- 事例No.PC-11249
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参考価格:
983,400円VASP/物性研究用マシン
用途:物質科学ソフトウェア「VASP」の利用お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10865を見ての問い合わせ。
物質科学ソフトウェア「VASP」を用いて物性研究を行いたい。
鉄などの金属とその酸化物膜、その界面に高分子を配置した系で表面の電子状態を数百ほどの原子数で計算したいと考えている。
また、将来的には第一原理分子動力学計算も視野に入れている。上記の用途に適したワークステーションを提案してほしい。
より安価に高速計算を行うことが可能な場合は、GPUで計算を行うことも検討している。
希望する条件は以下の通り。
・CPU:12コア以上(できれば18コアや24コア)
・メモリ:128GB以上
・ストレージ:1TBほどのSSD
・OS:Ubuntu
・使用するソフトウェア:VASP 6.4.2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。
最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載した構成です。
24コア製品のIntel Xeon W7-2495Xを選択していますが、ご希望に応じて変更することも可能です。最大200原子ほどの計算を想定して、メモリ容量は128GBとしています。
これ以上の原子数の計算をご予定の場合は、メモリ容量を256GBに拡張することもご検討ください。ストレージはご希望に沿って1TB SSD S-ATAを搭載しています。
最大2台のHDDを搭載できますので、ストレージ構成の変更をご希望の際にはお申し付けください。CPU計算仕様とGPU計算仕様の比較
CPU計算仕様とGPGPU仕様を比較した場合、高精度な計算ではGPGPU仕様が優位ですが、価格面ではCPU計算仕様が優位です。
VASPのGPGPU対応に関する公式ドキュメントでは、GPGPUを利用する際は倍精度演算(fp64)性能の高いGPUを利用することが求められています。
加えて、下記のオンラインマニュアルにはGeForceシリーズやワークステーション向けRTXシリーズなどは適していない旨が明記されています。参考:OpenACC GPU port of VASP – Vaspwiki ※外部サイトへ飛びます
fp64性能を考慮したGPUとして、NVIDIAの現行製品ではA100やH100が挙げられますが、これらの製品はカード単体で本事例のマシン価格より高額です。また、カードの冷却方式の仕様上、GPGPU専用筐体での利用が必要です。
上記のポイントを踏まえ、本事例では価格を優先したCPU計算仕様をご案内しています。
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。主な仕様
CPU Intel Xeon W7-2495X (2.50GHz 24コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB 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 Ubuntu 22.04 FAQ
・VASPとは
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) は、第一原理計算に使用される物質科学ソフトウェア。電子構造計算、分子動力学シミュレーション、熱力学的性質の予測などに使用される。密度汎関数理論 (DFT) に基づいており、固体、表面、分子など、さまざまな種類の系に対応している。参考:VASP (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます
事例追加日:2023/10/20
- 事例No.PC-11326
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参考価格:
541,200円長時間録画用マシン
用途:産業用カメラ画像の動画への変換・記録お客さまからのご相談内容
産業用カメラの画像をリアルタイムでMP4に変換して動画を記録するシステムを開発している。この用途に最適なマシンの構成を提案してほしい。
長時間の録画稼働を想定しているため、できる限り耐久性が高く、長期間供給可能な構成を希望する。
また、筐体はできるだけ小さいものを希望する。可能であればスリムタワーが望ましい。希望する条件は以下の通り。
・CPU:Core i7
・メモリ:16GB
・ストレージ:システム用256GB SATA SSD、画像保存用8TB M.2 SSD
・ネットワーク:LANポート x1
・GPU:NVIDIA Geforce GTX1650
・OS:Windows 11 Pro 64bit
・筐体:できるだけ小さい筐体テガラからのご提案
ご希望の条件にあわせて、長期供給に対応したパーツを選択した構成をご提案しました。
マザーボード、CPUなど基幹の部品は2029年まで供給が継続される予定です。ビデオカードの選定
ビデオカードは、ご指定のNVIDIA Geforce GTX1650を採用していますが、本製品はコンシューマー向け製品です。長期供給を重視される場合はNVIDIA RTXシリーズなどのワークステーション向けビデオカードに変更することも可能ですので、お気軽にご相談ください。
CPUの発熱と筐体の選定
また、この構成はCPUに高負荷時の発熱が相応に高いIntel Core i7-12700を搭載しており、フルハイトのビデオカードも搭載しています。そのため、容積の小さいスリムタワー型筐体を採用することが難しい構成です。
本事例では、筐体内部の排熱・冷却に配慮して、大型のCPUクーラーやフルハイトのビデオカードを搭載可能なミニタワー型筐体をご案内しています。CPU・ビデオカードの構成を変更した場合、スリムタワー型筐体への対応も可能ですので、ご希望の場合はご相談ください。なお、本構成は撮影した画像をAIに学習させることで製品エラーを検出する使い方を想定しております。関連する事例として、後工程としての学習用構成 (事例No.PC-10311) や製品判定用 (事例No.PC-10540) のマシンの事例もございますので、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。主な仕様
CPU Intel Core i7-12700 (2.10GHz 8コア+1.60GHz 4コア) メモリ 16GB ストレージ1 240GB SSD S-ATA 高耐久モデル ストレージ2 8TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA GeForce GTX1650 4GB ネットワーク on board (2.5GbE x2) 筐体+電源 ミニタワー型筐体 + ニプロン製500W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit 事例追加日:2023/10/12
- 事例No.PC-11336
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参考価格:
598,400円nerfstudio用マシン
用途:NeRF用フレームワーク「nerfstudio」の使用お客さまからのご相談内容
予算60万円で、NeRF用のフレームワーク「nerfstudio」を利用するためのワークステーションの導入を検討している。
GPUはnerfstudio公式サイトのCurrently supported CUDA architectures in the docker imageの表に記載があるモデルを希望する。
その他の条件は以下の通り。
・CPU:Core i9-13900K
・メモリ:64GB
・ストレージ:2TB SSD M.2
・ネットワーク:2.5GbE x1
・GPU:GeForce RTX3080またはGeForce RTX4070Ti、公式サイトの表に記載があるモデル
・電源:100V環境に対応
・OS:Ubuntu 22.04
・使用するソフトウェア:Conda, Python 3.11, nerfstudio
・予算:約60万円テガラからのご提案
お客様ご指定のパーツを搭載した構成をご提案しました。
ご指定に沿って2023年10月時点で最新の第13世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載した構成です。このCPUはシリーズ内で最多の24のコアを搭載したハイエンドモデルです。ビデオカードは、お客様が候補として想定されたGeforce RTX4070Tiを選択しています。価格的にも、本製品がご予算内で選択可能な製品のなかでは最上位クラスです。
※Geforce RTX4070Tiはnerfstudio公式サイトの表にも記載があるモデルです。また、本構成は100V環境での運用に対応しています。
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。主な仕様
CPU Intel Core i7-13900K (3.00GHz 8コア+2.20GHz 16コア) メモリ 64GB ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA GeForce RTX4070Ti 12GB ネットワーク on board (2.5GbE x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 キーワード
・nerfstudioとは
nerfstudioはNeRFを扱うためのユーザーフレンドリーなフレームワーク。2022年10月、カリフォルニア大学バークレー校 バークレーAI研究所のカナザワAI研究室の学生によってオープンソースプロジェクトとして立ち上げられ、現在は同校の学生およびコミュニティ開発者によって開発されている。各コンポーネントをモジュラー化することで、より簡単にNeRFの作成・学習・テストが可能。・NeRFとは
NeRFは物体の3D形状と表面の放射輝度を深層学習で推定する手法。形状を点群ではなく連続的な3次元空間内の放射輝度場として表現し、画像からニューラルネットワークを使って推定する。推定した放射輝度場から任意の視点や照明で高画質な画像を生成することができる。従来手法と比べてフォトリアルな画像生成が可能で、3D形状が連続的に表現されるため、VR/ARでの利用に適している。・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。参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日:2023/10/12
- 事例No.PC-11128
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参考価格:
2,069,100円画像生成AIモデル開発用マシン
用途:Stable DiffusionによるAI画像生成お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10992を見ての問い合わせ。
Stable Diffusionによる画像生成を活用したゲームの開発プロセスの研究を行っている。作業ロットの増加と作業時間圧縮を念頭に、RTX4090を3枚搭載したマシンを導入したい。Stable diffusion Web UI (Python) の動作に特化した構成を希望する。
希望する条件は以下の通り。
・GPU:NVIDIA Geforce RTX4090 x3枚
・OS:なし
・使用するソフトウェア: Stable Diffusion Web UI (Python)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。
事例No.10992の元となった事例No.PC-10880をベースに、ビデオカードの搭載数を3枚に変更した構成です。ベース事例ではRTX4090を4枚搭載していたため、消費電力の都合上200V環境を推奨していました。
本事例のビデオカードx3枚構成は100V環境での利用が可能ですが、給電量を確保するため、PC-10880の事例と同様に2台の電源ユニットを搭載しています。
この2台の電源ユニットは冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。なお、Stable Diffusionの動作は主にビデオカードの性能に依存します。
そのため、価格や消費電力が低くなるように各パーツを選択し、ビデオカードの性能に特化した構成としています。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。
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 Intel Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB x3 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 キューブケース + 1600W x2 OS なし キーワード
・Stable Diffusionとは
Stable Diffusionは、イギリスのStability AI社によって開発された画像生成AI。文字入力から画像を生成するtext-to-imageのほか、入力された画像のうち一部分だけを生成して置き換えるインペインティングや、入力された画像の外側に付け足すように画像を生成するアウトペインティング、画像と文字入力に基づいて画像を生成するimage-to-imageでの生成が可能。
・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。参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日:2023/10/03
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) |
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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) |
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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) |
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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
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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。
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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。
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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。 |
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。
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「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。
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