PC提案事例

PC-11098を見ての問い合わせ。
深層学習を用いた医用画像のセグメンテーションを行うため、50〜100万円の予算で、高解像度画像を大量に扱えるPCを導入したい。
画像サイズ640×640で数万枚を学習させる想定で、RTX 4090や5090といった高性能GPUの採用を考えている。
画像データ量が多いため、数TB規模のストレージ容量も備えてほしい。

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若手研究支援キャンペーン(～2026年3月末)対象のため、オーダーメイドPCを税込価格から5％割引でご提案しました。

GPUの選定

画像サイズとサンプル数の多さを考慮し、まずVRAM容量を重視しました。
大規模データの学習では、バッチサイズを大きく確保する必要があるため、32GB VRAMを持つGeForce RTX 5090を選定しました。
これにより、負荷の高いモデルでも安定した処理が可能です。

CPUとメモリについて

本構成では、ご予算内でGPU性能を重視した仕様としています。
そのためCPUはコストバランスを考慮し、Core Ultra 7 265Kを採用しました。
メモリは 64GB (32GB×2) を搭載し、空きスロット2基により、最大128GBまで増設可能です。
大量の画像を扱う場面でも、メモリ不足による学習停止のリスクを抑えられます。

ストレージ

サンプル数が多い用途では、読み込み速度がボトルネックになりやすいため、NVMe SSDを採用しました。
OS用に1TB SSD M.2、学習データ用のワークスペースとして4TB SSD M.2を別途搭載しています。

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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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。
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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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5年前に購入したRT X3090搭載PCで機械学習 (XGBoostなど) を行っていたが、GPUの動作不良のため、買い替えを検討している。
主にテーブルデータを用いた学習・推論が中心で、今後は深層学習 (LSTMなど) への展開も視野に入れている。
解析にはPythonやR、SASなどを使用し、数十万レコード規模のCSVデータを扱う。予算は100万円程度を想定。

CPU・メモリ構成について

現在の用途と将来的な拡張性を考慮し、従来使用されていたCore i9-10900Kの後継機種として、最新世代のCore Ultra 285Kを選択しました。
メモリは64GB（32GB×2）を搭載し、さらに2枚追加可能な構成とすることで、将来的なデータセットの大型化や深層学習への対応も可能です。

GPUとストレージの選定

GPUにはRTX3090の後継にあたるRTX 5090を採用。
XGBoostやLSTMなど、GPUを活用する処理において、前世代よりも高速な学習・推論が可能です。
複数GPU構成も選択肢にありましたが、コスト面を考慮し、単体GPUでの最適化をご提案しました。

ストレージにはPCIe Gen5対応のM.2 SSDを搭載。最大14GB/sの高速な読み込みにより、大容量のCSVデータのロード時間を短縮できます。

高発熱パーツへの冷却対策

RTX5090とGen5 SSDは発熱量が非常に高いため、安定した運用には冷却設計への工夫が欠かせません。
本構成では、ケースエアフローの最適化、M.2 SSD専用の冷却機構、GPUの排熱経路の設計など、複数の冷却技術を組み合わせることで、サーマルスロットリングやハードウェア故障のリスクを抑えています。

社内で高負荷時の温度試験を実施した結果、Gen5 SSDとRTX 5090を同時に稼働させた際も、性能の低下は確認されませんでした。
高発熱パーツを安定して運用するための冷却設計が機能しており、長時間の学習処理や高負荷な解析にも十分対応できる構成です。

メモリ増設やストレージの強化にも柔軟に対応できるため、研究の進展に合わせて安心して使い続けることができます。

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。
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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助成金申請用の参考見積もりを依頼したい。
Sentinel (センチネル) などの衛星画像を用いて、機械学習・深層学習による森林の種組成分析を行いたい。
予算は100万円前後を想定している。

ご予算を踏まえて、衛星画像を用いた機械学習・深層学習に適した、バランスの良いCPU/GPU構成を選定しました。

処理の安定性を重視し、CPUにはIntel Xeon W3-2525 (8コア16スレッド)を採用しています。
データの前処理や複数プロセスの同時実行にも十分な性能を発揮します。

学習・推論処理向けに、NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB) を搭載。画像処理や中規模な深層学習タスクにおいて、高速な演算性能を提供します。
また、メモリは128GBを実装しており、大規模データの一括処理にも対応可能です。
空きスロットを活用すれば、将来的な解析規模の拡大にも柔軟に対応できます。

本構成は、研究用途を想定した一例としてご紹介しています。
助成金や科研費の申請資料としてもご活用いただける内容です。

ご利用予定のソフトウェアや処理内容に応じて、CPUやGPUのスペックは柔軟に調整可能です。
将来的な運用や発展的な活用も見据えてご検討ください。

より高負荷な演算やGPU性能を重視する用途については、以下のような応用構成もご参照いただけます。

参考：事例No.PC-25000461 機械学習・大規模言語モデル (LLM) 処理向けマシン

解析の想定規模や使用ツールに合わせて、最適な仕様をご提案いたします。
掲載内容に含まれない条件やご要望につきましても、どうぞ遠慮なくご相談ください。

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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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事例No.PC-10992を見ての問い合わせ。

Stable Diffusionによる画像生成を活用したゲームの開発プロセスの研究を行っている。作業ロットの増加と作業時間圧縮を念頭に、RTX4090を3枚搭載したマシンを導入したい。Stable diffusion Web UI (Python) の動作に特化した構成を希望する。

参考：PC-10992 AIサービス用マシン

希望する条件は以下の通り。

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
事例No.10992の元となった事例No.PC-10880をベースに、ビデオカードの搭載数を3枚に変更した構成です。

ベース事例ではRTX4090を4枚搭載していたため、消費電力の都合上200V環境を推奨していました。
本事例のビデオカードx3枚構成は100V環境での利用が可能ですが、給電量を確保するため、PC-10880の事例と同様に2台の電源ユニットを搭載しています。
この2台の電源ユニットは冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。

なお、Stable Diffusionの動作は主にビデオカードの性能に依存します。
そのため、価格や消費電力が低くなるように各パーツを選択し、ビデオカードの性能に特化した構成としています。

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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PC-8351を見ての問い合わせ。
深層学習、点群処理 (Cyclone REGISTER、Cyclone 3DR) 、フォトグラメトリソフトウェア (RealityCapture) 等を扱えるマシンの導入を検討している。
GPUはNVIDIA Geforce RTX4070 x4枚を想定しているが、合計48~64GBのVRAMをより安価に搭載できる組み合わせがあればそちらも検討したい。
希望する条件は以下の通り。

ご要望を踏まえての検討ポイント

NVIDIA Geforce RTX4070は一般的なビデオカードよりもサイズが大きいため、1台のマシンに4枚搭載することは仕様上不可能となります。
別製品のビデオカードを搭載してVRAM容量48~64GBを実現することは可能ですが、2023年9月時点で最新の第13世代Intel Coreシリーズを採用した場合、PCI-Expressレーン数の制約上、2枚以上のビデオカードを16レーンで接続することができません。
ベース構成を変更したうえでRTX4090 (搭載VRAM：24GB) を2枚搭載する方法もありますが、その場合、最大消費電力が上がることで、100V環境で運用する際の電力容量的な余裕が無くなってしまいます。

これらの情報をお伝えした上で、構成のご希望を再確認させていただきました。

条件の見直しと追加のご要望

その結果、ビデオカード構成の変更をご承諾いただき、追加で以下の要望をお知らせいただきました。

追加の条件を含め、お客様のご希望に合わせて検討したものが本事例の構成です。

CPUには、最新世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載しています。

ストレージは、お客様のご要望にあわせてシステムディスク用に2TB SSD M.2 x2枚を、データディスク用に2TB SSD M.2 x2枚および10TB HDD SATA x3枚を搭載しています。

ビデオカードに関しては、1枚で48GB のVRAMを搭載したワークステーション向けハイエンドビデオカード NVIDIA RTX A6000を選択しています。
NVIDIA RTX A6000のTDPは300W (NVIDIA Geforce RTX4090の2/3程度) ですので、問題なく100V環境で利用が可能です。
なお、NVIDIA RTX A6000のVRAM搭載量48GBという値は、2023年9月現在、ディスプレイ出力を搭載したビデオカード製品としては最大の搭載量です。

電源に関しては、概算の最大消費電力は約610Wほどとなるため、100V環境での運用が可能です。
また、電源容量はお客様のご希望にあわせて、余裕のある1000W電源としています。

CPUクーラーに関しても、ご希望に沿って水冷クーラーを搭載しています。

メモリ容量に関しては、搭載量128GBが仕様上の上限となります。

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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事例No.PC-8278を見ての問い合わせ。
電磁場解析用のワークステーションの導入を検討している。電磁場解析ソフトであるAnsys Lumerical FDTDを主に使用予定で、Rsoft FullWave、 MATLABも使用の予定がある。
Ansys Lumerical FDTDは32コアのライセンスを使用予定で、Rsoft FullWAVEは使用上限が20コアのため、CPUのコア数は32コア程度を想定している。
また、現在使用しているマシンでは、Ansys Lumerical FDTDのGUI動作が非常に重いと感じている。

その他、Pytorchを用いたDeepLearningへの利用も検討しており、NVDIA Geforce RTX3090程度のGPUが搭載された構成を希望する。

想定している条件は以下の通り。

参考：PC-8278 電磁界解析用WS(メモリ1.5TB仕様)

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

最新の第4世代Xeon Scalableシリーズ Intel Xeon Gold 6426Y搭載の2CPU構成です。
合計32コアとなる構成はXeon W-3400シリーズの1ソケット構成でも実現可能です。しかし、ご利用予定の電磁場解析ではメモリの帯域幅も重要となるため、メモリバスの面で優位な2ソケット構成としています。

メモリは2TB搭載した場合、ご予算をオーバーしてしまいます。そのため、ご予算に収まる容量の1TBとしています。

ANSYSを利用する上でのGPU選定

ビデオカードは、Geforce RTX3090程度のGPUをご希望いただきましたが、Ansys社製品はGeForceシリーズをサポートしておりません。そのため、ワークステーション向けハイエンドビデオカードであるNVIDIA RTX A6000を選択しています。
NVIDIA RTX A6000はGeforce RTX3090と同型のチップ GA102を搭載したビデオカードで、ワークステーション向けビデオカードラインナップでのRTX3090にあたる製品です。また、10752基のCUDAコア、336基のTensorコア、48GBのGDDR6 VRAMを備えているため、DeepLearningへの活用も期待できます。

なお、この構成にはNVIDIA RTX A6000 x1枚を増設可能です。電源容量に関しても、GPU増設後を考慮して選択しています。

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。
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AIモデル開発用のGPUマシンの導入を検討している。
AIの推論に使用するためGPUの性能を最も重視しており、CPUもそれに見合ったものを選定して欲しい。

ストレージは、使用頻度が高いデータ保存用とバックアップ用で別々のストレージを用意したい。
そのため、合計3~5TB、HDDと1TB以上のSSDの双方を搭載した構成がよい。

また、筐体はタワー型を想定しており、100V環境で運用可能な構成が好ましい。

具体的な希望条件をまとめると以下の通り。

お客様ご希望の条件にあわせて構成を検討しました。

GPU性能を最も重要視されている点を踏まえて、2023年8月時点で最新のハイエンドワークステーション向けビデオカードである NVIDIA RTX6000 Ada 48GB を2枚搭載した構成としています。
また、GPUに合わせて、CPUはワークステーション向けプロセッサーであるIntel Xeon WシリーズのW5-2465X (3.10GHz 16コア) を選択しています。

電源ユニットの最大出力は200V電源環境と100V電源環境で異なる

なお、搭載する電源ユニットの最大出力は、200V環境での利用では1600W、100V環境での利用ではおよそ1300Wです。
本構成の最大消費電力は概算で約1100Wですので、100V環境での運用が可能です。

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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