PC提案事例

BIM (Building Information Modeling) を用いて建設計画を行うため、新たにワークステーションを導入したい。
1台のワークステーションに部門内すべてのモデリングデータを集約し、Revit、Rebroでの建築・設備設計や、データを管理したいと考えている。
扱うモデルのデータ容量は500GB程度で、オカレンス数は120,000。3Dモデルデータの変換や点群の編集用データ変換を高速に処理できるマシンを提案してほしい。

ハードウェア構成の検討においては、Revitでレンダリングまで行うかどうかがポイントになります。
確認できた範囲での情報では、Revitの推奨スペックはレンダリングする場合のみコア数・GPUともに飛び抜けて高いスペックが必要とされています。反対に、レンダリングを行わない場合は、あまりコア数が有効でないと考えられます。

本事例ではレンダリングを加味せず、価格のバランスを考慮したスペックとしています。
その他、データを集約するためのストレージとして、Dドライブに16TBのHDDを搭載していますが、ご要望に応じて変更が可能ですのでお気軽にご相談ください。

機械学習 (ニューラルネットワーク) 用のPCが欲しい。
2枚のGPUを搭載して、それぞれを別々の学習で利用したい。具体的には、以下のスペックを考えている。

CPU：IntelでもAMDでもどちらでもよい
マザーボード：PCI-E 4.0 x16（PCI-E 5.0 x8）相当の転送速度でGPUを2枚挿せるもの
メモリ：DDR4-3200かDDR5で、32GBか64GBのどちらかを検討している
SSD：NVMeタイプ 500GB
HDD：S-ATA 8TB
電源：1600W
GPU：NVIDIA Geforce RTX3090 x2枚
OS：CentOS 7

第3世代Xeon Scalableを用いた1CPU仕様のマシンをご提案しました。
この構成を採用した主な理由は、PCI Express 4.0への対応です。2台のビデオカードはPCI-Express 4.0 x16の帯域幅で接続されます。

また、用途を考えるとメインメモリはビデオメモリの総容量以上を確保することが望ましいため、RTX3090のビデオメモリ24GB x2枚分の48GB以上である64GBとしています。
その他の構成も、可能な限りお客さまのご要望にあわせています。

MATLABを用いた線形一次方程式の計算用マシンを検討している。

現在使用しているマシンのスペックは以下の通り。

CPU：Core i5

メモリ：8GB

n=4000 程度の計算は可能だが、n=16000 を超えると計算できない。

最終的には n=60000 まで計算したいので、専用機を導入したい。

予算は100万円程度を想定している。

MATLABでの線形計算ではメモリ容量が重要ですので、ご予算の範囲内でメモリ容量を優先した構成を検討しました。

お客様へヒアリングさせていただいた結果、お使いのPCで n=16000 の計算が不可能であった理由には、行列サイズのメモリ容量オーバーが関係していると推測できましたので、 n=60000 の計算の際にメモリが不足しないよう、大容量の256GBとしています。

CPUは14コアのXeon W-2275を搭載し、Core i5よりも性能は向上しております。
しかし、実利用で計算速度が向上するかはコードの書き方に依存する部分もありますので、一概に「コア数が増えれば速度が向上する」とは言い難いです。コード側の並列化が、どの程度有効かによって変わってくると考えられます。本構成を元にマシン導入をご検討の際には、コード側の状態についてもご確認いただけますと幸いです。

センチネル-2衛星のデータを利用した衛星画像解析を広範囲で行うためのマシンを検討したい。
Pythonで作成した自作の解析プログラムを用いて、100万km四方レベルの解析をスムーズに行うことが目的。

現在、試験的にM1チップを搭載したMacで解析を行っているが、現状の進行スピードでは完了までに412時間かかる計算になる。これを24時間程度に短縮したい。
予算は100万円未満の範囲で考えたい。

ご要望に合わせて構成を検討しました。
最新の第3世代 Xeon Scalable搭載の2CPU仕様です。

現在解析を行っているMacの搭載するM1チップはARMアーキテクチャであり、大多数のコンピュータで採用されているCPUのx86とはアーキテクチャが異なるため、相対的なパフォーマンス比較は難しい点をご了承ください。
本構成は、ご予算の枠内で計算用マシンとしてある程度汎用的に使用できるスペックとしています。

CPU性能を十分に利用できると仮定すると、比較対象のMacよりも性能面で優位です。

自作のプログラムをご利用の場合、Pythonコード側の最適化状況はお客様にご確認いただく必要があります。少なくともシングルスレッド計算ですと、比較対象のMacとあまり大差のない結果になることが考えられますので、マシンの導入と合わせてコードの並列化などの処理変更が必要になる可能性があります。おそれ入りますが、予めご承知おきください。