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。

お問い合わせ

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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分子シミュレーション用途でLinux OS搭載のワークステーション導入を検討している。
GROMACSとLAMMPSのインストールに加えて、設置支援および導入後の保守も依頼したい。ハードウェアとしては、GPU2枚搭載、IPMI機能を想定。

その他、SSH接続やIPアドレス設定など社内PCとの連携・接続のサポートも希望する。

CPUとメモリ構成について

Xeon W5-2565X (18コア) を採用し、GROMACSやLAMMPSなどの並列計算に対応できる計算性能を確保しました。

メモリは128GB (32GB×4枚) を搭載し、将来的には256GBまでの増設が可能な構成です。
これにより、大規模な分子動力学シミュレーションにも対応できます。

GPUの選定について

当初ご希望いただいたRTX 4000 Adaは終息していたため、現行製品であるRTX PRO 4000 (Blackwell世代) を2枚搭載する構成に変更しました。
どちらのGPUもPCI-E x16レーン接続に対応しており、計算処理の高速化と安定性を両立しています。

IPMI機能とネットワーク構成について

IPMIポートはマザーボードの1GbEポートと共有されており、接続によりリモート管理が可能です。

ただし、この1GbEポートをIPMIとして使う場合、LANポートとして使えるのが1つ (10GbE) だけになります。
ポート数を増やす必要がある場合は、ネットワークカードの追加での対応となります。
ネットワークカードを追加する場合、3枚目のGPUは搭載することができませんので、GPUの増設予定がある場合にはご注意ください。

なお、IPアドレス設定やSSH接続など、社内PCとの連携に関するサポートも提供可能です。
納品前の設定作業または現地での対応を選択いただけます。
※本案件ではご要望はありましたが、最終的に設置支援は実施されておりません。

セキュリティと筐体について

お客様へのヒアリングの過程で、鍵付きラックなど物理的なセキュリティについてもご相談いただきました。
ワークステーションやサーバー本体の他、サーバーラック (18U) や底板オプションを含めたご提案も承っています。
ご希望のラックタイプに合わせた選定はもちろん、セキュリティロックケーブル用スロット付きケースの選定も可能です。

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。
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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。

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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Windows OS環境で、複数ユーザーが同時に計算処理を実行できる科学技術計算サーバーの導入を検討中。

主にGaussianを使用するため、CPUの性能を重視した構成を希望。
Quantum EspressoやCP2Kなどの導入も視野に入れている。
現在はGPU計算を使用していないが、GeForce RTX 2080 Tiを保有しており、増設可能な拡張性も確保したい。

また、Windows Serverの運用は初めてのため、設定やライセンスについても相談しながら慎重に進めたい。

Gaussianを中心とした量子化学計算に適した構成として、初期はワークステーションとして運用しつつ、将来的なWindows Serverへの移行にも柔軟に対応可能なサーバー設計をご提案しました。

Gaussian対応・将来のサーバー運用を見据えた構成

本構成は、GaussianなどのCPU依存型ソフトに最適化されており、単体のワークステーション利用時にも十分な性能を発揮します。
主な構成要素は以下の通りです：

Windows Serverを選ぶ前に知っておくべきこと

今回はご予算とOSの制約の兼ね合いからWindows 11を採用いたしましたが、将来的にWindows Server運用に移行も可能です。

採用の際の注意点

ライセンス体系やCAL (Client Access License) の必要性など、費用面も含めてご説明いたします。

Windows Serverのライセンス費用は、CPUのコア数に応じて決まるため、多コアCPUの場合、ライセンス費用が大きくなる場合があります。
加えて、複数ユーザーで同時接続する場合、CAL（Client Access License）の追加購入が必要となり、総費用に影響を与える点にも注意が必要です。
さらに、GeForceシリーズはWindows Server環境での公式サポート対象外となるため、GPUの運用について、あらかじめ方針を確認しておくと安心です。

このように、Windows Serverへの移行には、コスト面・運用面の両面で計画的な準備が必要となります。
将来的な拡張を見据えたシステム設計の一環として、これらの点をあらかじめ把握しておくことをおすすめします。

導入までの流れを、実際のやりとりからご紹介

別件ではございますが、実際にGaussianの導入を検討された研究者の方とのやりとりをもとに、構成決定までの流れを詳しくご紹介しています。

初めてのサーバー導入でも、対話を重ねながら最適な構成を導き出すプロセスをご覧いただけます。

参考：【導入事例】研究開発者のお悩みに”対話”で応えるテグシスの提案力

用途や運用環境に応じたカスタマイズにも柔軟に対応可能です。構成相談から導入まで、お気軽にお問い合わせください。

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事例No.PC-24001322を見ての問い合わせ。
Alphafold3やESM Cambrianによる解析、および機械学習に使用するPCを購入したい。
将来的にはGromacsやGaussianの利用も想定しており、特にGaussianへの対応を考慮して、高性能のCPU、GeForce RTX 4090、128GB以上のメモリを希望。

参考：事例No.PC-24001322 機械学習用マシン

深層学習や量子化学計算など、GPU負荷型・CPU負荷型のいずれの処理にも対応できるよう、計算性能とメモリ構成を最適化しました。
Alphafold3、scikit-learn、Gaussianなどの研究向けツールを安定かつ効率的に活用できます。

Alphafold3を主目的としたGPU

Alphafold3は、深層学習を用いたタンパク質構造予測ソフトウェアで、推論処理の大部分をGPU上で実行します。
当初はGeForce RTX 4090をご希望いただきましたが、すでに終息していたため、同世代のAdaシリーズであるRTX 4500 Adaをご提案しました。

その後、お客様から「GeForce RTX 5090でAlphafold3が動作している事例を確認した」とのご連絡があり、最新のRTX 5090GPUを採用することとなりました。
なお、この情報はGitHub上のユーザー報告によるもので、公式サポートではありませんが、社内検証と複数の事例を踏まえ、実環境での安定稼働を確認しています。

参考：Alphafold3 GitHubページ

Gaussianを快適に運用するためのCPU性能とメモリ容量

DFT計算では、以下の3要素が性能を左右します。

• コア数：並列処理性能に直結。
• クロック周波数：シングルコア性能を左右
• メモリ容量・帯域：大規模計算の安定性を確保

本構成には、16コア32スレッド・最大5.7GHz動作の Ryzen 9 9950X を採用。並列処理とシングルスレッド性能のバランスに優れ、最大192GBのメモリを搭載しています。
大規模分子系の計算ではメモリ不足が性能低下の要因となるため、本構成ではCPUが対応する最大容量までメモリを搭載しています。
GPUとのバランスも良く、高負荷演算に対応できる構成です。

導入までの流れを、実際のやりとりからご紹介

こうした構成をご提案するまでの流れを紹介した事例もございます。
Gaussian導入にあたってのご相談内容、構成決定までの流れをご紹介しています。
検討の参考に、ぜひご覧ください。

参考：【導入事例】研究開発者のお悩みに”対話”で応えるテグシスの提案力

主に使用したいソフトウェアや今後の方針に応じて、柔軟なカスタマイズが可能です。初期相談からカスタマイズまで、お気軽にお問い合わせください。

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普段からMAGMAを使用した計算を行っているが、新たにMAGMA専用の計算用PCを購入したい。
現在使用している構成より速ければ速いほど良いので、オススメや購入時期について教えてほしい。

現在使用している構成は下記の通り。

CPU：Core i9-14900K 3.20GHz (8C/16T) + 2.40GHz (16C/16T)
メモリ：合計 128GB DDR5-5600 32GB  x 4
ストレージ：500GB SSD S-AT
ビデオ：NVIDIA GeForce GT710 1GB
OS：Ubuntu 22.04

現在使用されているマシン構成を基に、2025年7月現在の最新CPUを搭載した構成です。

MAGMAで大規模行列計算の性能を引き出すには、最新世代のマルチコアCPUと十分なメモリ帯域幅を備えることが重要です。
本構成は高クロック動作が可能なIntel Core Ultra 9 285Kと128GBメモリを搭載しており、数値線形代数計算の性能向上が期待できます。

こちらの事例の参考価格は、PC本体のみの価格です。
MAGMAライセンスも併せてご購入いただけます。
MAGMAライセンスの詳細はこちら。
MAGMAの概要や活用事例については、以下のページでも詳しく紹介しています。

参考：数式処置ソフトウェアMAGMAでの計算に最適化したマシン

MAGMAの使用方法や重視する点に合わせた構成をご提案いたします。
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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