PC提案事例

事例No.PC-TUKJ253604を参考に、模倣学習用オープンソースロボットアーム「Aloha Stationary」や「Aloha mobile」の動作を前提としたワークステーションを検討したい。

具体的には、USBポートを6口以上備え、RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qを搭載した構成を希望する。Ubuntu 20.04の利用を想定しつつ、高速ストレージと十分なメモリ容量も重視したい。

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お客様の用途が「Aloha Stationary」や「Aloha mobile」の利用に特化していることを踏まえ、安定した周辺機器接続と高いGPU性能を両立できる構成をご提案しました。USBポート数や拡張性の要求が明確だったため、その点を中心に最適化しています。

USBポート構成について

PC背面にUSB 3.0以上のポートを6口以上用意するため、マザーボード標準ポートに加えて拡張カードで合計8つのUSB 3.2ポートを実装しています。

ロボティクス用途では複数のカメラ・センサー類を同時接続するケースが多いため、物理ポートの余裕は実運用上の安定性につながります。

GPU の選定について

ご要望いただいたNVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q (96GB)  を採用した構成です。大容量VRAMにより、ロボット制御や機械学習モデルの推論処理を安定して実行できます。

CPU・メモリ・ストレージ構成

CPU は Xeon W5-2545 (12コア) を採用し、GPU と並行して処理を行うロボティクスワークロードに十分な性能を確保しています。メモリは 128GB の ECC DDR5 を搭載し、長時間の連続運転や大規模データ処理でも信頼性を担保します。ストレージは 1TB NVMe Gen4 SSD を用いて高速な読み書きを実現しました。

OS について

Ubuntu 20.04 を希望されていましたが、今回の構成では動作検証が完了していないため、互換性が高い Ubuntu 22.04 をご案内しました。最新ハードウェアを利用する場合、カーネルやドライバの対応状況を踏まえたOS選定が安定動作のポイントとなります。

ロボティクス分野での研究開発に必要な拡張性・信頼性・GPU性能をバランスよく備えた構成となっており、周辺機器が多い環境でも安心して運用いただける内容です。

テガラのオーダーメイドPC製作サービスは、導入時の用途に加え、将来的な研究規模の拡大を見据えたシステムの拡張にも対応しています。
各種ソフトウェア要件に応じた構成のご提案はもちろん、研究環境全体の構築に関するご相談も承っています。
お客様のニーズに合わせて最適なソリューションをご提供しますので、どうぞお気軽にお問い合わせください。

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社内で大規模言語モデルを活用するため、ローカル環境で運用できる生成AI用ワークステーションの構築を検討したい。使用するソフトウェアはOllama、LM Studio、Dify、Pythonを想定。

CPU はコア数を十分に確保できるモデルを選定し、メモリは最低 1TB、可能であれば 2〜4TB クラスまで拡張しようと考えている。
GPU は NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell を複数枚搭載可能な構成を前提とし、搭載可能な最大枚数で運用したい。
OS は Ubuntuとし、100V 電源環境で動作することを条件とする。
ストレージは可能な限り大容量の NVMe SSD を搭載可能な最大数まで搭載し、全体として高い処理性能と拡張性を確保したい。

予算 2,000 万円程度で構成を提案して欲しい。

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LLM推論・生成AI処理に最適化したCPU / メモリ構成

本構成では、生成AIやローカルLLMの運用に必要となる CPU コア数とメモリ帯域を重視しています。大規模モデルを効率的に処理するためには、GPU性能だけではなく、CPUの多コア性能と大量メモリへのアクセス性能が重要です。

そのため、最新世代のサーバー向けCPUを採用し、多コア処理能力と大容量メモリの両立を図っています。当初は1TBメモリ構成を想定していましたが、将来的なモデル拡張やRAGワークロードへの対応を見据え、今回は搭載可能な最大容量である4TBの構成でご提案しています。

RTX Pro 6000 Blackwell を採用した高密度 GPU 構成

お客様が複数の NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell を搭載したいと希望されていたため、4Uラックマウント筐体を採用し、最大枚数のGPUを安定して運用できるマザーボード構成を選定しました。

PRO 6000クラスのGPUを複数枚搭載する場合には、PCIeレーン数、発熱対策、電源容量などが大きな制約となります。本構成ではこれらの要件をすべて満たし、高密度なGPUサーバーとして安定したAI計算処理を実現します。

NVMeストレージの大容量化とRAID構成

可能な限り大容量のNVMe SSDを最大数搭載したい、という要望に対し、システム用SSDとは別に複数枚のNVMe SSDを搭載し、読み書き速度と冗長性を両立する構成をご提案しています。

この構成により、研究データやEmbeddingキャッシュを高速に扱え、RAG環境やDify・Ollamaなどのローカル推論環境で高いパフォーマンスを発揮できます。

電源環境 (100V希望 → 200V対応への変更)

当初は「100V環境で運用したい」とご相談いただきましたが、GPU多数搭載構成では100Vでは電源容量が不足するため、200V環境を整備される方針に変更となりました。

これにより、サーバー向け電源ユニットを採用できるようになり、マシン全体の安定性と将来拡張性を確保しています。

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ロボット機械学習向けに高性能ワークステーションを導入したい。
希望する仕様は、OSがUbuntu 22.04、CPUがIntel Core Ultra 9、メモリが128GB、ストレージがSSD 4TB＋HDD 2TBを組み合わせ。
GPUにはRTX6000 Adaを4枚搭載し、この条件で見積もってほしい。

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CPUについて

ご要望のCore Ultraシリーズではコンシューマ向け設計で、PCI Expressのレーン数の仕様により2枚以上のGPUに対応しておりません。
代替案として、複数枚構成に対応可能なXeonベースのプラットフォームを採用しました。
PCIeレーン数が増えたことで、GPU4枚構成でも十分な帯域を確保し、安定したパフォーマンスを維持できます。

GPUと電源環境について

RTX6000 Adaを4枚搭載する本構成では、消費電力が非常に大きくなります。
(CPUやその他の機器を含めると、2000Wを超える可能性がございます)
そのため、安定した電力供給を確保するために、最大出力2800Wの電源ユニットを採用し、200V用の電源ケーブルも付属しています。

参考：RTX 6000 Ada 世代グラフィックス カード _ NVIDIA

※搭載電源は200V専用モジュールです。
家庭用の100Vコンセントではご使用いただけません。
設置予定の設備が 200V に対応しているか、事前にご確認ください。

メモリとストレージ

メモリ128GB、SSD 4TB、HDD 2TBは、お客さまのご要望に応じて搭載しています。

注意点として、メインメモリ容量は搭載するGPUのVRAM合計容量よりも十分に余裕を持たせることが推奨されます。

メモリ容量がVRAM容量を下回る場合、学習データ等をGPUへ展開する際にボトルネックが発生したり、処理エラーを引き起こす可能性があります。
本構成の RTX 6000 Ada ×4 (VRAM合計192GB) の場合は、メモリ256GB以上が推奨容量です。

これらの点をご説明したうえで初期構成をメモリ128GBとし、将来的な増設を前提とした構成としてご案内しております。

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産業用カメラによる多視点映像の取得と、深層学習による推論を目的としたワークステーションを検討している。予算は50～60万円程度。
複数視点で同期撮影した映像を深層学習モデルで解析処理し、研究に活用する予定。
PoEハブ経由で8台のカメラを接続し、データの受け取り用として、Intel社の X550-T2 (NIC) の実装を希望する。

本構成は、現在実施中の「若手研究者応援キャンペーン (5%OFF)」を適用し、予算60万円以内で設計された事例です。
研究スタートを応援する「若手研究者応援キャンペーン」の詳細はこちら▼

CPUとストレージについて

複数カメラからの映像を同時に処理するため、CPUは高い並列処理性能を持つIntel Core Ultra 7 265 (8コア＋12コア) を選定しました。
映像取り込み処理において安定性を発揮します。

また、8台分の高解像度映像を同時にストレージに取り込むため、書き込み速度に優れた2TB M.2 NVMe SSDを選択しています。

GPUについて

深層学習モデルの推論を効率化するため、GPUにはご予算内で最大性能を発揮できるGeForce RTX 5070Ti (16GB) を採用しました。
VRAM容量を考慮し、システムメモリはこれを上回る64GBを搭載しています。

ネットワーク構成とI/O性能

お客さまご指定のNIC (X550-T2)はPoE給電機能を持たない、標準的な10GbE NICです。
そのため、本構成では『Intel社の X550-T2 – PoEハブ – カメラ』という接続経路とし、PoEハブを経由してカメラへの給電と通信を行います。

※※カメラ接続時の注意点※※
接続するカメラの台数・データ容量によっては、X550-T2 – PoEハブ間がボトルネックとなり、PC側に正しく映像を送れない場合があります。
PoEポート1口に対してカメラを1台接続する場合、弊社でご案内実績が豊富なカードとして ADLINK製 PCIe-GIE74P がございます。
お客様の用途や接続台数に応じて最適な構成をご提案可能ですので、ご希望に応じてご相談ください。

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大規模言語モデル（LLM）のローカル検証を目的にした、高性能PCを導入したい。
VRAM容量は不問、可能な限り多くの高性能GPUを搭載した構成を希望する。
予算は250万〜500万円程度で、Ollamaの利用を想定。
GPUドライバー、CUDA ToolkitおよびcuDNNのプリインストールも依頼したい。
環境は、200V電源の使用が可能。

GPUの選定について

今回の用途では、GPU性能とVRAM容量の両立が重要です。
LLMによっては140GB程度のVRAMが必要となることもあるため、NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q（96GB）を2枚搭載する構成をご提案しました。
さらに、3枚目のRTX PRO 6000 Max-Qの増設にも対応できるよう、空きPCIeスロットを確保した設計です。

テグシスでは LLM における GPU 性能差をまとめた技術記事を公開しています。
前編では RTX 5090 / RTX 4090 / RTX 5000 Ada の実測比較を、続編では RTX PRO 6000 Max-Q を加えた検証 をご紹介しています。
詳細な検証結果は、下記をご覧ください。

メモリ構成と拡張性

LLMの推論では、VRAMを十分に確保することが前提となり、あわせてシステムメモリも同程度以上の大容量が求められます。
本構成では、256GB (64GB×4枚) のメモリを実装し、空きスロットには同容量 (64GB) のモジュールを増設可能です。

将来的に3枚目のGPUを増設する場合、VRAMの総量は 96GB × 3 = 288GB となります。
その際には、空きスロットを活用してメモリを増設することで、適切なシステムメモリを無理なく満たせます。
これにより、GPU増設後もボトルネックを避けて、安定したデータ処理を実現できます。

ソフトウェアの事前環境構築

GPUドライバー、CUDA Toolkit、cuDNNを適切なバージョンでプリインストールし、即時利用可能な環境で納品します。
PyTorchなどのフレームワークは、お客様によるセットアップを予定していますが、当社でも導入実績があり、必要に応じてご相談も承ります。

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100V環境で使用可能なワークステーションの導入を検討している。予算は約500万円。
用途は機械学習と数値計算。
使用予定のソフトウェアは、PyTorchやTensorFlowなどの機械学習ライブラリに加え、OpenSWPC、SPECFEM、hbi、自作のMPI/OpenMPコードによる並列計算コード。
希望するハードウェアスペックは以下の通り。

・CPU：64コア以上
・メモリ：256GB以上（帯域幅も重視）
・GPU：VRAM 96GB以上
・SSD：高速I/O対応、4TB以上

並列計算に最適なCPU構成

数値計算に最適なCPUとして、64コア128スレッドのRyzen Threadripper PRO 9985WXを採用しています。
多くのコア数に加え、ベースクロック 3.20GHzという高い動作周波数により、MPIやOpenMPを活用した並列処理を効率的に実行できます。
また、8チャネル対応のDDR5メモリにより、メモリ帯域のボトルネックを軽減しており、複数のプロセスを同時に実行する場合でも、安定した処理が可能です。

メモリ構成について

OpenSWPCやSPECFEMなど、大規模な行列データを扱う波動解析ソフトでは、十分なメモリ容量と高速なアクセス性能が求められます。
本構成ではDDR5-5600 REG ECC 512GB（64GB×8枚）を搭載し、容量・帯域幅ともに余裕ある環境を実現しています。
複雑な数値計算や並列処理においても、安定したパフォーマンスで計算処理を行えます。

GPUの選定と拡張性

機械学習用途として、GPUにはVRAM 96GBのRTX PRO 6000 Max-Qを選定しています。
大容量のグラフィックメモリは、深層学習だけでなく、GPUを利用する技術計算にも適しており、幅広い解析処理に活用できます。
SPECFEM3D Cartesianの解析では、NVIDIA公式にてマルチGPUによる性能向上が報告されています。

参考：SPECFEM3D Cartesian GPU & Software Configurations

本構成は100V環境での単体運用を想定しており、200V環境が整えば2枚目のGPU増設も可能です。
あらかじめ1600W電源を搭載しているため、将来的なGPU拡張にもスムーズに対応できます。

ストレージとI/O性能

解析に必要な高速I/Oを実現するため、Gen5 NVMe SSD 4TB（読み込み速度10,000MB/s以上）を搭載しています。
これにより、大容量データの読み書きが高速に行え、解析処理の効率が上昇します。
さらに、Gen4 NVMe SSD 4TBを併設しており、作業領域と保存領域を分けて運用することで、データ管理の効率化と安定性を両立できます。

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Google-MLのJAX を活用した機械学習および数値シミュレーションを主用途に、汎用有限要素法ソフト (Abaqusなど) による解析も想定している。
予算は100万円程度。
Blackwell世代のGPUとIntel製CPU、GPUメモリは可能な限り大容量を希望。

GPUの選定について

JAXによる機械学習では、GPUのメモリ容量と演算性能が重要です。
Blackwell世代GPUは機械学習用途に適していますが、ご予算とのバランスを考慮し、RTX PRO 4500 (32GB VRAM) をご提案しています。
同じビデオメモリ容量で処理能力が高いGeForce RTX 5090も検討候補になりますが，電源や冷却性能の強化が必要となるため、ご予算内で最適な選択肢としてRTX PRO 4500を採用しました。

CPU・メモリの選定について

有限要素解析ソフトAbaqusは、CPUのシングルスレッド性能が処理速度に直結します。
そこで、本構成では高いシングルスレッド性能を持つIntel Core Ultra 9 285Kを採用し、解析時間の短縮と安定性の両立を図りました。
メモリにはDDR5-6400を32GB×2枚 (計64GB) 搭載。将来的には空きスロットを活用し、最大128GBまで拡張可能です。

電源容量と安定運用

高性能GPUとCPUの同時稼働に対応するため、電源には1000Wモデルを採用しました。
電力に余裕を持たせることで、ピーク時の負荷変動によるシャットダウンや性能低下を防ぎ、システムの安定性を確保しています。

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重機モデルの作成にGazeboシミュレータとROS2を使用する予定。
3名がDocker環境でリモート作業を行うため、計算リソースを重視した構成を希望。
将来的には機械学習も視野に入れており、GPU性能とのバランスを検討している。
予算は税込150万円、OSはUbuntu 24.04を指定。

CPU・メモリ構成について

複数ユーザーによる同時作業を想定し、並列処理性能に優れたEPYC 9354（32コア）を選定しました。
初期搭載メモリは256GB (32GB×8枚) で、空きスロットを活用することで最大384GBまで拡張可能です。
EPYC 9354の高効率なスレッド処理と大容量メモリにより、Dockerベースの仮想環境でも安定したパフォーマンスを発揮します。

GPUの選定と拡張性

GazeboシミュレータはGPUによる描画処理に対応しており、リアルタイム性を求める用途では描画性能が重要です。
そのため、CUDAコア数とVRAM容量のバランスに優れた「RTX 4000 Ada」を採用しています。
マザーボードはGPUを最大2枚まで搭載可能な設計で、初期構成の1枚に加えて、もう1枚の増設が可能です。
これにより、将来的にモデルの高精細化や機械学習処理の負荷が増加した場合でも、構成の拡張によって安定した運用が可能です。

ソフトウェアインストールについて

GazeboシミュレータおよびROS2のインストール作業は弊社にて承っています。
GazeboおよびROS2を用いたロボットモデルのセットアップ手順に関する記事を現在準備中です。
ロボットシミュレーション環境の構築をご検討中の方は、ぜひ公開後にご参照ください。

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Isaac SIMを用いて大規模な合成データを生成したい。高度なシミュレーションに対応できる構成を希望。

CPUについて

AMD Threadripper Pro 7975WXを採用し、高い並列処理性能とメモリ帯域を確保。大規模なシミュレーションに対応します。

GPUの選定について

NVIDIA RTX PRO5000を搭載し、Isaac SIMでの合成データ生成に最適。高度な物理演算やレンダリングにも対応可能です。

メモリ・ストレージ構成

256GBの大容量メモリにより、複雑なシーンや大量のセンサーデータ処理が可能。2TB NVMe SSDで高速な読み書きと十分な保存領域を提供します。

テガラのオーダーメイドPC製作サービスは、導入時のご用途に加え、将来的な研究規模の拡大を見据えたシステムの拡張にも対応しております。
ハードウェア仕様のカスタマイズや周辺機器の追加、各種ソフトウェア要件に応じた構成のご提案はもちろん、研究環境全体の構築に関するご相談も承っております。
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Isaac SIMを使って、複数ロボットの同時制御や複雑なシーンの再現を行いたい。センサー処理やアルゴリズム開発も含め、研究用途に適した構成を希望。

CPUについて

Intel Xeon W7-2575を採用し、マルチスレッド性能と安定性を重視。複数プロセスの同時実行やセンサー処理に適した構成です。

GPUの選定について

GeForce RTX 5080を搭載し、Isaac SIMでの複雑シーンや複数ロボットの同時制御に対応。CUDAやTensorRTを活用した開発にも適しています。

メモリ・ストレージ構成

128GBのメモリにより、センサー同時処理や大規模なシーン構築にも対応可能。1TB SSDで高速なデータアクセスと十分な保存領域を確保しています。

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