PC提案事例

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
機械学習ワークステーション,量子化学計算マシン,VASP 6,QuantumEspresso,GPU駆動計算,高性能計算,OpenACC,分子シミュレーション,量子化学ソフトウェア,ディープラーニング,GPGPU,クロック重視,データセンター向け,ワークステーション,Linux,ハイパフォーマンスコンピューティング,マルチコアCPU,グラフィックスカード,高速データ処理,並列計算,Fortran95,バンド構造計算,密度汎関数理論,量子ESPRESSO,メモリ帯域幅

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

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
材料計算ワークステーション,第一原理電子状態計算,VASP計算,ABINITシミュレーション,トータルエネルギー計算,構造緩和計算,フォノン計算,物性計算,材料特性予測,GPGPU対応,分子動力学解析,電子密度関数法,第一原理計算,ワークステーション,材料シミュレーション,物質科学ソフトウェア,コア数重視,材料特性計算

アカデミックフリーのツールを用いたタンパク質・低分子化合物の結合解析を行いたい。
構造予測、ドッキングシミュレーション、量子計算、MD計算に使用する予定。
使用するソフトウェアは以下を考えている。

構造予測：Alphafold2
ドッキング：autodock (GNINA) / ucsf-dock
量子計算：GAMESS / firefly
MD：GROMACS 2022.4

AlphaFold2をローカルで構築でき、一般的な条件でGROMACSを稼働させられるスペックが必要。
メインの用途はMD計算や量子計算で、将来的にはイン・シリコ・スクリーニングへの発展を考えている。

第3世代Xeon Scalableを搭載した2CPU構成をご提案しました。
ご利用のソフトウェアにIntel APIをコンパイラとして推奨している物があることに配慮した選択です。

ソフトウェアの性質にあわせたCPU・GPU選定が必要

ご連絡いただいているのソフトウェアのうち、GAMESS以外は何らかの形でGPUを利用することができますが、CPUで処理を行う部分も相応にあるため、CPUとGPUのバランスを考える必要があります。

AlphaFold2はGPUを必要とするソフトウェアで、かつ2.2TBほどの巨大なデータベースを参照するため、ストレージ性能がパフォーマンスに大きく影響します。2ndストレージとして搭載している大容量のSSDはAlphaFold2のデータベース保存を想定したものです。

AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアとではGPUの使われ方が異なる

なお、AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアでは、GPUの使われ方が異なり、AlphaFold2はTensorflowを基盤としたDeepLearningになりますが、他のソフトはGPUをコアプロセッサとした科学計算です。
科学計算ではGPGPUに倍精度小数点演算 (fp64) を求められることがありますが、非常に高額で専用筐体が必要になります。 利用を想定しているソフトウェアは、いずれもfp64が必須ではなくCUDAに対応したNVIDIA製GPUであれば利用可能とされているため、搭載GPUはディスプレイ出力を兼ねたビデオカードを選択しています。

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
タンパク質結合解析ワークステーション,アカデミックフリーのツール,タンパク質結合予測,構造予測ソフトウェア,ドッキングシミュレーション,量子計算ソフトウェア,MD計算ワークステーション,AlphaFold2,Autodock,GNINA,UCSF Dock,GAMESS,Firefly計算,イン・シリコ・スクリーニング,タンパク質立体構造予測,第3世代Xeon Scalable,Intel APIコンパイラ,量子計算スペック,GROMACS計算,構造予測ワークステーション,タンパク質・低分子結合解析,タンパク質立体構造予測,ドッキング計算,量子化学計算,タンパク質構造解析,タンパク質相互作用解析,タンパク質化合物結合予測

Gaussianを使って金属錯体の計算を行いたい。想定している計算では、基本的にCPUを8コア使うことを想定している。
必要に応じて2つの計算を同時に行う場合があり、CPU全体としては合計20スレッドあれば十分。R言語による行列計算も考えている。
なお、自分自身で検討した構成は下記の通り。

予算50万円の範囲内で、より良い構成の提案を希望する。

ご予算の範囲内で、CPU性能がより高くなる構成をご提案しました。

CPUはRyzen 7000シリーズ最上位の16コアモデルであるRyzen9 7950X (32スレッド) を搭載した製品です。
下位モデルには12コア/24スレッドの製品もありますが、Ryzen9 7950Xの方がブーストクロック作動時の最大クロックが高く設定されているため、CPU速度を重視した選定としています。

【Ryzen 7000シリーズ 12コアモデルと16コアモデルの最大クロック】

Ryzen9 7950X とXeon W-2200シリーズとの比較で考えた場合、Xeon W-2200シリーズは発売から時間が経過していますので、後発であるRyzen9 7950Xの方がCPU自体の性能が高いとお考えください。
なお、Ryzenはコンシューマ向け製品のため、メモリ容量の上限は128GBです。Xeon W-2200シリーズのメモリ上限1TBよりも低くなりますが、想定されているメモリ容量が64GBでしたので、この点は問題にならないと判断しています。

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
金属錯体計算ワークステーション,Gaussian,科学計算ソフトウェア,高性能ワークステーション提案,分子動力学シミュレーション,行列計算処理,マシン性能最適化,理論計算ツール,サイエンティフィックコンピューティング,金属錯体計算ワークステーション,数値シミュレーション,予算内高性能マシン,ハイエンドコンピューティング,化学計算,数値解析ツール,科学計算ツール,メタルコンプレックス計算,分子解析ソフトウェア,高性能ワークステーション構築,ワークステーション提案,サイエンティフィックコンピューティングマシン,理論計算,分子モデリング,化学反応計算

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
分子動力学計算ワークステーション,LAMMPS,GROMACS,高性能ワークステーション,分子動力学シミュレーション,量子化学計算,Density Functional Theory (DFT),GPGPU計算,CUDA Toolkitインストール,高効率科学計算,高速処理ワークステーション,大規模分子動力学計算,メタルコンプレックス計算,理論計算ツール,分子モデリング,高性能科学計算マシン,プロフェッショナルワークステーション,分子解析ソフトウェア,予算内高性能マシン,理想の性能構成,分子シミュレーションマシン,大規模計算ワークステーション,高性能GPU,量子化学シミュレーション,高性能科学計算

合金触媒の研究用途でマシンの新規導入を検討している。最適な構成を提案して欲しい。

・WinmostarでQuantum Espressoを使い、表面電子状態の計算や反応種 (プロピレンや水素等) が吸着した系の計算、NEB法による反応経路の計算などの実施を想定している。
・金属化合物を使用しているため、中にはユニットセル内の原子が10個を超えるものもある。
・予算申請のための見積もりなので具体的な予算は決まっていないが、ひとまずは50万円程度を想定している。

ご予算50万円に近い金額で検討した構成を検討し、ご提案しました。

構成検討のポイント

・Quantum Espressoは公式のCPUベンチマークデータが公開されている。
・AMD系の多コアCPUが性能面で有利。
・ベンチマークリスト内でご予算内で対応できるCPUは、Ryzen9 5900X 12コアやRyzen9 5950X 16コアが該当する。

※参考：Performance Metrics (Quantum Espresso) ※外部サイトに飛びます

ご提案では、ベンチマークリストに掲載されたCPUよりも新しい世代の製品を採用しているため、より高いスコアを狙えると判断しました。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
反応経路計算,原子・分子スケール構造モデリング,Winmostar利用,QuantumESPRESSO,合金触媒研究,最適構成提案,金属化合物,NEB法,プロピレン,水素,表面電子状態計算,ベンチマークデータ,ハイパフォーマンス計算,分子動力学シミュレーション,量子化学計算,ユニットセル,ワークステーション提案,予算内構成,ミドルタワー筐体,分子モデリングソフトウェア