PC提案事例

Windows OS環境で、複数ユーザーが同時に計算処理を実行できる科学技術計算サーバーの導入を検討中。

主にGaussianを使用するため、CPUの性能を重視した構成を希望。
Quantum EspressoやCP2Kなどの導入も視野に入れている。
現在はGPU計算を使用していないが、GeForce RTX 2080 Tiを保有しており、増設可能な拡張性も確保したい。

また、Windows Serverの運用は初めてのため、設定やライセンスについても相談しながら慎重に進めたい。

Gaussianを中心とした量子化学計算に適した構成として、初期はワークステーションとして運用しつつ、将来的なWindows Serverへの移行にも柔軟に対応可能なサーバー設計をご提案しました。

Gaussian対応・将来のサーバー運用を見据えた構成

本構成は、GaussianなどのCPU依存型ソフトに最適化されており、単体のワークステーション利用時にも十分な性能を発揮します。
主な構成要素は以下の通りです：

Windows Serverを選ぶ前に知っておくべきこと

今回はご予算とOSの制約の兼ね合いからWindows 11を採用いたしましたが、将来的にWindows Server運用に移行も可能です。

採用の際の注意点

ライセンス体系やCAL (Client Access License) の必要性など、費用面も含めてご説明いたします。

Windows Serverのライセンス費用は、CPUのコア数に応じて決まるため、多コアCPUの場合、ライセンス費用が大きくなる場合があります。
加えて、複数ユーザーで同時接続する場合、CAL（Client Access License）の追加購入が必要となり、総費用に影響を与える点にも注意が必要です。
さらに、GeForceシリーズはWindows Server環境での公式サポート対象外となるため、GPUの運用について、あらかじめ方針を確認しておくと安心です。

このように、Windows Serverへの移行には、コスト面・運用面の両面で計画的な準備が必要となります。
将来的な拡張を見据えたシステム設計の一環として、これらの点をあらかじめ把握しておくことをおすすめします。

導入までの流れを、実際のやりとりからご紹介

別件ではございますが、実際にGaussianの導入を検討された研究者の方とのやりとりをもとに、構成決定までの流れを詳しくご紹介しています。

初めてのサーバー導入でも、対話を重ねながら最適な構成を導き出すプロセスをご覧いただけます。

参考：【導入事例】研究開発者のお悩みに”対話”で応えるテグシスの提案力

用途や運用環境に応じたカスタマイズにも柔軟に対応可能です。構成相談から導入まで、お気軽にお問い合わせください。

お問い合わせ

事例No.PC-24001322を見ての問い合わせ。
Alphafold3やESM Cambrianによる解析、および機械学習に使用するPCを購入したい。
将来的にはGromacsやGaussianの利用も想定しており、特にGaussianへの対応を考慮して、高性能のCPU、GeForce RTX 4090、128GB以上のメモリを希望。

参考：事例No.PC-24001322 機械学習用マシン

深層学習や量子化学計算など、GPU負荷型・CPU負荷型のいずれの処理にも対応できるよう、計算性能とメモリ構成を最適化しました。
Alphafold3、scikit-learn、Gaussianなどの研究向けツールを安定かつ効率的に活用できます。

Alphafold3を主目的としたGPU

Alphafold3は、深層学習を用いたタンパク質構造予測ソフトウェアで、推論処理の大部分をGPU上で実行します。
当初はGeForce RTX 4090をご希望いただきましたが、すでに終息していたため、同世代のAdaシリーズであるRTX 4500 Adaをご提案しました。

その後、お客様から「GeForce RTX 5090でAlphafold3が動作している事例を確認した」とのご連絡があり、最新のRTX 5090GPUを採用することとなりました。
なお、この情報はGitHub上のユーザー報告によるもので、公式サポートではありませんが、社内検証と複数の事例を踏まえ、実環境での安定稼働を確認しています。

参考：Alphafold3 GitHubページ

Gaussianを快適に運用するためのCPU性能とメモリ容量

DFT計算では、以下の3要素が性能を左右します。

• コア数：並列処理性能に直結。
• クロック周波数：シングルコア性能を左右
• メモリ容量・帯域：大規模計算の安定性を確保

本構成には、16コア32スレッド・最大5.7GHz動作の Ryzen 9 9950X を採用。並列処理とシングルスレッド性能のバランスに優れ、最大192GBのメモリを搭載しています。
大規模分子系の計算ではメモリ不足が性能低下の要因となるため、本構成ではCPUが対応する最大容量までメモリを搭載しています。
GPUとのバランスも良く、高負荷演算に対応できる構成です。

導入までの流れを、実際のやりとりからご紹介

こうした構成をご提案するまでの流れを紹介した事例もございます。
Gaussian導入にあたってのご相談内容、構成決定までの流れをご紹介しています。
検討の参考に、ぜひご覧ください。

参考：【導入事例】研究開発者のお悩みに”対話”で応えるテグシスの提案力

主に使用したいソフトウェアや今後の方針に応じて、柔軟なカスタマイズが可能です。初期相談からカスタマイズまで、お気軽にお問い合わせください。

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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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Gaussian等の量子化学計算を実行可能なマシンとして、モデルPCシミュレーションで下記のスペックのマシンを試算した。

CPU ：Intel Xeon Gold 5520+ 2.20GHz (TB 4.00GHz) 28C/56T x 2基構成
メモリ：合計256GB DDR5 5600 REG ECC 16GB x 16
GPU：NVIDIA RTX A400 4GB (MiniDisplayPort x 4)
ストレージ：1TB SSD S-ATA
電源：1000W 80PLUS PLATINUM
OS：Microsoft Windows 11 Pro for WS 64bit

モデルPCでは予算の160万円 (税込) を超えるため、上限内でGaussianが快適に動作する構成を提案してほしい。

ご連絡いただいたご希望要件に合わせて構成を検討しました。

Gaussian 16は、分子構造の最適化やエネルギー解析などを行う量子化学向けのソフトウェアで、研究や開発の現場で広く活用されています。
この種の処理は負荷が高く、効率よく運用するにはシステムのスペックが重要です。
本ソフトウェアは、マルチスレッドによる並列実行を活用することで、処理時間を大幅に短縮できます。

構成について

並列処理機能を最大限活用するため、ご希望の金額内で可能な限りコア数を確保できる「AMD Ryzen Threadripper 7970X 4.00GHz (boost 5.3GHz) 32C/64T」を採用しました。

Gaussian 16で原子数50以上または基底関数500以上の計算を行う場合は、1コアあたり4GB以上のメモリを実装することが推奨されています。
メモリは余裕をもって256GB搭載しており、高負荷な処理にも対応可能です。

本仕様で採用しているマザーボードは、最大で4枚までのメモリを実装できます。
さらに容量を増やす場合は、現在のモジュールをすべて容量の大きいものに交換する必要があります。

ご参考までに

本ケースではお客様のご予算の範囲内でストレージの性能向上や容量の拡張を図ることで、より安定した運用環境を構築することもできます。

弊社は Gaussian 16をはじめ、材料工学やマテリアル研究など、他の高度な計算ソフトに適したシステムをご提案しています。
それぞれの手法に適したPCスペックについては、以下のページで詳しくご紹介しています。

ご予算やご使用のソフトウェア、運用方法に合わせて最適なパーツ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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GAMESS(US)を用いて、原子数100程度の構造体のエネルギー計算を行いたい。
予算取りのための情報収集として、現状の想定予算でどの程度のスペックが実現できるのかを知りたい。
使用するソフトウェアはGAMESS(US)の最新版(version June 30, 2023 R1 for Microsoft Windows)で、予算80万～100万円くらいを想定している。GAMESSの利用は初めてなので、まずは普通に使用できる計算環境を用意したい。

CPU計算のみを考慮した構成でのご案内

GAMESSの利用が初めてというお話を踏まえて、複雑なGPU計算は一旦考慮せず、CPU計算のみを考慮してPC構成を検討しました。そのため、GPUは画面描画用としてNVIDIA RTX A400としています。将来的にGPU計算が必要になった場合、RTXシリーズのGPUであれば交換可能な電源容量を確保していますので、導入後のカスタマイズにも対応しています。

下記の要件で、量子化学計算用マシンを提案して欲しい。

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 AMD EPYCの高ワットパフォーマンス

第 4 世代 AMD EPYCシリーズの24コアモデル AMD EPYC 9254を搭載した構成です。
第 4 世代 AMD EPYCシリーズは高い省電力性能を備えており、本構成に搭載のAMD EPYC 9254のTDPも200Wです。
200WのTDPは同価格帯のIntel製Xeon Scalableシリーズの24コアモデルIntel Xeon Gold 6442Y (TDP:225W) と比較しても低い数値であり、高いワットパフォーマンスによる消費電力量の低減が期待できます。

GROMACSの事前インストールサービス

また、ご希望に沿ってGROMACSを事前インストールしています。
なお、GROMACSはインストール時、ビルドオプションを指定する必要があります。
弊社での事前インストールをご希望の場合は、下記の公式マニュアルを参考に、必要なビルドオプションをご指定ください。

参考：Installation guide – GROMACS 2024.1 documentation

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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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。

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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GROMACS・LAMMPSなどのソフトウェアを用いた量子化学計算・分子動力学計算用コンピュータ・クラスターの導入を検討している。
ワークステーション (ノード) が並列化されたシステムから構成され、3ノード以上かつ、全コア数が60以上の構成を提案して欲しい。

ノードのうち1台にはRTX A6000などの分子動力学計算用GPUを搭載したい。

ソフトウェアに関しては、GAMESS、 LAMMPS、 GROMACS、 RadonPy、 ERmodの使用を予定している。
上記のソフトウェアをプリインストールし、PBSでジョブ管理が可能な状態で納入してほしい。
また、LAMMPS・GROMACSについてはGPUを利用したジョブ実行ができることが好ましい。

具体的な各ノード構成の希望は以下の通り。

4台構成のコンピュータ・クラスター

お客さまのご要望に合わせて、
管理ノード + GPU搭載計算ノード + GPU非搭載計算ノード x2の合計4台構成
でクラスターを構成しました。

管理ノードは共有ストレージを兼用し、20TB HDD S-ATA x5枚でRAID5を構成しています。
計算クラスターとしては、1ノードあたり56コア x3台で、合計で168コアのクラスターシステムです。
また、GPU搭載計算ノードにはNVIDIA RTX A6000 48GB GDDR6を搭載しています。

各ノード・UPS・ネットワークスイッチは42Uのサーバラックに収納し、現地での設置作業を含める形でご提供しています。
なお、各ノード間は10GbEネットワークスイッチを介して接続しています。

ジョブ管理が可能な状態でのソフトウェアセットアップ

お客様のご要望にあわせて、GAMESS、 LAMMPS、 GROMACS、 RadonPy、 ERmodをプリインストールしています。
LAMMPS・GROMACSは、GPUを利用した計算を行うことができるようにセットアップしています。
また、管理ノードにPBSをインストールし、各ノードへの計算リソース配分が行えるよう設定しています。

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。

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