PC提案事例

事例No.PC-12076C、PC-12076Dなどを見ての問い合わせ。
Advance/NanoLaboでのDFT (密度汎関数法)や分子動力学計算のための計算機の購入を検討している。

計算エンジンは、主にLAMMPS、Quantum ESPRESSOを使用する予定。
DFTでは原子数100から200程度のものを扱いたいため、メモリは128GBから256GBが必要と推定している。
分子動力学計算の他に、Spring-8で取得したX線CTデータの解析にも併用する予定がある。

参考：
PC-12076C Advance/NanoLabo ターンキーモデル (ミドル)
PC-12076D Advance/NanoLabo ターンキーモデル(ハイエンド)

事例No.PC-12076Dをベースにして、構成を検討しました。
ご覧いただいた事例のCPU 「Xeon W7-3455 (24コア) 」 から、後継機種のCPU 「Xeon W7-3555 (28コア) 」 へ変更しています。
Xeon W7-3555は、Xeon W7-3455よりもコア数が増加しており、マルチスレッド性能や大規模データ処理の効率が向上。高負荷な作業でより高い処理性能を発揮し、全体的な作業効率と応答性の改善が期待できます。
GPUはX線CTデータの解析用として、 「RTX2000 Ada 16GB」 を選択しました。

メモリの搭載枚数について

今回採用したCPU「Xeon W7-3555 (28コア) 」は、8チャネルのメモリに対応しています。
CPUの性能を最大限に引き出すため、各チャネルに1枚ずつ、合計256GB (32GB x 8枚) のメモリを実装しています。
メモリチャネルの数に合わせてメモリを搭載することで、CPUとメモリ間のデータ転送が最適化され、帯域幅を最大限に活用できます。

参考：メモリ構成によるパフォーマンスの変化

本構成の拡張性としまして、マザーボードに空きスロットが8つございますため、同仕様の32GBモジュールを追加することで、メモリ容量を合計512GB (32GB x 16枚) まで増設可能です。

ただし、メモリを8枚以上搭載しても、CPUとメモリ間のバス (メモリチャネル) の本数は増えないため、同時にやり取りできるデータ量 (帯域幅) は変わらず、通信速度の向上は見込めません。 メモリ容量は増えますが、処理速度に直結するわけではない点にご注意ください。
※メモリ速度はCPU側の速度に準拠します。

参考：インテル® Xeon® w7-3555 プロセッサー ※外部サイトに飛びます

ご使用目的や処理内容に応じて、メモリ構成やその他の仕様を柔軟に見直すことが重要です。
掲載内容とは異なるご用途やご予算の場合でも、どうぞお気軽にご相談ください。

ライセンスも含めたワークステーション導入をご検討中の方へ

本構成には「Advance Nanolabo」のライセンスは含まれておりません。

ライセンスをお持ちでない場合や、ソフトウェアとあわせて環境を整えたい場合には、ソフトウェアのライセンス取得から、最適なハードウェアの選定・セットアップまでを一括でご提案する「ターンキーシステム」のご利用も可能です。

導入の手間を省き、届いてすぐに研究をはじめることができる環境をご提供します。

ソフトウェアの導入をご検討の際は、お気軽にお申し付けください。

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MD計算のためのマシンを導入したいと考えている。
予算700万～800万円の範囲で構成を検討して欲しい。具体的には、以下のような構成をイメージしている。

GPU：可能であればA100、もしくはV100を複数
CPU：Xeon 2CPU構成
ストレージ：2TB SSD + 4TB HDD
メモリ：256GB

使用ソフトウェアは、Quantum Espresso、LAMMPS、Advane Nanolabo、NeuralMD、CUDA Toolkit、MATLABで、OSはAlmaLinux 9のプリインストールを希望する。利用予定のソフトウェアにおいて、GPUを複数枚構成にすることでメリットがあるのかを知りたい。

また、テグシスWEB内でクラスター化の提案事例を見たが、今回の用途では拡張性のあるマシンとクラスター構成のどちらが良いか教えて欲しい。

加えて、2CPU構成を初めて検討しているため、挙動に注意点などがあれば知りたい。

GPUについて

倍精度指定の場合はNVIDIA A800 40GBが現行品として適しています。ただし、NVIDIA A800 40GBには画面出力がないため、Matlabを使用する場合には、画面出力用としてT400のようなカードを追加することをお勧めします。

2CPU構成について

2CPU構成に関しては、OS上では合計コア数として認識されるため、特別な動作をするわけではありません。ただし、詳細に見ていくと、CPU間は高速なバスで接続されていますが、メモリとGPUが搭載されるPCI-EバスはそれぞれのCPUごとに接続されています。そのため、一方のCPUが管理しているメモリアドレスやGPUにアクセスする際にはCPU間の接続バス（UPI）を経由する必要があり、そこで若干の遅延が発生する可能性があります。

NanoLaboについて

NanoLabo自体はCPUコア数が多いほど処理能力が向上します。

複数GPUでのNeuralMDの計算は並列化効率が高いため、N枚のGPUを使用すれば計算速度はN倍になります。1枚のGPUで計算するよりも2枚で計算した方が2倍速いですが、ハードウェアの価格も2倍です。そのためGPUの枚数は、計算時間を重視するのか、価格を重視するのかといった利用目的と費用対効果に応じて決められます。また、複数GPU搭載時のNVLink BridgeやNVSwitchなどは不要です。

拡張性を持たせたマシンとクラスター構成のどちらが良いかについては、ソフトウェア的には、どちらの構成でも計算速度などの性能に影響はありません。冷却や騒音などのハードウェア的な観点からご選択ください。

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分子動力学計算のために128~256コアのワークステーションを購入したい。主にLAMMPS、CP2Kを使用する予定がある。おすすめの構成を教えて欲しい。

使用ソフトウェア：LAMMPS、CP2K
ご予算：200万～300万円

なお、現在進めている研究ではLAMMPSのGPU機能を使用していない。DFT計算にはCP2Kを使用しているが、こちらも同様にGPUを使用していない。ラックマウント筐体を採用しても問題ないので、要望に近い構成を提案して欲しい。

CPUについて

AMD EPYCによる、128コア 256スレッド構成です。

128コア以上の場合にはラックマウント筐体を用いた構成が前提で、専用仕様のためコストが大きく上がります。しかし、コストの上昇に対して増えるコア数はそれほど多くないため、コストパフォーマンスを優先して検討しています。

スペックについて

予算に余裕がありますので、メモリモジュールは12枚構成を推奨します。メモリチャネルが12chですので、計算速度の向上が期待できます。ただし、LAMMPSのメモリ使用量によってはオーバースペックになる可能性がありますので、実際の処理で必要なメモリ容量をご確認ください。

SSD容量は2TBとしています。LAMMPSやCP2Kで扱うデータ量からの選定ですが、ストレージ容量に指定がある場合にはご相談ください。

GPUについて

GPUを使用しないとのことですが、LAMMPSやCP2KはGPU計算に対応していますので、RTX4090を1枚搭載した構成としました。 (ただし、単精度計算です)

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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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Red Hat Enterprise LinuxでLAMMPSを利用できる環境を作りたい。
別のPCでJ-OCTAを稼働させて計算条件やデータセットを作り、同じネットワーク内のこのPC上で、LAMMPSでの並列計算を実施する想定。
予算120万円程度での構成を提案して欲しい。

ご予算に合わせて構成を検討しました。
ある程度のコア数を確保できるCPUを選択した構成です。

本構成では、ご予算との兼ね合いからGPGPUを想定していませんので、ビデオカードは描画のみを想定したエントリークラス製品を採用しています。 Red Hat Enterprise Linuxについては、お客様よりバージョン8におけるJ-OCTAの動作実績をご連絡いただいたため、ご指定に合わせたOSとしています。

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。

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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。

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。

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計算科学向けワークステーションを検討している。
主な用途は分子動力学シミュレーション(LAMMPS、OCTA)と量子化学計算(Gaussian)。
予算は100万～120万円程度。

ご予算の範囲で構成を検討しました。
Xeon仕様(PC-8617A)と比較した場合、コアあたりの価格が安く動作クロックも高い点がメリットです。
また、PCI-E Gen4に対応していますので、GPUへの帯域がXeon仕様よりも広くなっています。

一方、コアあたりのメモリ帯域としてはXeon仕様の方が有利です。
その他、ベクトル演算用のAVX512に対応しない(AVX256までの対応)ことや、Intel系のコンパイラやライブラリの最適化に対応しない、メモリ増設に対応しないといったデメリットもあります。

シンプルにコア数×動作クロックが処理能力に直結する場合は、ほとんどの場合で本事例の構成が高速になると言えますが、前述のようなデメリットに関わる要素が、速度に影響する処理の中に含まれる場合はXeon仕様と比較して優位性が逆転する場合がありますので、ご承知おきください。

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計算科学向けワークステーションを検討している。
主な用途は分子動力学シミュレーション(LAMMPS、OCTA)と量子化学計算(Gaussian)。
予算は100万～120万円程度。

ご予算の範囲で構成を検討しました。
2CPU構成のため、メモリは1CPU(26コア)あたり6chでの接続となりますので、メモリ帯域の面でRyzen Threadripper仕様(PC-8617B)よりもメリットがあります。
Intel MKLなどIntel系ライブラリやコンパイラの最適化を考慮する場合は、CPUも同じIntel製とするのが望ましいでしょう。

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分子動力学計算プログラム LAMMPS を用いた、多人数の計算ジョブに適したワークステーションを検討している。

一般的に、コア数 (スレッド数)が多い方が、多人数の計算ジョブには適しております。多くのソフトウェアは市場シェアの面からIntel CPUに処理が最適化されていることが多いですが、AMD CPUでの実例も多いLAMMPSでのご利用がメインということで、より多くのコアを利用することの出来るAMD EPYCを採用した構成を提案させていただきました。

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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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