PC提案事例

反応機構解析、タンパク質ドッキング、インシリコ (計算化学) スクリーニングを想定した計算用PCを導入したい。
現在はGaussian16 を中心に、LAMMPSとGROMACS も併用しているが、計算負荷が増え、現行PCでは性能不足が顕著になっている。
将来的にはLinux系のOSに変更し、LAMMPSとGROMACSをメインにすることも視野に入れている。
予算は約100万円 (超過も可)。

想定しているマシンスペックは以下の通り。

CPU:Core9 or Ryzen9
SSD:2TB
メモリ:128GB
GPU: Geforce RTX 5090 (32GB) / PRO 4500 (32GB) / RTX PRO 5000 (48GB)

GPUについて、Gaussian で倍精度 (FP64) 性能を活用できるかを知りたい。

CPUとメモリについて

Gaussian は計算の多くを CPU で処理するため、並列利用するコア数と実効クロックが計算時間に直結します。
今回は、ご予算内で並列計算時の性能を確保できる、Ryzen 9 9950X (16コア) を採用しました。

メモリはご要望に合わせて128GB (32GB×4枚) を搭載しています。
Ryzen 9 9950X は最大 192GB まで対応しますが、今回の構成ではスロットがすべて使用されています。
そのため、メモリ容量を192GBへ増量する場合は、増設ではなく既存モジュールをすべて交換する必要があります。

GPUの選定について

ご希望の3候補それぞれでお見積りを作成しました。
今回は価格と性能のバランス面で検討が進んだ RTX 5090 (32GB) 構成をご紹介しています。

なお、ご要望いただいた各GPUは、単精度 (fp32) での処理を主用途としたモデルです。
RTX 5090でも倍精度 (fp64) 演算は扱えますが、fp64を重視する解析では期待した性能が得られない場合があります。
その場合は、倍精度演算の必要性やご予算を踏まえて、最適な構成をご提案します。

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

Gaussian等の量子化学計算を実行可能なマシンとして、モデルPCシミュレーションで下記のスペックのマシンを試算した。

CPU ：Intel Xeon Gold 5520+ 2.20GHz (TB 4.00GHz) 28C/56T x 2基構成
メモリ：合計256GB DDR5 5600 REG ECC 16GB x 16
GPU：NVIDIA RTX A400 4GB (MiniDisplayPort x 4)
ストレージ：1TB SSD S-ATA
電源：1000W 80PLUS PLATINUM
OS：Microsoft Windows 11 Pro for WS 64bit

モデルPCでは予算の160万円 (税込) を超えるため、上限内でGaussianが快適に動作する構成を提案してほしい。

ご連絡いただいたご希望要件に合わせて構成を検討しました。

Gaussian 16は、分子構造の最適化やエネルギー解析などを行う量子化学向けのソフトウェアで、研究や開発の現場で広く活用されています。
この種の処理は負荷が高く、効率よく運用するにはシステムのスペックが重要です。
本ソフトウェアは、マルチスレッドによる並列実行を活用することで、処理時間を大幅に短縮できます。

構成について

並列処理機能を最大限活用するため、ご希望の金額内で可能な限りコア数を確保できる「AMD Ryzen Threadripper 7970X 4.00GHz (boost 5.3GHz) 32C/64T」を採用しました。

Gaussian 16で原子数50以上または基底関数500以上の計算を行う場合は、1コアあたり4GB以上のメモリを実装することが推奨されています。
メモリは余裕をもって256GB搭載しており、高負荷な処理にも対応可能です。

本仕様で採用しているマザーボードは、最大で4枚までのメモリを実装できます。
さらに容量を増やす場合は、現在のモジュールをすべて容量の大きいものに交換する必要があります。

ご参考までに

本ケースではお客様のご予算の範囲内でストレージの性能向上や容量の拡張を図ることで、より安定した運用環境を構築することもできます。

弊社は Gaussian 16をはじめ、材料工学やマテリアル研究など、他の高度な計算ソフトに適したシステムをご提案しています。
それぞれの手法に適したPCスペックについては、以下のページで詳しくご紹介しています。

ご予算やご使用のソフトウェア、運用方法に合わせて最適なパーツ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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

材料計算、特に第一原理電子状態計算 (想定ソフトウェア：VASP、ABINIT)に使用する目的で、ワークステーションを導入したい。
具体的には、最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算を考えている。
予算60万円程度で提案して欲しい。

ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。

VASP、ABINITでのGPU選定

VASP、ABINITともにGPGPUに対応していますが、公式ドキュメントの情報を確認するとTESLA系統のfp64性能の高いGPGPU専用カードの利用が前提と考えられます。
本件のご予算では、これらのカードを選択することはできないため、GPU利用に固執せず構成を検討するのが良いと思われます。

VASP利用時のメモリ消費量

なお、ご利用予定のソフトウェアは計算規模が大きくなるとメモリ消費量が増加します。
VASPの必要メモリ容量を計算するための考え方が公式サイトに掲載されていますので、計算内容に合わせてご確認ください。

参考：Memory requirements (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
材料計算ワークステーション,第一原理電子状態計算,VASP計算,ABINITシミュレーション,トータルエネルギー計算,構造緩和計算,フォノン計算,物性計算,材料特性予測,GPGPU対応,分子動力学解析,電子密度関数法,第一原理計算,ワークステーション,材料シミュレーション,物質科学ソフトウェア,コア数重視,材料特性計算

Gaussianを使って金属錯体の計算を行いたい。想定している計算では、基本的にCPUを8コア使うことを想定している。
必要に応じて2つの計算を同時に行う場合があり、CPU全体としては合計20スレッドあれば十分。R言語による行列計算も考えている。
なお、自分自身で検討した構成は下記の通り。

予算50万円の範囲内で、より良い構成の提案を希望する。

ご予算の範囲内で、CPU性能がより高くなる構成をご提案しました。

CPUはRyzen 7000シリーズ最上位の16コアモデルであるRyzen9 7950X (32スレッド) を搭載した製品です。
下位モデルには12コア/24スレッドの製品もありますが、Ryzen9 7950Xの方がブーストクロック作動時の最大クロックが高く設定されているため、CPU速度を重視した選定としています。

【Ryzen 7000シリーズ 12コアモデルと16コアモデルの最大クロック】

Ryzen9 7950X とXeon W-2200シリーズとの比較で考えた場合、Xeon W-2200シリーズは発売から時間が経過していますので、後発であるRyzen9 7950Xの方がCPU自体の性能が高いとお考えください。
なお、Ryzenはコンシューマ向け製品のため、メモリ容量の上限は128GBです。Xeon W-2200シリーズのメモリ上限1TBよりも低くなりますが、想定されているメモリ容量が64GBでしたので、この点は問題にならないと判断しています。

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
金属錯体計算ワークステーション,Gaussian,科学計算ソフトウェア,高性能ワークステーション提案,分子動力学シミュレーション,行列計算処理,マシン性能最適化,理論計算ツール,サイエンティフィックコンピューティング,金属錯体計算ワークステーション,数値シミュレーション,予算内高性能マシン,ハイエンドコンピューティング,化学計算,数値解析ツール,科学計算ツール,メタルコンプレックス計算,分子解析ソフトウェア,高性能ワークステーション構築,ワークステーション提案,サイエンティフィックコンピューティングマシン,理論計算,分子モデリング,化学反応計算

化学品の研究開発で素材の分子構造解析を行うため、Gaussian/Gaussviewの利用に適したマシンを導入したい。
ハード面では下記の条件を満たせば購入先にこだわりはないので、サポート対応してくれるメーカーから購入したい。

CPU：コア数が32以上であり、Xeon Gold 5220以上のスコアを持つIntel製CPU
メモリ：128GB以上 (拡張性のあることが望ましい)
Cドライブ：1TB以上のSSD
Dドライブ：1TB以上のSSD
GPU：NVIDIA Quadro P620以上のスペックで計算用途に用いられるNVIDIA製品
保守点検費用も含む

【CPUについて】
第3世代のXeon Goldを2基搭載して、合計32コアを実装しました。

■構成検討のポイント
・1つのCPUで32コア以上の製品も選択できるが、2CPU構成にした時よりもコストが上昇する場合がある。
・本事例ではコストとスペックのバランスを考慮した上で2CPU構成を採用。
・2CPU構成の場合、メモリスロットが増えるため増設の余地が大きくなる点がメリット。

ご提案ではひとまずとして条件の下限である32コアとしていますが、より多くのコア数が必要な場合にはご相談ください。

【メモリについて】
メモリは出荷時点の構成で空きスロットが8つあります。

■構成検討のポイント
・搭載しているものと同じメモリを増設することで合計256GBまで増設可能。
・初期搭載のメモリを取り外して換装すれば、最大2TBまで拡張可能。

【ビデオカードについて】
ビデオカードは現行のラインナップで指定条件に近いT1000を選択しています。

■構成検討のポイント
・「計算用途に用いられる」の指す意味によってカードの選定基準は異なる。
　→「ワークステーション向けビデオカード」の意味であれば、T1000で問題はない。
　→「GPGPUに用いられるビデオカード」の意味であれば、T1000では性能不足。

GPGPU利用を想定する場合には、適したビデオカードを選定しますので、ご相談ください。

サポートについて

保守点検に関しては、お問い合わせ時点で詳細なご要望を頂戴していませんでしたので、たたき台として「あんしん＋　5年間引き取り修理」を加えた内容でのご案内としました。
弊社の基本的な保証は引き取り修理対応となりますが、オンサイト保守やTeamViewerを利用したリモートサポートなど、お客様のご要望に合わせて保証をカスタムすることが可能です。
納入時の設置や動作確認などに関してもご相談を承っていますので、気兼ねなくお問い合わせください。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
第一原理手法,全電子計算手法,密度汎関数理論(Density functional theory: DFT),コーン・シャム方程式,Kohn-Sham,量子化学,マテリアルズインフォマティクス,マテリアルインフォマティクス,高精度物性予測モデル,新素材開発,新物質・新材料探索,ソルバ,分子構造解析,質量分析計,タンデム質量分析計,LC-MS,GC-MS,イオンモビリティ質量,イメージング質量分析計

事例No.PC-9979を見ての問い合わせ。
Gaussianでの計算およびGaussViewでの表示を行うためのマシンを、予算50万円程度で導入したい。
PC-9979の事例は、大きな計算は行わず限定的な用途を想定した内容だが、提案してもらうPCでGaussianを利用した場合にどの程度の計算ができるのか知りたい。

事例No.PC-9979の構成はパーツが終息しており、同じ構成でご提供することができないため、同価格帯での代替構成を提案させていただきました。

CPUは、ご予算内で多くのコア数を搭載できるようAMD Ryzen 16コア製品を採用しています。
CPU以外は、PC-9979と同程度のスペックとして設定しました。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
Gaussian/量子化学/計算化学/マシンラーニング/AI/HPC/クラスタ/GPU/CPU/メモリ/ストレージ/並列計算/スループット

PC-8617Aを見ての問い合わせ。
Gaussian 16W 32bit マルチプロセッサ版を使うためのマシンを導入したい。
予算100万円程度で、GaussianとGaussviewの利用を想定した構成を提案して欲しい。
OSはWindowsを予定しており、具体的なスペックとしては以下をイメージしている。

・CPU：30コア程度
・メモリ：128GB
・GPU：NVIDIA T1000 8GB

Windows版 Gaussian 16W 32bitの場合、利用できるハードウェアのリソースは厳しく制限されます。

参考：G16W System Requirements ※Gaussianの公式サイトへ飛びます

the 32-bit version of Gaussian 16W is limited to accessing at most 2 GB of RAM

and 16 GB of disk regardless of how much memory is available on the system.
The 32-bit multiprocessor version of G16W is limited to 4 processors (or cores).

上記の通り、利用できるコア数は最大で4つで、メモリも2GBまでとなります。
これは32bitというプログラムの仕様によるものであり、回避することができません。
そのため、32bit版の利用が前提となる場合には、ご覧いただいた事例No.PC-8617Aのような2ソケットかつ大容量メモリの構成を導入しても、性能を活かしきることができないことをお伝えし、方針の再検討をお願いしました。

結果、Gaussian 64bit版を導入するとのご連絡をいただき、マシン側も64bit版に合わせた構成として検討しました。
CPUはXeon Scalableの2CPU構成で、合計32コアを実現しています。
本件のご予算とスペック全体のバランスに配慮する場合、CPUは32コア近辺の構成とするのが最適と考えられます。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします