PC提案事例

Ansys Fluentを用いて、3次元熱流体の解析をしている。
メッシュ数30000で処理を行う場合、完了までに約20～30分、解析に約5分、ポスト処理での結果の切り替えに10分を要しており、処理速度を改善したい。
現在の構成は、AMD Ryzen7 9700X (8コア)、RTX A1000 (8GB)、1TB SSD S-ATA＋4TB SSD S-ATA。
予算は100万円程度で、ワークステーションを見積もってほしい。

CPUとメモリについて

メッシュ生成の処理速度はCPU性能とメモリ容量に依存します。
今回の構成では、CPUはRyzen 9 9950X（16コア）を採用し、従来の8コアから倍増することで、並列処理効率を向上させています。
また、メモリは64GBから192GBへ増強し、大規模モデルでのメモリ不足を回避しやすい構成としました。
小規模メッシュでは効果は限定的ですが、数十万メッシュ規模の解析では処理時間の短縮が期待できます。

GPUについて

ポスト処理の描画性能改善を目的に、RTX PRO 4000（24GB）を搭載しました。
GPU性能の強化により、結果表示の切り替えやモデル操作時の応答性向上が見込まれます。

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普段からMAGMAを使用した計算を行っているが、新たにMAGMA専用の計算用PCを購入したい。
現在使用している構成より速ければ速いほど良いので、オススメや購入時期について教えてほしい。

現在使用している構成は下記の通り。

CPU：Core i9-14900K 3.20GHz (8C/16T) + 2.40GHz (16C/16T)
メモリ：合計 128GB DDR5-5600 32GB  x 4
ストレージ：500GB SSD S-AT
ビデオ：NVIDIA GeForce GT710 1GB
OS：Ubuntu 22.04

現在使用されているマシン構成を基に、2025年7月現在の最新CPUを搭載した構成です。

MAGMAで大規模行列計算の性能を引き出すには、最新世代のマルチコアCPUと十分なメモリ帯域幅を備えることが重要です。
本構成は高クロック動作が可能なIntel Core Ultra 9 285Kと128GBメモリを搭載しており、数値線形代数計算の性能向上が期待できます。

こちらの事例の参考価格は、PC本体のみの価格です。
MAGMAライセンスも併せてご購入いただけます。
MAGMAライセンスの詳細はこちら。
MAGMAの概要や活用事例については、以下のページでも詳しく紹介しています。

参考：数式処置ソフトウェアMAGMAでの計算に最適化したマシン

MAGMAの使用方法や重視する点に合わせた構成をご提案いたします。
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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機械学習と量子化学計算などのシミュレーションを行うためのマシンを検討している。
量子化学計算はVASP 6とQuantum Espressoの利用を想定。
OpenACCなどのGPU駆動も想定したいため、CPUとメモリのスペックを確保した上で、ビデオメモリ容量の多いGPUを搭載したい。
想定している要件は以下の通り。

CPUにXeon Scalable (Gold 6426Yx2枚 合計32コア) を採用し、メモリは512GB  (1コアあたり16GB) 、GPUをNVIDIA H100 80GBとした構成です。
VASP 6もQuantum EspressoもGPGPUでの倍精度演算に対応していますので、NVIDIA H100を利用することによるメリットが大きいと言えます。

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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分子動力学計算のためのワークステーションを導入したい。
現在使っているワークステーションよりもスペックの良い構成を希望する。

主な用途はJ-OCTAの利用で、ソフトウェアの仕様上、分子動力学解析はCPUでしか行うことができないため、CPU性能を重視して欲しい。

使用しているワークステーションのスペックと、新たに導入するワークステーションに希望する条件は以下の通り。

CPU性能を重視した構成を検討しました。
Xeon W-2400シリーズの20コアモデルを採用した構成です。
すべてのコアがHyper Threadingに対応するため、システム上では40スレッドとして扱われます。

もし、CPUスペックを下げてでもコストを下げたい場合には、Core i9-13900Kという選択肢もあります。 Xeon E5-2650を上回る性能を持ち、コア数も24と多いですが、アーキテクチャの都合によりスレッド数は32となります。 コストや用途との総合的な判断になると思われますので、優先する条件にあわせ1つの選択肢としてご検討ください。

なお、Xeon E5-2650 x2基とXeon W7-2475X x1基を一般的なベンチマークソフトのスコアで比較した場合、2倍近いスコア差でW7-2475Xが優位です。

ビデオカードはQuadro K420の代替品として現行のT400を採用しています。

OSはご指定にあわせてWindows 10としています。 ご案内時点では、Windows 11への無償アップグレードが可能ですので、J-OCTAがWindows 11に対応した場合には、OSのアップグレードが可能です。この点につきましては、実際にアップグレードが必要になったタイミングで、マイクロソフト社のアナウンスをご確認いただけますようお願い致します。

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事例No.PC-9133B2を見ての問い合わせ。
金属積層造形技術における数値解析研究を行いたい。離散要素法 (DEM) や数値流体力学 (CFD) の結合研究用途でワークステーションを検討している。数値解析用途に適したマシン構成を提案して欲しい。
希望する条件は以下の通り。

事例No.PC-9133B2で採用しているRyzen Threadripper 3000シリーズは、上位ラインナップにあたるRyzen Threadripper Proに統合される形で終息しました。そのため、本事例ではThreadripper Pro 5000シリーズの32コアモデルを搭載した構成としています。

同価格帯ですと、サーバー向けCPUであるXeonの2CPU構成も選択肢になりますが、Threadripper Pro構成とすることでベースクロックが向上し、シングルコア性能も期待できます。

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材料計算、特に第一原理電子状態計算 (想定ソフトウェア：VASP、ABINIT)に使用する目的で、ワークステーションを導入したい。
具体的には、最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算を考えている。
予算60万円程度で提案して欲しい。

ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。

VASP、ABINITでのGPU選定

VASP、ABINITともにGPGPUに対応していますが、公式ドキュメントの情報を確認するとTESLA系統のfp64性能の高いGPGPU専用カードの利用が前提と考えられます。
本件のご予算では、これらのカードを選択することはできないため、GPU利用に固執せず構成を検討するのが良いと思われます。

VASP利用時のメモリ消費量

なお、ご利用予定のソフトウェアは計算規模が大きくなるとメモリ消費量が増加します。
VASPの必要メモリ容量を計算するための考え方が公式サイトに掲載されていますので、計算内容に合わせてご確認ください。

参考：Memory requirements (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます

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有限要素法解析やFDTD解析に適したPC構成を検討したい。
大まかな条件は以下の通り。

・CPU：Xeon Processor W-2225を希望
・メモリ：初期状態で128GB欲しい。将来的には256GBまで拡張したい。
・OS：なし
・使用ソフト：COMSOL、SIM4LIFE、Matlab、Pythonなど
・予算：50万円程度

Geforce RTX3060を所有しており、GPUとして使用可能か教えて欲しい。もし、RTX3060よりもNVIDIA T400の方が適しているなら提案を希望する。
また、RTX3060とT400の併用が可能であれば検討したい。

ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
Xeon W-2225を搭載し、メモリ容量も拡張性のある構成です。

ビデオカードは使用ソフトが3D表示などでQuadroやNVIDIA RTXシリーズを指定している場合には、NVIDIA T400などを選定する必要がありますが、そうでない場合の単純な性能はRTX3060の方が優位です。COMSOLとSIM4LIFEに当てはめて検討した際のポイントは以下のとおりです。

上記の情報から、ご提案ではお客様が所有するRTX3060を利用する形でご提案しています。
T400とRTX3060の併用も可能ですが、ご予算に収めるためにはCPUなどのスペックを下げる必要があるため、まずはRTX3060のみを利用する形としています。

SIM4LIFEがWindows用ソフトのため、OSはお客様にてWindowsOSをインストールしていただく想定です。Windows 11への対応を考え、TPMモジュールを搭載した構成です。

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。
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磁気共鳴機能画像法 (fMRI) で取得した動画の解析を行うため、新たにマシンを導入したい。
希望する条件は以下の通り。

・MATLABやPython、Fijiなどを用いた画像解析を想定している。
・MATLABではParallel Computingを利用するため、CPU性能を重視。
・単一データの容量が4GB程度なので、メモリ容量も重視。
・その他、SPMやCONNも日常的に利用している。
・DeepLearningは想定していない。
・OSはWindows 10。
・予算は200万円程度。

CPU性能とメモリ容量を考慮して、第3世代Xeon Scalable搭載の2CPU構成をご提案しました。

OSとの兼ね合いから、CPUは32コア/64スレッドの製品としています。
Windows 10は、仕様上64コアを超える論理コア (スレッド) を認識すると、プロセッサーグループという論理コアのグループを生成します。原則として、明示的にプロセッサーグループを超えて利用できるように設計されていないアプリケーションでは、プロセッサーグループを超えて並列計算を行うことができず、MATLABもこの制限に係ります。そのため、64を超える論理コアを搭載しても、十分に活用できない状況が発生します。

参考：maxNumCompThreads (MathWorks) ※外部サイトへ飛びます

対応として、Hyperthreadingを無効化し物理コアだけにする方法、もしくは、OSをWindows 11にするという方法があります。
Windows 11では、プロセッサーグループの仕組みが変更されており、搭載する論理コア数に関わらずアプリケーションが全ての論理コアにアクセスできます。
運用方法などの面で問題がない場合には、選択肢としてご検討いただければと存じます。

参考：プロセッサ グループ (Microsoft) ※外部サイトへ飛びます

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生体内の代謝ネットワーク研究を目的とした計算用マシンを導入したい。
MATLABとCPLEXでの混合整数線形計画問題 (MILP) を高速に解くことのできる構成が希望。
予算は70万円程度を予定しており、具体的なスペックの希望はない。

ご要望に合わせて構成を検討しました。

Core-i系CPUの中でも、現時点で最も速いCore-i9 13900Kを採用した構成です。高性能コア (Golden Cove Performance Core：Pコア) と高効率コア (Gracemont Efficiency Core：Eコア) を合計すると24コアのCPUですが、高効率コアは速度があまり速くないため速度面の考え方には注意が必要です。
なお、メモリ容量は最大128GBまでとなります。

同程度のコア数でより速度の速いCPUをご希望の場合には、ThreadripperPRO仕様に変更することで、メモリ容量の上限も増やすことができます。ただし、コスト上昇が大きいため、ご予算に余裕のある場合の選択肢としてお考えください。

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