PC提案事例

下記の要件で、量子化学計算用マシンを提案して欲しい。

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 AMD EPYCの高ワットパフォーマンス

第 4 世代 AMD EPYCシリーズの24コアモデル AMD EPYC 9254を搭載した構成です。
第 4 世代 AMD EPYCシリーズは高い省電力性能を備えており、本構成に搭載のAMD EPYC 9254のTDPも200Wです。
200WのTDPは同価格帯のIntel製Xeon Scalableシリーズの24コアモデルIntel Xeon Gold 6442Y (TDP:225W) と比較しても低い数値であり、高いワットパフォーマンスによる消費電力量の低減が期待できます。

GROMACSの事前インストールサービス

また、ご希望に沿ってGROMACSを事前インストールしています。
なお、GROMACSはインストール時、ビルドオプションを指定する必要があります。
弊社での事前インストールをご希望の場合は、下記の公式マニュアルを参考に、必要なビルドオプションをご指定ください。

参考：Installation guide – GROMACS 2024.1 documentation

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。

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。

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。

GROMACS・LAMMPSなどのソフトウェアを用いた量子化学計算・分子動力学計算用コンピュータ・クラスターの導入を検討している。
ワークステーション (ノード) が並列化されたシステムから構成され、3ノード以上かつ、全コア数が60以上の構成を提案して欲しい。

ノードのうち1台にはRTX A6000などの分子動力学計算用GPUを搭載したい。

ソフトウェアに関しては、GAMESS、 LAMMPS、 GROMACS、 RadonPy、 ERmodの使用を予定している。
上記のソフトウェアをプリインストールし、PBSでジョブ管理が可能な状態で納入してほしい。
また、LAMMPS・GROMACSについてはGPUを利用したジョブ実行ができることが好ましい。

具体的な各ノード構成の希望は以下の通り。

4台構成のコンピュータ・クラスター

お客さまのご要望に合わせて、
管理ノード + GPU搭載計算ノード + GPU非搭載計算ノード x2の合計4台構成
でクラスターを構成しました。

管理ノードは共有ストレージを兼用し、20TB HDD S-ATA x5枚でRAID5を構成しています。
計算クラスターとしては、1ノードあたり56コア x3台で、合計で168コアのクラスターシステムです。
また、GPU搭載計算ノードにはNVIDIA RTX A6000 48GB GDDR6を搭載しています。

各ノード・UPS・ネットワークスイッチは42Uのサーバラックに収納し、現地での設置作業を含める形でご提供しています。
なお、各ノード間は10GbEネットワークスイッチを介して接続しています。

ジョブ管理が可能な状態でのソフトウェアセットアップ

お客様のご要望にあわせて、GAMESS、 LAMMPS、 GROMACS、 RadonPy、 ERmodをプリインストールしています。
LAMMPS・GROMACSは、GPUを利用した計算を行うことができるようにセットアップしています。
また、管理ノードにPBSをインストールし、各ノードへの計算リソース配分が行えるよう設定しています。

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。
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。

Unreal Engineを使ったコンテンツを動かすマシンを購入したい。
想定している条件は以下の通り。

NVIDIA Mosaicの機能を使い、7画面を連結して1画面として扱いたい。
ビデオカードは用途に見合うものを選定して欲しい。

ご要望に合わせて構成を検討しました。

7台のディスプレイへの出力に関しては、同一条件でのピンポイントな情報を確認することができませんでした。しかし、9画面出力の実績があるビデオカードがございましたので、「ご依頼の条件に近い内容での動作実績」という前提でご提案しています。

ただ、7画面という数はあまり一般的なものではありません。
NVIDIAのフォーラムを確認したところ、NVIDIA Mosaicでのディスプレイ x6台 +1利用においてトラブルの事例が掲載されていましたので、お客様にもその旨をご案内しています。

参考：Mosaic +1 in RTX A4000 (NVIDIA Forums) ※外部サイトに飛びます