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。

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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。

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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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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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下記の要件で、量子化学計算用マシンを提案して欲しい。

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 AMD EPYCの高ワットパフォーマンス

第 4 世代 AMD EPYCシリーズの24コアモデル AMD EPYC 9254を搭載した構成です。
第 4 世代 AMD EPYCシリーズは高い省電力性能を備えており、本構成に搭載のAMD EPYC 9254のTDPも200Wです。
200WのTDPは同価格帯のIntel製Xeon Scalableシリーズの24コアモデルIntel Xeon Gold 6442Y (TDP:225W) と比較しても低い数値であり、高いワットパフォーマンスによる消費電力量の低減が期待できます。

GROMACSの事前インストールサービス

また、ご希望に沿ってGROMACSを事前インストールしています。
なお、GROMACSはインストール時、ビルドオプションを指定する必要があります。
弊社での事前インストールをご希望の場合は、下記の公式マニュアルを参考に、必要なビルドオプションをご指定ください。

参考：Installation guide – GROMACS 2024.1 documentation

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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GROMACS・LAMMPSなどのソフトウェアを用いた量子化学計算・分子動力学計算用コンピュータ・クラスターの導入を検討している。
ワークステーション (ノード) が並列化されたシステムから構成され、3ノード以上かつ、全コア数が60以上の構成を提案して欲しい。

ノードのうち1台にはRTX A6000などの分子動力学計算用GPUを搭載したい。

ソフトウェアに関しては、GAMESS、 LAMMPS、 GROMACS、 RadonPy、 ERmodの使用を予定している。
上記のソフトウェアをプリインストールし、PBSでジョブ管理が可能な状態で納入してほしい。
また、LAMMPS・GROMACSについてはGPUを利用したジョブ実行ができることが好ましい。

具体的な各ノード構成の希望は以下の通り。

4台構成のコンピュータ・クラスター

お客さまのご要望に合わせて、
管理ノード + GPU搭載計算ノード + GPU非搭載計算ノード x2の合計4台構成
でクラスターを構成しました。

管理ノードは共有ストレージを兼用し、20TB HDD S-ATA x5枚でRAID5を構成しています。
計算クラスターとしては、1ノードあたり56コア x3台で、合計で168コアのクラスターシステムです。
また、GPU搭載計算ノードにはNVIDIA RTX A6000 48GB GDDR6を搭載しています。

各ノード・UPS・ネットワークスイッチは42Uのサーバラックに収納し、現地での設置作業を含める形でご提供しています。
なお、各ノード間は10GbEネットワークスイッチを介して接続しています。

ジョブ管理が可能な状態でのソフトウェアセットアップ

お客様のご要望にあわせて、GAMESS、 LAMMPS、 GROMACS、 RadonPy、 ERmodをプリインストールしています。
LAMMPS・GROMACSは、GPUを利用した計算を行うことができるようにセットアップしています。
また、管理ノードにPBSをインストールし、各ノードへの計算リソース配分が行えるよう設定しています。

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。
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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アカデミックフリーのツールを用いたタンパク質・低分子化合物の結合解析を行いたい。
構造予測、ドッキングシミュレーション、量子計算、MD計算に使用する予定。
使用するソフトウェアは以下を考えている。

構造予測：Alphafold2
ドッキング：autodock (GNINA) / ucsf-dock
量子計算：GAMESS / firefly
MD：GROMACS 2022.4

AlphaFold2をローカルで構築でき、一般的な条件でGROMACSを稼働させられるスペックが必要。
メインの用途はMD計算や量子計算で、将来的にはイン・シリコ・スクリーニングへの発展を考えている。

第3世代Xeon Scalableを搭載した2CPU構成をご提案しました。
ご利用のソフトウェアにIntel APIをコンパイラとして推奨している物があることに配慮した選択です。

ソフトウェアの性質にあわせたCPU・GPU選定が必要

ご連絡いただいているのソフトウェアのうち、GAMESS以外は何らかの形でGPUを利用することができますが、CPUで処理を行う部分も相応にあるため、CPUとGPUのバランスを考える必要があります。

AlphaFold2はGPUを必要とするソフトウェアで、かつ2.2TBほどの巨大なデータベースを参照するため、ストレージ性能がパフォーマンスに大きく影響します。2ndストレージとして搭載している大容量のSSDはAlphaFold2のデータベース保存を想定したものです。

AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアとではGPUの使われ方が異なる

なお、AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアでは、GPUの使われ方が異なり、AlphaFold2はTensorflowを基盤としたDeepLearningになりますが、他のソフトはGPUをコアプロセッサとした科学計算です。
科学計算ではGPGPUに倍精度小数点演算 (fp64) を求められることがありますが、非常に高額で専用筐体が必要になります。 利用を想定しているソフトウェアは、いずれもfp64が必須ではなくCUDAに対応したNVIDIA製GPUであれば利用可能とされているため、搭載GPUはディスプレイ出力を兼ねたビデオカードを選択しています。

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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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大規模な分子動力学計算を行うためのマシンが欲しい。
LAMMPSやGROMACSの利用がメインで、必要に応じて量子化学計算 (Density Functional Theory：DFT) も利用する。
GPGPUでの計算を行うので、CUDA Toolkitもインストールして欲しい。

また、希望条件は以下の通り。

・CPU：AMD ThreadripperPRO 3995WX 2.7GHz 64コア
・メモリ：256GB
・ストレージ：480GB SSD S-ATA / 4TB HDD S-ATA
・GPU：NVIDIA A100 8GB
・筐体：タワー型
・OS：Redhat系
・その他：CUDA Toolkit
・予算：600万円程度

お客様のご希望を元に、構成をご案内しました。
LAMMPSやGROMACSでの大規模な分子動力学計算を想定した構成です。

■Point

AMD ThreadripperPRO と NVIDIA A100 を搭載する構成の場合、冷却方法の検討が必要

AMD ThreadripperPROは水冷CPUクーラーが標準仕様となっているため、筐体側にはNVIDIA A100を冷却できるほどのFANが標準搭載されておりません。 そのため、NVIDIA A100の冷却はGPU冷却専用のケースFANの追加で対応しています。 また、PCI-Eの空きスロットにダミーカバーを取り付けることで、NVIDIA A100の冷却効率UPを図っています。

LAMMPSとGROMACSの利用でGPUでの倍精度計算を行わない場合には、GPUを一般的な製品に変更してコストを抑えることができます。

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分子動力学ソフトGromacsおよびLAMMPSがプリインストールされた計算機を探している。テガラで対応できないか。

MPI+CUDA版を検討中」とのご相談を頂きました。OSはUbuntuまたはCentOSをご希望で、GPUにTesla K20かK20Xを搭載したいとのこと。

ちょうどTesla K40の登場直前であったことから、K40の発表を待ってK40搭載仕様をご提案しました。その他、CPUはXeon E5-2650v2(2.6GHz 8コア)×2、メモリは64GB(REG ECC)、ストレージにはOS＆ソフトウェア用にSSD 128GB×2(RAID0)、データ保存用に4TBのHDD×2…といった構成としました。

OSはCentOS 6.4 64bitとし、ご希望に沿ってGromacsとLAMMPSをプリインストールする形にしました。また、今後GPUを増設すると200V-240V電源が必要となることから、200V-240V対応のUPSも合わせてお見積もりしました。

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