PC提案事例

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。
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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Alphafold3を用いた構造予測解析に対応するGPUマシンの導入を検討している。
他にもAmberやRを使用する予定。
具体的なスペックとして、Xeon W7-3545、RTX PRO 5000、DDR5-5600 ECC R-DIMM 32GB×8のメモリ構成、ストレージには480GB SSD×2と15.36TBU.2 NVMe Gen5 SSD×1を希望する。
Ubuntu 24.04環境での安定動作を重視し、3年保証、ラックへの設置までを含んだ見積もりが欲しい。
また、将来的なRAID対応やSSD追加に対応できる構成にしてほしい。

CPUとメモリ構成について

お客様のご指定どおり，24コア48スレッドのXeon W7-3545を搭載しております。
メモリは合計256GB (32GB×8) を搭載し、大規模な分子動力学計算や機械学習処理にも十分な容量を確保しています。

GPUの選定について

ご希望のRTX PRO 5000 48GBを搭載し、Alphafold3の推論処理やCUDAベースの解析に最適化された構成です。
将来的なGPU追加にも対応できるよう、PCIe x16スロットを6本備えた拡張性の高いマザーボードを選定しています。
なお、将来的にGPUを追加される場合は、電源やRAIDカードの調整等が必要となるため、計画段階でご相談いただくことをおすすめします。

ストレージとRAID対応について

480GB SATA SSDに加え、15.36TBのU.2 NVMe Gen5 SSDを搭載。
高速なデータアクセスが求められる解析用途に対応しつつ、RAID構成の柔軟性も確保しています。
SAS/SATA対応のRAIDカードを搭載しており、将来的なRAID構成変更やSSD追加にも対応可能です。

ケース・電源・設置対応について

タワー・4Uラックマウントどちらにも対応可能な筐体を採用し、GPUや拡張カードの冷却・設置性を確保。
1500Wの80PLUS PLATINUM電源を搭載し、安定した電力供給を実現しています。
現地設置 (開梱・ラック設置・起動確認) まで対応可能で、3年センドバック保証もお付けしています。

ソフトウェア環境について

AlphaFold 3のGPU環境構築をスムーズに行えるよう、CUDA Toolkitをあらかじめプリインストールしています。

また、ご要望に応じてAmberやRなどの分子解析・統計解析ソフトウェアもプリインストールした状態でご提供可能です。

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。
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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Autodock Vina (または vina-gpu) と、 GROMACS を用いた分子シミュレーションに使用するPCを導入したい。
OSはUbuntuを希望。
CPUはIntel Core 構成を中心に検討中だが、AMD Ryzen構成も選択肢に含む。
メモリ容量は32GBを基本とし、64GBへの増設による性能向上の程度を確認したい。

CPUについて

今回の構成では、AMD Ryzen 9 9950X3Dを採用しました。
GROMACSはCPUのL3キャッシュを多用するため、キャッシュ容量が処理性能に大きく影響します。
Ryzen 9 9950X3Dは128MBのL3キャッシュを搭載し、OpenBenchmarking.orgのGROMACSベンチマークでは高い処理性能を記録しています。

参考：GROMACS Benchmark – OpenBenchmarking.org

そのため、分子シミュレーション用途における計算効率の最大化を目的として、本構成に採用しました。
一方で、既存の運用環境との親和性やコストの観点などから Intel Core Ultraシリーズをご希望の場合には、そちらをベースとした構成もご提案可能です。
用途やご要望に応じて、最適な環境をご案内いたします。

GPUの選定について

GPUにはNVIDIA GeForce RTX 5070を選定しています。
使用予定のソフトウェアであるvina-gpuとGROMACSは、CUDA対応GPUによる計算加速に対応しており、RTX 5070はその要件を満たしています。
Ubuntu環境での安定動作も確認されているため、GPUアクセラレーションを活用する構成に適しています。

メモリの増設について

本構成は32GBメモリを搭載していますが、用途や状況によっては64GBへの増設が効果的です。
以下のようなケースでは、増設により処理性能や安定性の向上が期待できます。

・32GB環境でメモリ不足からスワップが発生し、処理が遅くなっている場合
・Autodock VinaやGROMACSの複数ジョブを同時に動かしている場合
・メモリ不足のため計算を分割して実行している場合

これらのケースでは、64GBへの増設により処理速度や安定性が向上し、本来の性能を引き出すためのボトルネック解消策として効果が期待できます。

ただし、64GBに増設することで必ず解決するとは限りません。
実際の計算に必要なメモリ容量は、使用するソフトウェアやデータサイズ、並列実行数によって大きく異なります。
導入前には、現在のご使用状況やメモリ消費量の確認をおすすめします。
ご不明点や具体的な構成のご相談は、ぜひテガラまでお気軽にお問い合わせください。

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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J-OCTAを使用するPCを導入したい。
科研費スタート支援に採択されたため、テガラの若手研究者応援キャンペーンの特典A (マシン価格5%OFF) を適用し、50万円以内の予算で購入したい。
GPUよりもCPUに重視した設計で、OSはWindowsを希望する。

J-OCTAの推奨動作環境は下記の通りです。
・CPU: マルチコアCPU推奨
・メモリ: 16GB以上推奨
・グラフィックカード: OpenGLに対応したグラフィックカード (NVIDIA製を推奨)
・ハードディスク: 200GB以上の空き容量

参考：J-OCTAの機能 _ CAEソリューション：株式会社JSOL

この要件を踏まえ、J-OCTAの利用に適した構成として、CPU性能を重視したワークステーションをご提案しています。
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)」を活用し、ご予算50万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について

J-OCTAの並列計算処理に適した環境を構築するため、16コア32スレッドのRyzen 9 9950Xを採用しました。
分子動力学系ソフトウェアの長時間処理や複雑な演算にも耐える、実用的な計算性能を備えています。

GPUについて

J-OCTAは主にCPUによる計算処理を行うソフトウェアで、GPUは描画補助としての役割にとどまります。
安定した描画性能を確保するため、OpenGL対応のNVIDIA RTX A400を選定しています。

メモリとストレージについて

DDR5-5600 48GB×2 (計96GB) を搭載。空きスロットを活用することで、最大192GBまでのメモリ拡張が可能です。
ストレージには高速な1TB NVMe Gen4 SSDを採用し、J-OCTAの要件を満たす空き容量と十分な保存領域を確保しています。
将来的な処理負荷の増加にも対応できる、余裕を持った構成です。

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これまで他社製のマシンを分子動力学シミュレーション用に使用していたが、故障等が多いためマシンの更新を検討している。
予算300万円程度で、上記の用途に適した構成を提案してほしい。現在使用しているマシンのスペックは以下の通り。

CPU：Intel Xeon Gold 6242R (3.10GHz 20コア)
メモリ：192GB REG ECC
ストレージ：4TB HDD S-ATA
ビデオ：NVIDIA RTX A4500 20GB
OS： Windows 11 Pro for Workstations
保証期間：3年

現在のマシンは、分子動力学シミュレーションで分子集合体のMD計算と一般的な解析に使用しており、機械学習での利用も考えている。また、MD計算のために夜通し連続稼働させることが多い。

今回導入を検討するマシンでは計算時間を短縮したいので、現在使用しているマシンよりも高性能なCPUを搭載したい。
加えて、VMDを用いての視覚的な分子集合系の確認や機械学習での使用も考えているため、最適なビデオカードが必要だと考えている。

なお、量子化学計算は頻繁には行わないため、メモリは現行と同程度で充分だと考えている。
反対に、ストレージ容量はいまの4TBでは足りないため、20TB程度のHDDを希望する。

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

第4世代Xeon Scalableの2CPU構成

2024年3月時点で最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載したデュアルCPU構成です。
合計64のコア搭載数により、Intel Xeon Gold 6242Rと比較してもMD計算時のより高いパフォーマンスが期待できます。

NVIDIA RTX A4500 20GBで機械学習は可能？

ビデオカードはご予算に合わせて、ご利用中のマシンと同じNVIDIA RTX A4500 20GBを選択しています。ご利用予定のソフトウェア「VMD」のシステム要件において、ビデオカードは“OpenGLでのハードウェアアクセラレーション可能なビデオカードを強く推奨”とのみ記載があります。NVIDIA RTX A4500 20GBはミドルレンジのワークステーション向け製品であり、OpenGL 4.6にも対応しているため、VMDの利用に十分なスペックを持っていると考えられます。
また、ビデオカードの性能はハードウェアアクセラレーションに対応したソフトウェアなど、一部の処理を除いて大きく影響しないのに対し、CPUのスペックは全体の処理性能に直結するため、GPUよりもCPUを重視した構成としています。今後DeepLearningなども行う場合、NVIDIA RTX A4500 20GBは推論用途には十分なパフォーマンスが期待できますが、学習用途にはスペックが不足してしまう可能性がありますのでご注意ください。

また、本マシンの電源容量は現在の構成用に選定されているため、GPUの増設分などが考慮されていません。
GPUの増設など消費電力の大きい機器を増設する予定がある場合は、より大容量電源ユニットへの変更も可能ですのでお気軽にご相談ください。

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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