの延長保証サービス「あんしん+」 HDD返却不要サービス

 

 

お問い合わせ

 

主な仕様

CPU Intel Xeon W3-2435 (3.10GHz / 8コア)
メモリ 64GB REG ECC
ストレージ1 1TB SSD M.2 NVMe Gen4
ストレージ2 4TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA RTX6000 Ada 48GB
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
その他 CUDA Toolkit 12インストール
事例追加日:2024/02/21
事例No.PC-11180
参考価格:
12,103,300

RTX6000 Adax4枚搭載マシン

用途:GPGPUを用いたDeepLearning

お客さまからのご相談内容

深層学習用マシンの導入を検討している。予算1300万円以内で、適切な構成を提案してほしい。

GPUのVRAM容量を重視しており、それと同時に適切な納期 (入手に時間がかかりすぎない) ことも条件としたい。
具体的なスペックは、CPUはIntel Xeon Platinum 8368 (2.40 GHz 38コア) x2相当で、メモリ容量は512GB以上がよい。
GPUの候補はNVIDIA A100、 NVIDIA V100、 NVIDIA RTX6000 Ada、 NVIDIA A6000 の4つ。この中のどれかを総VRAM容量が128GB程度になるように搭載したいので、納期・コスト・合計VRAM容量の観点から最適なものを選定してほしい。
ストレージは20TB程度、OSはRed Hat Enterprise Linux 8を希望する。

テガラからのご提案

ご要望を踏まえて、ベストな構成をご提案しました。

CPUは第3世代Xeon Platinumをご希望いただきましたが、2024年1月現在、後継品である第4世代の製品が展開されています。
そのため、第4世代XeonでIntel Xeon Platinum 8368と同等スペックのIntel Xeon Platinum 8460Y+ (2.00GHz 40コア) x2を選択しています。

DeepLearningに適したGPUの選定

GPU候補のうち、NVIDIA A100はご相談をいただいた時点で納期が長期化しており、納期を重視する場合にはマッチしない製品でした。
V100はA100と同じGPGPU専用カードの旧世代製品ですが、V100は既に終息しており、仮に入手できたとしてもDeepLearning用途で利用される単精度・半精度の演算性能はアーキテクチャーの世代差によりRTX A6000やRTX6000 Adaよりも低くなります。
また、現時点で総合的には最高の性能を持ったGPUにNVIDIA H100がありますが、非常に高額でありコストパフォーマンスの観点からも扱いの難しい製品です。
これらのことより、総VRAM容量128GB程度の組み合わせを効率よく実現する場合A6000、 もしくはRTX6000 Adaをおすすめします。

本件のお客様へのご提案では、ご予算に合わせて、RTX6000 Ada x4枚(総VRAM容量192GB)を選択しています。
また、本構成はRTX6000 Adaを合計9枚まで増設可能です。
なお、実際の運用においては消費電力の都合上、200V環境が必要となります。

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。

若手研究支援キャンペーン
メモリ構成によるパフォーマンスの変化
AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報

 

 

 

主な仕様

CPU Intel Xeon Platinum 8460Y + (2.00GHz 40コア) x2
メモリ 512GB REG ECC (64GB x8)
ストレージ 7.68TB SSD S-ATA ×4 (RAID5)
ビデオ on board
GPU NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB ×4
ネットワーク on board (10GBase-T x2)
筐体+電源 4Uラックマウント筐体 + リダンダント電源5400W
OS Rocky Linux 8

キーワード

・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。

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

事例追加日:2024/01/12

ご注文の流れ

お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。
(お電話でもご相談を承っております)
弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。
必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。
お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。
ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。
(掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております)
動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。
(納期は仕様や製造ラインの状況により異なります)
お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸)

お支払い方法

お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。

法人掛売りのお客様
原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。
学校、公共機関、独立行政法人のお客様
納入と同時に書類三点セット(見積書、納品書、請求書)をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。
先に書面での正式見積書(社印、代表者印付)が必要な場合はお知らせください。
企業のお客様
納品時に、代表者印つきの正式書類(納品書、請求書)を添付いたします。
ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。
銀行振込(先振込み)のお客様
ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。

修理のご依頼・サポートについて

弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。

■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト

※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。

メール support@tegara.com
電話 053-543-6688

■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について

保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。

無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります

オプション保証サービス

「あんしん+」 もしもの時の延長保証サービス

PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
延長を申し込みいただきますと、標準保証と同等の保証を期間満了まで受けることができます。
なお、PCの仕様によっては料金が異なる場合があります。

延長保証あんしん+ ご加入のタイミング
※仕様によっては保証期間の延長ができない場合があります。

HDD返却不要サービス

保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。
しかしこの「HDD返却不要サービス」にご加入いただければ、保証期間内にHDD(SSD)が故障した場合には新品のHDDをご提供いたしますが、故障したHDDを引き渡していただく必要はありません。お客さまの大切なデータの入ったHDDをお手元に保管しておくことができます。

オンサイト保守サポート

故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
発送にかかる手間、時間を短縮できますので、緊急性の高い保守に最適です。

費用ご参考(目安)
本体+延長保証代金の10%~
※ 製品の性質や価格帯、条件等により異なります。
★TEGSYS オンサイト保守利用規約はこちら (pdf)
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。