PC提案事例

クライオ電子顕微鏡の大量画像から三次元構造を再構築する解析処理を目的としたワークステーションを希望。
大量画像の三次元構造再構成を想定し、複数の解析ソフトウェアをLinux環境で運用したい。RELIONやCryoSPARCをはじめとしたLinux向け解析ソフトウェアの利用を想定している。

予算は約1,000万円で、研究効率向上のためGPU性能を重視したい。

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GPU構成について

解析処理ではGPUの枚数だけでなく、VRAM容量や長時間運用での安定性が重要になります。そこで、ワークステーションとして最良の性能バランスを発揮できる構成として、NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q (96GB) を4枚搭載する方式をご提案しました。
このGPUは大容量VRAMを備えており、大規模データを扱う解析でも余裕をもって処理できる点が特長です。総メモリ帯域もしっかり確保でき、各種解析ソフトにおいて安定した処理性能を発揮できる構成です。

CPUとメモリについて

GPU処理と並行して大量のメタデータや中間ファイルを扱うため、Xeon Wシリーズを採用し、メモリは512GBを搭載しました。
GPU総VRAMを上回るメモリ容量を確保することで、RELIONやCryoSPARCなどでの大規模タスクでも処理が滞りにくく、長時間の解析でも安定性を維持できます。

ストレージとOS構成

複数の解析ソフトを利用されるため、依存関係やバージョン差異に強い Ubuntu 24.04 を標準OSとして選定しました。
ストレージは高速アクセスを重視し、1TB＋4TB NVMe SSDの2構成としています。解析データの読み書き負荷にも対応できるバランスを確保しています。

筐体と電源設計

GPU4枚構成を安定運用するため、排熱性能に優れたGPGPU用フルタワー型筐体を採用しました。

電源は2800Wの大容量製品を採用しており、継続稼働と負荷変動に強い設計です。
高負荷が続く研究用途でも安心して運用いただける構成としています。

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Metashape を中心に QGIS、Blender を扱うPCを導入したい。
APS-Cサイズで撮影した最大5000枚規模の画像を1〜2日で解析可能な性能を想定している。
画像1枚当たりのファイルサイズは15～20MBが多い。

ご相談いただいた用途は、大規模な画像処理を伴う Metashape を中心としたワークロードであり、CPU の動作クロック、メモリ容量、GPU の並列処理性能が特に重要となります。
今回の構成では、ご要望の解析要件を満たしつつ、将来的な運用の幅を確保できるよう、拡張性を意識して設計しています。

CPUについて

Metashape は多コアCPUよりも高クロックCPUの方が処理速度が速くなる傾向があります。
そのため本構成では、Intel Xeon W5-2555X (3.30GHz / TB3.0時 最大4.8GHz) を採用しました。
本CPUは高い動作クロックを備えつつ、ワークステーション向けプラットフォームとして設計されているため、安定したパフォーマンスを長時間維持できます。
また、ECCメモリや大容量メモリ構成に対応しており、大規模データを扱う研究用途にも適した仕様となっています。

メモリ構成について

最大5,000枚規模の解析では処理工程によってメモリ使用量が大きく増加するため、安定運用を考慮し初期構成は256GBとしています。
空きスロットを活用して同容量のモジュールを追加することで、最大 512GB まで拡張可能な構成としました。
解析規模の拡大にも、システムを買い替えることなく柔軟に対応できます。

GPUの選定について

Metashape の一部工程では CUDA を用いた高速な並列処理が行われます。
処理速度や将来的な複数枚搭載を考慮し、NVIDIA RTX PRO 4500 (32GB) を選定しました。
なお、複数台搭載する場合は、電源容量を変更する必要がございますので、ご注意ください。

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。
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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MIPARのSpotlightとDeepLearningを用いて解析をするため、GPUを搭載したワークステーションを導入したい。
予算は約100万円。

SpotlightとDeepLearningの両方で快適に運用できるよう、GPU性能を最重視した構成です。

GPUについて

本構成では、主要機能で求められるGPU条件を踏まえ、性能要件を満たすパーツを選定しています。

Spotlightでは、VRAM 16GB以上が最適とされています。
DeepLearningでは、8K解像度での学習・推論に対応可能なGPUとして、NVIDIA GeForce RTX 4090が明記されています。
そのため、VRAM 24GBを備えたGeForce RTX 4090を採用しています。

※公式の推奨スペックについては、下記のリンクからご確認ください。

参考：Spotlight_システム要件
参考：AI System Requirements – MIPAR User Manual – v5.3

CPUとメモリについて

MIPARの公式ドキュメントでは、CPUは8コア以上、メモリは32GB以上が推奨されています。
本構成では、Intel Core Ultra 9 285K (24コア)と192GBメモリを搭載し、推奨要件を大きく上回る処理性能とメモリ容量を確保しています。

MIPARの導入にお悩みの方に

材料・ライフサイエンス分野では、膨大な画像データの解析に時間と労力がかかり、再現性や精度の確保が課題となります。
MIPARはAIを活用して、高度な画像解析を簡単に実現できるソフトウェアです。
複雑な解析ワークフローを自動化し、精度・再現性の向上が期待できます。

弊社は日本代理店のライトストーン社と連携し、MIPARベースライセンスに加え、インストール・セットアップ、保守サポートを含むターンキーソリューションをご提供。
研究環境全体の構築もお任せください。
「画像解析の効率化」「AI導入」「再現性の確保」でお悩みなら、ぜひご相談ください。

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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。
研究スタートを応援する「若手研究者応援キャンペーン」の詳細はこちら▼

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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ダイヤモンド や 合成ダイヤモンドの結晶に短波紫外線を照射し、結晶表面の蛍光を観察することのできる装置「DiamondView Zoom」の導入に伴い、専用PCを導入したい。
画面出力はオンボードで十分対応可能であり、HDMIやDisplayPortの端子も必要。
DiamondView Zoom本体と液晶ディスプレイを含めた見積もりが欲しい。

CPUとメモリ構成について

DiamondView Zoomの推奨スペックを踏まえ、Intel Ultra 5シリーズのCPUを採用しました。
6コア＋8コア構成で最大5.0GHzの高クロック動作が可能なため、画像処理や保存作業も快適に行えます。
メモリはDDR5 6400MHzの高速仕様で、合計32GBを搭載。複数アプリケーションの同時使用にも十分対応できます。

参考：DiamondView Zoom – De Beers Group Verification

ストレージと拡張性について

解析処理に使用する画像の保存用に、2TBのM.2 NVMe Gen4 SSDを搭載。
加えて、4TBのHDDを追加することで、長期保存やバックアップにも対応可能です。
拡張性にも配慮し、PCI-E Gen5.0スロットや複数のUSBポート (Type-C 20Gbps含む) を備えています。

映像出力と周辺機器対応

マザーボードにHDMIとDisplayPort端子が搭載されているため、DiamondView Zoom本体や外部モニターへの映像出力がスムーズに行えます。
USB接続のディスプレイ端末も構成に含め、現場での運用に即した設計としました。

DiamondView Zoomについて

DiamondViewは弊社ユニポス事業部にて取り扱いがございます。

詳しくは、ユニポスWEBページをご覧ください。

参考：DiamondView | 紫外線照射 蛍光 観察 ダイヤモンド鑑定 装置 | 海外ハードウェアの購入ならUNIPOS(ユニポス)

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研究開発者向け海外製品調達・コンサルティングサービス ユニポスについてはこちら (ユニポスWEBサイトへ移動します)

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バイオインフォマティクスや次世代シーケンサー解析、顔画像解析、ビッグデータ解析などを複数名 (5名程度) で同時に行える環境を社内に整備するために、ワークステーションの導入を検討している。
Cell RangerやQiime2などの解析ツールを使用予定で、128GB以上のメモリ、GeForce RTX 2080以上のGPU、Ubuntu 22.04のOSを希望。
将来的な拡張性も考慮し、ストレージは2TB以上、複数ユーザーによる同時利用を前提とした構成にしたい。

CPUとメモリ構成について

複数名の同時解析を想定し、Intel Xeon Gold 6530 (32コア) を2基搭載し、合計64コアの高並列処理が可能な構成としました。
5名での同時使用を想定する場合、一人当たり12コア前後使用できる計算です。

メモリは512GBのDDR5 ECCを搭載しています。
Cell Rangerの最小要件は64GBですが、複数名の同時解析に対応するため、余裕を持った容量を確保しています。

GPUの選定について

当初ご希望のRTX 2080は世代的に古く、最新の解析環境との互換性に懸念があるため、GeForce RTX 5080 16GBを採用しました。
TensorFlowなどの深層学習フレームワークとの互換性も高く、VRAM不足によるCPU処理への切り替えを防ぐ構成です。

ストレージと拡張性について

ストレージは、システム用に1TB、データ保存用に8TBのNVMe Gen4 SSDを搭載しています。
システム領域と、各ユーザーのデータ保存領域を、別々のストレージに分けてマウントする想定です。
SSDは空き容量が減ると速度が低下しやすいため、システム用SSDの空き容量の減少を抑えることで、処理速度の安定性を保っています。

参考：SSDは空き容量がある程度あった方が高速に使える？

OSとサポートについて

OSはUbuntu 22.04を採用。Linux環境でのバイオ系解析ツールとの親和性が高く、弊社でも多数の納入実績があります。
なお、Ubuntu 22.04のサポートは2027年4月までであるため、将来的なアップグレードも視野に入れた構成としています。

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高解像度ラスタデータ、点群データ、衛星画像の解析に使うワークステーションを購入したい。
想定している構成は下記の通り。

・OS：Windows 11 Pro
・CPU：Core i9-14900K
・GPU：RTX PRO 4500 または RTX PRO 4000 
・メモリ：128GB (32GB×4，DDR5-6000MHz）
・起動用SSD (OS/アプリ) ：2TB SSD M.2 NVMe Gen4
・処理用SSD (ラスタ・点群・衛星画像)：U.2 SSD (PCIe 4.0) 7.68TB
・保管用HDD：HDD 8TB

上記の構成で、各解析に必要な性能を十分に満たすと考えている。
導入に向けてアドバイスをいただきたい。

ストレージ性能が解析処理に与える影響

ラスタデータや点群、衛星画像などの大容量データを扱う解析処理では、GPUの性能だけでなく、ストレージの読み書き速度も処理効率に大きく影響します。

高性能なGPUを搭載していても、入出力の帯域が不足していると、システム全体のパフォーマンスが制限されてしまいます。

Core i9とU.2 SSDの組み合わせに潜む課題

今回は、「Intel Core i9-14900K」と「U.2接続のSSD (PCIe 4.0 x 4)」の組み合わせをご希望いただきました。
しかし、この組み合わせではPCIeレーン数の制約により、ストレージ側の転送速度を十分に確保することが難しい状況です。

Core i9-14900K は合計20レーン (PCIe 5.0 x 16、PCIe 4.0 x 4)に対応していますが、GPUが16レーンを使用するため、ストレージに割り当てられるのは残りの4レーンのみです。

NVMe M.2スロットであればCPUに直接接続できますが、U.2 SSDは一般的なマザーボードの設計上チップセットを経由するため、帯域が制限され、実効速度が大きく低下します。
その結果、SSDのシーケンシャル性能やランダムI/Oが低下し、処理時間の増加につながります。

Xeonによるボトルネックの解消と提案構成

この制約についてお客様にご説明し、ご理解をいただいたうえで、解決策として「Intel Xeon W7-2595X」をご提案しました。
Xeon W7-2595Xは最大64レーンに対応し、GPUとU.2 SSDをフル帯域で接続しても帯域不足が発生しません。
また、Xeon向けマザーボードでは、U.2 SSDをCPUが持っているPCIeレーンに直結接続できる設計が多く、拡張カード等を介さずに高速接続が可能となります。

これにより、GPUの演算力とSSDドライブのI/O速度を同時に最大限発揮できるため、処理の安定性とスループットが向上します。

大規模データセットを扱う場合でもパフォーマンスの低下を防ぎ、効率的な解析が可能になります。

研究内容やデータの特性を伺いながら、最適な構成をご提案いたします。
将来的な拡張も含めた調整が可能ですので、導入をご検討の際はぜひご相談ください。

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