PC提案事例

事例No.PC-24000660を見ての問い合わせ。
ローカルLLMと、Unreal EngineのMeta Human用のワークステーションを購入したい。
希望する構成は、以下の通り。
・GPU：RTX 5090を3枚～4枚
・メモリ：128GB～256GB
・ストレージ：2TB以上

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GPUと電源について

ご希望の性能を安定して引き出すためには、筐体サイズや排熱設計が重要になります。
とくに今回ご検討の「GeForce RTX 5090 を3〜4枚」構成は、筐体・カードサイズ・排熱の関係で物理的な制約があります。

そこで、より安定して高い性能を発揮できる選択肢として、NVIDIA RTX PRO 6000 MaxQ (96GB) を中心にした構成をご提案しています。
RTX PRO 6000 Max-Q は単体でVRAM 96GBを搭載しており、RTX 5090 (VRAM 32GB) 3枚分に相当します。
1枚でも十分な性能を発揮できますが、お客さまより追加でご相談があったため、今回は同GPUを2枚搭載した場合の構成をご用意しています。

電源には1600Wユニットを採用しており、2枚構成でも十分な電力を供給可能です。
補足として、今回の構成は100V環境でご利用いただけますが、CPU負荷の高い処理が中心の場合は、より余裕をもって運用できる200V環境のご利用を推奨しています。

CPUとメモリについて

CPUには、大容量データの処理や並列演算に強いIntel Xeon W7-3555 (16コア) を選定しました。

メインメモリは512GBを搭載しており、GPUのVRAM合計に対して十分な余裕を確保しています。
一般的にワークステーションでは、メインメモリはGPUのVRAM合計容量より大きく確保することが推奨されます。
これにより、CPUとGPU間でのデータ転送が滞らず、安定した処理速度を維持できます。

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。
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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分子構造解析に使用するCPUマシンの導入を検討している。
AmberやRを使用する予定。
3年保証付きで、ラックへの設置を含めて見積もりしてほしい。
具体的なスペックとして、CPUはXeon Gold 5512U、メモリはDDR5-5600 ECC R-DIMM 16GB×4、ストレージは480GB SSD×2、OSはUbuntu 22.04 LTSを考えている。
また、将来的にSSDを追加してRAIDを組めるように、RAIDカードの搭載も希望する。

CPUについて

お客様の用途に合わせ、最新の第6世代Xeonプロセッサ「Intel Xeon 6731P (32コア/64スレッド) 」を採用しました。
高い並列処理性能により、AmberやRなどの分子解析・統計解析ソフトで、高い処理性能を発揮します。

メモリ構成について

DDR5-6400 REG ECCメモリを64GB (16GB×4) 搭載しています。
高速かつ信頼性の高いメモリにより、解析処理の安定性を確保しています。

ストレージとRAID構成について

480GB SSD (SATA) を2枚搭載し、RAIDカードを実装しています。
初期出荷状態では「RAID構成なし」としていますが、将来的なRAID構築が可能な構成です。

筐体サイズと拡張性について

筐体前面・後面のベイからストレージを交換・増設できる2Uラックマウント筐体を採用しました。
将来的なストレージ増設にも対応できる拡張性を備えています。

OSと保証について

Ubuntu 22.04 LTSをプリインストールし、3年間のセンドバック保証を付帯。
現地設置 (開梱・ラック設置・起動確認) を含めたご提案ですので、導入後すぐに運用可能です。

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。
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重機モデルの作成にGazeboシミュレータとROS2を使用する予定。
3名がDocker環境でリモート作業を行うため、計算リソースを重視した構成を希望。
将来的には機械学習も視野に入れており、GPU性能とのバランスを検討している。
予算は税込150万円、OSはUbuntu 24.04を指定。

CPU・メモリ構成について

複数ユーザーによる同時作業を想定し、並列処理性能に優れたEPYC 9354（32コア）を選定しました。
初期搭載メモリは256GB (32GB×8枚) で、空きスロットを活用することで最大384GBまで拡張可能です。
EPYC 9354の高効率なスレッド処理と大容量メモリにより、Dockerベースの仮想環境でも安定したパフォーマンスを発揮します。

GPUの選定と拡張性

GazeboシミュレータはGPUによる描画処理に対応しており、リアルタイム性を求める用途では描画性能が重要です。
そのため、CUDAコア数とVRAM容量のバランスに優れた「RTX 4000 Ada」を採用しています。
マザーボードはGPUを最大2枚まで搭載可能な設計で、初期構成の1枚に加えて、もう1枚の増設が可能です。
これにより、将来的にモデルの高精細化や機械学習処理の負荷が増加した場合でも、構成の拡張によって安定した運用が可能です。

ソフトウェアインストールについて

GazeboシミュレータおよびROS2のインストール作業は弊社にて承っています。
GazeboおよびROS2を用いたロボットモデルのセットアップ手順に関する記事を現在準備中です。
ロボットシミュレーション環境の構築をご検討中の方は、ぜひ公開後にご参照ください。

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。
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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。
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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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レセプトデータベースを活用した研究を行っている。
現在、M1チップを搭載したメモリ16GBのMacbook Airを使っているが、解析に時間がかかるため予算40万円程度で専用PCを導入したい。

使用するソフトはVigiBase、NaviCat for SQLite、R、JADER、Microsoft Access、EZRを予定。
長期的にはRNA-seqのカウントデータを用いた二次解析を行いたいと考えており、可能なら強度が軽めのドッキングシミュレーションにも対応できるようにアップグレードが可能な構成とすることが理想。

なお、ストレージは外付けSSDを利用する予定。OSはコスト優先でWindows 11 Homeで良い。

ご要望に合わせて構成を検討しました。

データ保存用のストレージは外付けSSDの利用を想定していますが、本体側のストレージにはメモリのオーバーフローやRなどの中間ファイルを一時的に書き込む可能性があります。そのため、システム用SSDとして速度の速いタイプの製品を選定しています。このような前提から、PC本体のストレージにデータを置くことは想定しておらず、空き容量が減ると速度が下がってしまうのでご注意ください。

マシン全体としては、ご予算内で計算用のCPUを優先しています。
ご利用予定のソフトウェアにGPUアクセラレートを利用するものはありませんので、GPUは搭載せず画面出力はオンボード機能の利用としています。予算40万円の範囲でGPUを搭載しようとすると、全体的に中途半端なスペックとなります。また、GPUは後日の追加が可能な拡張カードですので、必要になったタイミングでご検討いただく想定です。

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R (RStan) を用いたベイズ統計におけるMCMC法を行う予定があり、そのためのマシンを検討したい。
消費者アンケートデータの統計分析が中心で、最大で1,000件程度の処理を予定。
BayoLinkSを用いたベイジアンネットワーク分析と、Rを用いたベイジアンネットワーク分析を想定している。
検討における条件は以下の通り。

・CPU：Core i9
・メモリ：64GB
・ストレージ：SSD 1TB
・OS：Windows 11
・ディスプレイ：23.8型 液晶ディスプレイ
・使用するソフトウェア：R、Rstudio、Python、BayoLinkS
・その他：MCMC法による4つの計算が並列して快適に実施できるようにしたい
・予算：50万円程度

Core i9 第12世代と第13世代の比較

Rの利用とご予算条件から、CPUはご要望どおりCore i9が良いかと存じます。
4計算での利用でしたらクロックブーストが効く可能性が高いため、第13世代のCore i9でも単コア性能が高い製品を選定しています。Pコアのみを稼働させた実績では、8コア稼働で5.6GHz前後での動作を確認しています。
第12世代のCore i9-12900Kと比較した場合、CPUMarkの値として33%(シングルで12%)ほどの違いがあります。

参考：Intel Core i9-12900K vs Intel Core i9-13900KS (PassMark Software)

メモリはECCという選択肢もありますが、用途を考えますと64GB程度では必須とは言い難いことに加え、コストUPにつながるため、NonECC仕様としています。CPU自体はECCメモリに対応しているので、コストUPを許容できる場合には変更が可能です。もし、数週間レベルでの連続計算を想定している場合には、ECCメモリの利用をおすすめします。

また、R系の中間ファイルをストレージに吐き出す可能性がある場合、キャッシュとしてSSD側がコントロールするSLCエリアの大きい方がパフォーマンス向上につながるため、容量2TBの製品を選定しています。PCI-E Gen4に対応した高速なタイプです。

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