PC提案事例

Ansys Rockyを用いて土砂の移動シミュレーションを行っている。現在使用しているワークステーションではシミュレーション内容にスペックが追い付かなくなっているため、新たなマシンを導入したい。

【現在のマシンスペック】

OS：Windows 10 Pro
GPU：GeForce　RTX 2080 Ti 11GB
CPU：Core i7-9700K 3.60GHz
メモリ：32 GB
ストレージ1：S-ATA HDD 4TB
ストレージ2：M.2 SSD 512GB

DEM/SPHという手法でシミュレーションを行い、砂と水を模擬した粒子を合計100万～300万個ほど扱う。この粒子の多さから、処理能力が高くメモリ容量の大きいGPUを必要としている。現在の環境では10秒のシミュレーションに合計4日ほどの計算コストがかかる。これを数十回以上連続で実施し、現実の実験データに近づけることを目的としているため、現在よりも計算時間を短縮したい。

自分で調べた限りでは、以下のようなスペックを想定している。

【想定スペック】

OS: Windows 10 Pro
GPU: Geforce RTX 4090
メモリ: 256GB
ストレージ: SSD 2TB

扱う粒子数の大きさから、256GB程度のメモリ容量が必要になると考えている。

また、将来のスペック拡張や、現在使用しているGPUを新しいマシンに移植することを考慮して、GPUを1枚追加できる筐体を提案して欲しい。加えて、GPUはRTX 4090とRTX 6000 Adaを候補に考えていたが、多くの粒子を扱うシミュレーションで比べた場合、GPUメモリ容量の影響がシミュレーションの実行時間に大きく作用するのか知りたい。

単精度と倍精度

GPUの選定では、実施する計算が単精度と倍精度のどちらであるかが重要です。

ANSYS社の提供するANSYS ROCKY GPU Buying Guideでは、扱う粒子の形状が球体状である場合には、単精度が高いGPUが推奨されています。粒子の形状が崩壊する場合や、複雑な形状をしている場合には倍精度対応が推奨されます。本事例では、お客様のシミュレーションは主に球状の粒子を扱うとのことでしたので、単精度の高いGPUで問題ありません。お客様の選定されたGeforce RTX 4090は単精度計算に強いGPUですので、用途にマッチしています。

GPUメモリの容量とシミュレーション実行時間の関係

Rocky GPU Buying Guide | Ansys Knowledgでは、GPUメモリについて以下の記述があります。

If you intend to run very large cases、 with millions of particles、 you should consider GPUs with larger memory size.

そのため、RTX 4090のGPUメモリ容量である24GBの範囲に収まる計算内容であれば、RTX 4090で問題ありません。

RTX 4090とRTX 6000 Adaを比較すると、RTX4090は動作クロックが高い反面、CUDAコア数がRTX6000Adaよりも少なくなります。そのため、理論値の並列計算ではRTX6000Adaが単精度91.1TFLOPSに対し、RTX4090は83TFLOPSと少し劣ります。

参考：NVIDIA RTX 6000 Ada 世代

参考：GeForce RTX 4090 グラフィックス カード｜NVIDIA

この2つのGPUをベンチマーク比較すると、RTX 4090側の方が高いスコアで表示されますが、その要因はGPUの動作クロックに起因するものと考えられます。高クロックを維持するため、RTX 4090の消費電力はRTX 6000 Adaの1.5倍を要求します。
そのため、ゲームのような瞬間的にピークが発生するような使い方では、動作クロックを高くできるRTX 4090のベンチマークの方が高い値となります。長時間多くのコアへ高負荷がかかる場合、熱や電力の問題で高いクロックを維持し続けることが難しいため、一般的なピークで計測されるベンチマークとは異なる結果になる場合があります。

GPU増設への対応

将来的にRTX 4090 を1枚追加することを想定し、1600Wの電源ユニットを搭載しています。本事例の構成にRTX 4090を追加する場合は、消費電力の関係上200V電源環境でのご利用が必須です。なお、搭載可能なGPU (RTX 4090) は合計2枚までですのでご承知おきください。
加えて、200V電源環境でのご利用に向けて、200V電源ケーブルを追加しております。

また、お手持ちのGPUである RTX 2080Ti の搭載可否は、カードの大きさや物理クーラーの形状次第となります。移植予定のRTX 2080Tiが内排気モデルの場合、マシン本体における排熱面の問題から移植してのご利用を推奨いたしません。おそれ入りますが、予めご了承ください。

お問い合わせ

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。

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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粉体挙動シミュレーションソフト（Altair EDEM）用のマシンが欲しい。
Altair EDEMの演算は基本的にGPUで行われ、GPUメモリが多いほど取り扱いできる粉体量 (粒子数) を多くすることができる。演算速度自体はFP64の性能が高いほど有利だといわれているため、GPUスペックを重視して考えたい。
全体的なスペックは、以下の内容を想定している。

・CPU：Core i9 12900K
・メモリ：DDR5 128GB
・SSD：M.2 2TB x1
・HDD：4TB x2
・GPU：RTX A6000
・OS：Windows 10 (ソフトの対応状況次第でWindows11への変更の可能性あり)
・ディスプレイ：4K、32インチ x1
・その他：十分な冷却性能 (設置箇所は冷房ありの小部屋)
・予算：200万円程度

ご検討のたたき台として、お客さま指定の要件に沿った構成をご用意しました。

Altair EDEMの動作要件に合致した構成ですが、GPUの選択に関しては注意点があります。
GPUのFP64性能が高いほうが望ましいとのご要望でしたが、ご指定のRTX A6000はFP64の実行ユニット数が少なく、FP64性能がそれほど重視されていない製品です。
FP64性能を最優先にする場合は、NVIDIA A100などの倍精度演算を明確にサポートしているGPUアクセラレーション製品が第一候補ですが、カードの仕様上、Core i9の構成と組み合わせることができないためGPGPUシステムが必要となり、コストも大きく上昇します。
RTA A6000でもソフトの利用自体は可能と考えられますので、運用方針やご予算などを含めてご検討ください。

また、冷房のある場所に設置されるとのことですので、熱管理の面では問題はないと思われますが、筐体の冷却ファンは純正の付属品よりも冷却性能の高い製品に交換しています。

OSはWindowws 11にも対応した構成ですので、将来的なOSアップグレードも問題ありません。

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