PC提案事例

大規模な分子動力学計算を行うためのマシンが欲しい。
LAMMPSやGROMACSの利用がメインで、必要に応じて量子化学計算 (Density Functional Theory：DFT) も利用する。
GPGPUでの計算を行うので、CUDA Toolkitもインストールして欲しい。

また、希望条件は以下の通り。

・CPU：AMD ThreadripperPRO 3995WX 2.7GHz 64コア
・メモリ：256GB
・ストレージ：480GB SSD S-ATA / 4TB HDD S-ATA
・GPU：NVIDIA A100 8GB
・筐体：タワー型
・OS：Redhat系
・その他：CUDA Toolkit
・予算：600万円程度

お客様のご希望を元に、構成をご案内しました。
LAMMPSやGROMACSでの大規模な分子動力学計算を想定した構成です。

■Point

AMD ThreadripperPRO と NVIDIA A100 を搭載する構成の場合、冷却方法の検討が必要

AMD ThreadripperPROは水冷CPUクーラーが標準仕様となっているため、筐体側にはNVIDIA A100を冷却できるほどのFANが標準搭載されておりません。 そのため、NVIDIA A100の冷却はGPU冷却専用のケースFANの追加で対応しています。 また、PCI-Eの空きスロットにダミーカバーを取り付けることで、NVIDIA A100の冷却効率UPを図っています。

LAMMPSとGROMACSの利用でGPUでの倍精度計算を行わない場合には、GPUを一般的な製品に変更してコストを抑えることができます。

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。

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PC-8850Bの遺伝子発現解析用マシン (2022年9月版) を見ての問い合わせ。

ゲノムデータや統計解析を使用した計算を行うためのマシンが欲しい。
SNP (スニップ/一塩基多型) という遺伝子型の情報を使い、遺伝子的能力の推定を行う予定。
具体的には、1万x1万以上の行列を処理するため、大容量のメモリが必要。

現在使用中のマシンスペックは以下の通り。

使用しているプログラムはBLUPF90。
複数の計算を処理するにあたって、64GBメモリでは不足気味であることが分かっている。

その他、将来的にはPythonを用いた16S リボソームRNAのデータ解析や、畜産のビッグデータを使用した機械学習も予定している。

OSは使い慣れたWindowsを希望。ストレージ容量は4TB以上が必須。
PCに詳しくないので具体的な要望を出すことは難しいが、予算内でできる限り高スペックなマシンを提案して欲しい。

ご覧いただいた事例No.PC-8850Bをベースに、構成を変更してご提案しました。

■Point

・メインの用途を考えると、CPUでの処理が主になると考えられる。
・メモリは64GBで不足「気味」なので、それ以上の容量があれば余裕をもって同じ処理を実行できると推測。

CPUは、コア数とクロックのバランスのよいThreadripperPRO 5975WXを選定しました。
また、メモリは余裕をみて256GBとしています。現在お使いのマシンの4倍に相当する容量ですので、同じ処理を比較的余裕を持って実施できる想定です。

その他、将来的に機械学習の手法を取り入れる可能性があることを考慮し、機械学習で利用されることの多いハイエンドGPUを搭載しています。機械学習の実装にも種類がありますので、NVIDIA GPUに対応するGPGPUフレームワークやCUDA Toolkitを介したプログラムを利用しない、またはそれほど本格的に取り組む想定ではない場合には、必ずしもこのGPUである必要はありませんので、安価な製品に変更することで価格を抑えることができます。

なお、ご利用中のMac Proと比較するとパーツの世代差が大きいため、性能の向上を体感できる構成です。

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。
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。

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遺伝的能力推定,ゲノムデータ解析,SNP (スニップ/一塩基多型),メモリ容量,BLUPF90,16SリボソームRNA解析,機械学習,Windows OS,ストレージ容量,ThreadripperPRO

地理情報システムのサービス提供のため、MetashapeやContextCaptureなどのSfM処理ソフトを用いて、大量かつ高解像度の写真 (1億5000万画素程度) の処理を行いたい。そのためのワークステーションを提案して欲しい。
SfM処理の他には、高密度点群の3Dデータ編集や3Dモデリング、CAD処理なども行う予定がある。

希望するスペックは以下の通り。

・CPU：Xeon Goldクラス以上 コア数は未定
・メモリ：128GB ECC 以上
・OS用ストレージ：1TB SSD M.2以上にOSをインストール
・データ用ストレージ：データは外部NASに保存するので、容量は少なくて良い
・ビデオカード：未定
・予算：200万円程度

ご連絡いただいた条件を元に、構成を検討しました。
CPU選定でのポイントは以下のとおりです。

■構成検討のポイント

・MetashapeやContextCaptureにおいて、CPUはある程度の並列数でスケールしなくなる。
・予定ソフトの利用を考えた場合、Xeon Goldのように「動作クロックは高くないがコア数が多いCPU」は、「コア数は少ないが1コアあたりのクロック数が高いCPU」よりも処理が遅くなると考えられる。

上記を踏まえつつ、本件では扱う画像データが大きいことから、「128GB以上のメモリの搭載＋CPUスペック」のバランスを考慮して、Xeon WシリーズのCPUを用いた構成をご提案しました。

また、ご利用予定のソフトはどちらもある程度のGPU能力が必要となります。
当初はGeforce RTX3090を採用した構成のご案内を想定していましたが、使用するCADの要件を確認した上で、OpenGL対応のビデオカードに変更しています。

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。

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科学技術計算用のマシンを導入したい。
CPUとストレージのInput/Output負荷の高い用途で利用する予定。

想定している構成は以下の通り。

・CPU：AMD EPYC 7763 x1
・メモリ：RDIMM 32GB x8
・GPU：RTX3080
・SSD：2TB NVMe M.2 x10 (M.2拡張カード x4利用)
・HDD：18TB NAS用 x2台
・筐体：4U筐体 (スライドレール込み)
・オプション：瞬断とサージ対策用のUPS，LANケーブル10m，メンテナンス用のキーボード・マウス・ディスプレイ
・予算：300万円程度

実際のお問い合わせでは、ショートパーツも含めて各パーツに対して詳細に型番をご指定いただきましたが、ご指定パーツ全てに対して相性を確認することが難しいため、弊社製PCとして動作を保証できる構成にてご提案しました。ご連絡いただいた条件の本質的な部分を押さえつつ、ご案内可能な内容に落とし込んでいます。

筐体選定のポイント

4Uラックマウント型筐体よりもパーツ選択の自由度が高いタワー型としており、冷却には弊社が同様の構成で標準採用している水冷クーラーを搭載しています。

ストレージ選定のポイント

ストレージI/O負荷の高い科学技術計算を目的としていることから，最も重要なポイントはストレージ構成と考えました。

しかし、ご要望の「M.2 SSD x10本とM.2拡張カード x4枚の組み合わせ」はPCI-Expressスロットを大量に消費することや、ストレージ容量の分散という観点から、必ずしも利用効率が良いとは言い難いため、本質的なご要望を推測した構成を検討しました。

お問い合わせの中でお客様からご指定いただいたM.2拡張カードはSSDを2本搭載できる製品でしたが、これを4枚利用しても搭載できるM.2 SSDは8本までです。残り2本のSSDはマザーボードに直接搭載する想定と判断し、それに近い構成になるよう、マザーボードに4TB SSD M.2 x1本 ＋ 15.3TB SSD U.3 x1本 を直接搭載する形にしています。どちらのSSDもNVMe対応ですので、性能面ではお客様の想定仕様との差はありません。
こちらの構成であれば、15.3TBの領域を1ボリュームとして扱うことができ、SSDを複数搭載する場合と比べてデータ保存領域の効率が改善します。

CPU選定のポイント

ご希望のEPYC 7763は入手に時間を要するため (2022年9月現在) 、同じ64コア製品のThreadripper pro 5995WXとしています。

ストレージ速度とRAID0について

お客様よりストレージ速度の向上を目的として、当初希望していた2TB NVMe x8本を搭載することにより、アクセス性能はストレージ本数分だけ乗算されるのではないかというご質問をいただきましたが、単純にSSDを8本搭載する場合、1本文のアクセス性能をおったSSDが独立して8本搭載された状態となるため、SSDの数だけアクセス性能が向上するということはありません。

アクセス性能を向上させるプランとしては、複数のSSDでRAID0を構築し1本分以上のアクセス性能を実現する方法が考えられます。
ただし、RAIDにはオーバーヘッド (処理・伝送するために余計にかかる負荷や時間) があり、ストレージ2台でRAID0を構築しても、アクセス性能は2倍を下回ります。また、オーバーヘッドはストレージの数が増えるほど大きくなる傾向があります。
以前に弊社にてSSD x4本でハードウェアRAIDを利用しRAID0を構築した際には、およそ2.5倍程度の速度向上にとどまりました。ソフトウェアRAIDで構築する場合には、RAIDボリュームの制御をOS上でソフトウェア的に行うため、ハードウェアRAIDよりもオーバーヘッドが更に大きくなるとお考えください。

また、RAID0の導入における無視できない要素として、対障害性への懸念があります。
RAID0はボリュームを構築するストレージの1台が故障すると、データが全損します。仮に8本のSSDでRAID0を構築した場合、同じ容量の1本のSSDに対して、一定幾何の障害発生率は理論上約8倍になります。
RAID0はハードウェア障害に対して基本的に脆弱であるという前提のもと、データバックアップ等をご検討いただくのが良いかと存じます。

逆説的に、1本のSSDで完結させるメリットは、構成がシンプルになり相対的に障害に対して強くなる点にあるとお考えください。

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科学技術計算機,電子計算機,電算機,計算科学,データサイエンス

事例No.PC-9207を見ての問い合わせ。
イヤホンやヘッドホンの開発・設計目的で、COMSOL Multiphysics用マシンの導入を検討している。
重視するポイントは動作の安定性と納期で、具体的には以下のように考えている。

・メモリ：128GBを希望 (将来的に256GBへ拡張する可能性あり)
・ストレージ：M.2タイプのSSD 512GBとS-ATAタイプのHDD 4TB
・CPU：なるべくコア数の多いもの
・予算：60万～75万円程度

納期と安定性を重視するという条件から、納入実績が多く入手性の面でも問題のない構成を検討しました。

CPUはIntel Core Xシリーズの18コア製品を選択しています。COMSOLのサポートページにおいて、Mid-range CPUの例として挙げられているXeon Wと性能面でほぼ同一のCPUであり、絶対性能の面ではPC-9207のCPUに一歩譲りますが、その分価格も下がります。なお、本構成では18コアが最大となるため、コア数増には対応していません。

参考：What hardware do you recommend for COMSOL Multiphysics？ ※COMSOLのメーカーページへ移行します

メモリに関しては、最大256GBまでの拡張に対応しています。256GB搭載でもご予算に収まりますので、メモリ容量256GBの構成でのご案内としました。

本事例はご予算にあわせた構成のため、変更を希望される場合にはお気軽にご相談ください。

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画像系深層学習のトレーニング フェーズ (Deep Neural Networkがネットワークの重みやバイアスを自動調整するフェーズ) で用いるGPUマシンが欲しい。
予算300万円以下で、A5000を4枚搭載した構成を希望する。家庭用電源環境 (100V) で動作可能な静音性の高い構成を導入したい。
その他、2TB程度のストレージと、Ubuntu 18.x もしくは 20.x を条件としたい。

ご要望を踏まえて構成を検討しました。
NVIDIA RTX A5000の最大消費電力は、1台あたり230Wとハイエンド製品としては比較的低く抑えられているため、4台搭載しても家庭用電源で利用が可能です。本事例の構成も100V、1系統での給電を前提としています。

筐体も静音性を重視して選定していますが、拡張スロットを2つ占有するカードを4台搭載する都合上、8スロット分のスペースが必要です。一般的なミドルタワー筐体では、ATXフォームファクターの7スロット分しかスペースが確保されていないため、筐体は必然的にE-ATXなどに対応した大型の製品を選択することになります。

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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。

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事例No.PC-5346を見ての問い合わせ。
次世代シーケンサー解析 (NGS) 用ソフト「CLC Genomics Workbench」の利用にあわせたマシンが欲しい。予算は100万円～150万円程度を想定。
大まかな希望スペックは以下の通り。できるだけメモリ容量の多い構成を希望する。

・CPU：16～32コア
・メモリ：128～256GB
・OS：Linux

ご覧いただいたPC-5346を、最新世代にアップデートしたスペックでご提案しました。
CPUやメモリ容量は、お客様のご要望を踏まえての検討としています。
PC-5346と比較して、CPUのグレード差・世代差などにより、処理性能が大きく向上しています。
また、OSはCLC Genomics WorkBenchが対応するRHEL相当のCentOSとしました。

PC-5346と異なり、本事例にはディスプレイを含めていませんので、ご希望の際にはお申し付けください。

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