PC提案事例

協働ロボット「xArm」をカスタムして利用したい。
2セット分のxArmを接続・制御するために最適なPCの構成と、制御に必要なソフトウェアのプリインストールを希望する。
また、有線LANと無線LANの両方に対応した仕様にして欲しい。

お客様の希望条件に合わせて、xArmの利用に適したマシンをご提案しました。

ご使用デバイスに合わせたカスタマイズ

xArmから収集した情報を用いての機械学習を想定し、GPUには「NVIDIA Geforce RTX 4090」を採用しております。RTX 4090は現在販売されているビデオカードの中でも単純な処理性能は最高クラスの製品ですので、機械学習における高いパフォーマンスが期待できます。

有線LANと無線LANは、2セット分のxArmを接続するための環境が必要となります。有線用のLANポートはマザーボード標準の1ポートに加えて、LANカードを増設することにより合計2ポートを実現しています。無線LANはマザーボードの標準機能を利用する想定です。

お客様のご要望に応えるセットアップ

制御に必要なソフトウェアのプリインストールをご希望いただきましたので、xArmと周辺のデバイスを制御・開発するための、Pythonベースの各SDK (Software Development Kit)とライブラリのインストールを含めた内容でご提案しました。

また、本構成のOSと各種ライブラリとの互換性を検討し、お客様とご相談したうえでUbuntu 22.04を採用しています。

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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MMSegmentationを使用したセマンティックセグメンテーションの学習・推論を行う予定があり、専用のワークステーションを導入したい。
予算は約100万円で、MMSegmentationをインストールした状態での出荷を希望する。

お客さまのご希望に合わせて構成を検討しました。

ソフトウェアに合わせたGPU性能重視の構成

CPUには2024年7月時点で最新である、Core第14世代の最上位モデル「Core i9-14900K」を搭載しております。

ご利用予定の「MMSegmentation」はGPUを使用して処理を進めるアプリケーションです。そのため、GPUのスペックを重視して、Geforceシリーズのハイエンドモデル「Geforce RTX4090 24GB」を採用しました。コストパフォーマンスに優れた製品ですので、ご予算と性能の両立が期待できます。

その他のスペックは、ご予算に合わせて暫定的に設定した内容をご提案しています。
メモリは64GB、ストレージは1TB SSD M.2を搭載していますが、ご希望に合わせて変更可能です。

MMSegmentationのインストールサービス

今回のご提案では、「MMSegmentation」のインストールサービスを含めています。
セットアップの過程では、Miniconda、CUDA ToolkitとPytorchが必要になるため、これらのソフトウェアもインストールした状態で出荷します。
なお、作業範囲は、公式リポジトリ記載のセットアップ手順内 “Verify the installation” までを想定しています。

公式リポジトリ：mmsegmentation/docs/en/get_started.md at main · open-mmlab/mmsegmentation · GitHub

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。

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GPU処理を行う演算ライブラリ「JAXopt」が高速で動作するマシンの導入を検討している。
その他にも、3DCGソフトウェアやAdobe製品を使用する予定もある。予算100万円以内で、これらの用途に適した構成を提案してほしい。

スペック選定に関しては、用途の性質を考えてGPUとメモリ容量を重視したい。
具体的には、GPUはVRAM容量20GB以上のNVIDIA製品を希望する。

現在使用しているWindows搭載マシンでは、Anaconda環境と組み合わせたうえでjaxlibをインストールし、JAXoptを動作させている。
もし可能であれば、JAXoptとCUDA Toolkitのインストールを行った状態で出荷して欲しい。

予算内でVRAM容量とメモリ容量を重視した構成

2024年4月の時点で最新の第14世代 Intel Coreシリーズのハイエンドモデル Intel Core i9-14900Kを搭載した構成です。
GPUは予算内で選択可能な製品の中で最もVRAM容量の多いNVIDIA Geforce RTX4090 24GBを選択しています。
また、メモリ容量に関しても、本構成のマザーボードの最大搭載可能容量である128GBを搭載しています。

24GBのVRAM容量と128GBのメモリ容量により、JAXoptのGPU処理時における高い処理速度が期待できます。

JAXopt・CUDA Toolkitの事前インストールも可能

JAXoptとCUDA Toolkitをプリインストールした状態での出荷も対応可能です。
WindowsにCUDA Toolkitをインストールする際、同時にMicrosoft Visual Studioをインストールすることが求められるため、無償での利用が可能なVisual Studio Communityをインストールする想定です。

また、すでにご利用のAnaconda仮想環境が存在しているとのことでしたので、jaxoptのインストールに関しては、仮想環境をエクスポートしたデータを弊社に送付していただき、それを新しいマシンにインポートして複製を行う方法をご提案しました。

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。

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事例No.PC-10461を見ての問い合わせ。
予算75万円程度で、第一原理計算と機械学習用に最適なワークステーション構成を提案してほしい。

使用するソフトウェアには、「WIEN2k version23.2」と「FPLO 14.0」を予定している。

CPUの並列計算性能を重要視しているため、最低でも32~40スレッド程度のCPUを希望する。
メモリはCPUに合わせて、1コアあたり4GB以上の割当てとなるように選定してほしい。

参考：事例No.PC-10461 金属錯体計算用マシン

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

ご予算内で並列計算性能を重視したCPUの選定

PC-10461の構成をベースに、一部のパーツをご予算に合わせて変更した構成です。
CPUは事例No.PC-10461と同様に、Ryzen 7000シリーズの最上位モデルであるRyzen9 7950Xを搭載しています。Ryzen9 7950X は16コア・32スレッドを搭載しており、高い並列計算性能が期待できます。

また、事例No.PC-10461からの変更点として、メモリ容量とビデオカードが挙げられます。
メモリ容量はお客様のご希望に合わせて、1スレッドあたり4GB x 32スレッドで128GBを搭載しています。

その他、機械学習での利用を考慮して、ビデオカードをワークステーション向けミドルスペックモデルであるNVIDIA RTX A4500 20GB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。
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これまで他社製のマシンを分子動力学シミュレーション用に使用していたが、故障等が多いためマシンの更新を検討している。
予算300万円程度で、上記の用途に適した構成を提案してほしい。現在使用しているマシンのスペックは以下の通り。

CPU：Intel Xeon Gold 6242R (3.10GHz 20コア)
メモリ：192GB REG ECC
ストレージ：4TB HDD S-ATA
ビデオ：NVIDIA RTX A4500 20GB
OS： Windows 11 Pro for Workstations
保証期間：3年

現在のマシンは、分子動力学シミュレーションで分子集合体のMD計算と一般的な解析に使用しており、機械学習での利用も考えている。また、MD計算のために夜通し連続稼働させることが多い。

今回導入を検討するマシンでは計算時間を短縮したいので、現在使用しているマシンよりも高性能なCPUを搭載したい。
加えて、VMDを用いての視覚的な分子集合系の確認や機械学習での使用も考えているため、最適なビデオカードが必要だと考えている。

なお、量子化学計算は頻繁には行わないため、メモリは現行と同程度で充分だと考えている。
反対に、ストレージ容量はいまの4TBでは足りないため、20TB程度のHDDを希望する。

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Xeon Scalableの2CPU構成

2024年3月時点で最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載したデュアルCPU構成です。
合計64のコア搭載数により、Intel Xeon Gold 6242Rと比較してもMD計算時のより高いパフォーマンスが期待できます。

NVIDIA RTX A4500 20GBで機械学習は可能？

ビデオカードはご予算に合わせて、ご利用中のマシンと同じNVIDIA RTX A4500 20GBを選択しています。ご利用予定のソフトウェア「VMD」のシステム要件において、ビデオカードは“OpenGLでのハードウェアアクセラレーション可能なビデオカードを強く推奨”とのみ記載があります。NVIDIA RTX A4500 20GBはミドルレンジのワークステーション向け製品であり、OpenGL 4.6にも対応しているため、VMDの利用に十分なスペックを持っていると考えられます。
また、ビデオカードの性能はハードウェアアクセラレーションに対応したソフトウェアなど、一部の処理を除いて大きく影響しないのに対し、CPUのスペックは全体の処理性能に直結するため、GPUよりもCPUを重視した構成としています。今後DeepLearningなども行う場合、NVIDIA RTX A4500 20GBは推論用途には十分なパフォーマンスが期待できますが、学習用途にはスペックが不足してしまう可能性がありますのでご注意ください。

また、本マシンの電源容量は現在の構成用に選定されているため、GPUの増設分などが考慮されていません。
GPUの増設など消費電力の大きい機器を増設する予定がある場合は、より大容量電源ユニットへの変更も可能ですのでお気軽にご相談ください。

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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。

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