PC提案事例

主な用途は、MATLABやPythonによる数理シミュレーション解析と、FIJIやMATLABを用いた画像解析。
並列計算効率を重視するため、32コア/64スレッドのCPUと256GB以上のメモリを希望。
機械学習やAdobe After Effectsの利用も想定しており、GPU性能やストレージの拡張性についても相談したい。

CPU・メモリ構成について

数理シミュレーションや画像解析、並列処理を効率的に行うため、2025年9月時点で最新世代のIntel Xeon W7-3565X (32コア/64スレッド) を採用しました。

メモリは32GBモジュールを8枚搭載し、合計256GBを実装。
さらに、空きスロットを8本確保しており、最大512GBまでのメモリ増設が可能です。

GPU・ストレージについて

軽量な機械学習処理やAdobe AfterEffectsによる動画編集を想定し、NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB) を採用しました。
ワークステーション向けGPUとして、画像分類や映像処理で安定した性能を発揮します。

システムには2TB NVMe SSDとデータ保存用の8TB SATA SSDを搭載。
作業内容に応じて保存先を使い分けることで、I/O負荷の高い作業でもスムーズな分析を実現します。
また、5〜10TBクラスのM.2 SSDの追加にも対応しており、将来的な解析規模の拡大にも柔軟に対応可能です。

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おります。
ハードウェア仕様のカスタマイズや周辺機器の追加、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おります。
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いたしますので、どうぞお気軽にお問い合わせください。

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医用画像解析、特にNeuroImaging解析のためのマシンを検討している。
使用ソフトは下記の通り。

【画像解析】
FreeSurfer、FSL、ANTs、Matlab、SPM、CONN (SPM/ Matlab環境)
【数値解析・統計処理】
R、Matlab、Python、Julia

最近はCUDA対応が前提となっているツールが多く、Deep Learningによる推論やテスト的な学習にも活用する予定。そのため、VRAMが16GB以上のGPUを希望。

筐体については、Define 7 (幅240x高さ475x奥行547(mm)) は大きすぎるため、ATX対応筐体、具体的には Define 7 Compact (幅210x高さ474x奥行427(mm) ) 程度のサイズを想定している。

また、マザーボードはASRock製とRyzen 9000系の相性問題が気になっており、選定時はBIOSの最新版を適用、またはMSIなど他メーカー製の採用を検討したい。
マザーボードの条件は、

・電源フェーズ：14+2+1以上 (CPU向けに14フェーズ以上)
・SATAポート：4ポート以上

加えて、HDD返却不要サービスもオプションで利用したい。
※HDD返却不要サービスの詳細はこちら

NeuroImaging (神経画像解析) ツールを軸に、統計解析・信号処理、Deep Learningの試験的導入にも活用できるよう、多用途に適した構成をご提案しました。

GPU構成と解析用途への対応

CUDA対応の画像解析ツールや、軽量な学習処理への活用に備え、GPU には VRAM 16GB 搭載の NVIDIA GeForce RTX 5080 を選定しました。
主要な研究向けフレームワークの要件に対応しており、今後の用途拡張にも柔軟に適応できる構成です。

安全性を考慮した筐体選定

小型筐体をご希望いただいていましたが、干渉や発熱の懸念があるため採用を見合わせています。

近年のGPUは横方向に補助電源端子を備える構造が一般的で、コンパクト筐体ではパネルとの隙間が狭いため、ケーブルの取り回しに無理が生じやすくなります。
その結果、コネクタ部に過剰なテンションがかかり、発熱や焼損といった重大なトラブルにつながるケースが国内外で報告されています。

こうしたリスクを回避し、安全かつ長時間の連続稼働に耐えられる環境を確保するため、ゆとりのある内部スペース備えたFractal Design Define 7 ミドルタワー筐体をご提案しました。

マザーボードの選定について

マザーボードには、お客様のご要望を踏まえ、ASUS TUF GAMING X870E-PLUS WIFI7を選定しました。

このモデルは、電源フェーズを16+2+1 (CPU向け16フェーズ) 、S-ATA 6Gポートを4基搭載しており、連続稼働時でも電圧のブレが抑えられ、処理中のトラブルを回避しやすい設計です。

なお、ASRock X870 Steel Legend WiFiについても、弊社での故障報告はこれまでに確認されておらず、安定した動作実績があります。
弊社では、すべてのPCに対して出荷前の高負荷テストを実施しています。

ASRock製を採用する場合も、BIOSの更新など必要な設定を行った上で提供しております。
ご希望に応じて仕様の調整も行えますので、安心してご選択いただけます。

ご利用予定のツールやご使用環境に応じたカスタマイズも承っております。まずはお気軽にお問い合わせください。

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予算100万円以内で、2つの用途に適した構成を提案して欲しい。

[1]商用最適化 (混合整数計画等) ソルバーによる最適化問題の計算
[2]MATLABツールボックス (Deep Learning Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox等) を利用した機械学習

使用ソフトウェアはMATLAB、Gurobi Optimizer、OpenDSSを予定している。

CPUとメモリを重視した構成

ご利用予定のソフトを扱うにあたり、解析の規模にはCPUスレッド数とメモリ容量が関係し、処理速度にはCPUクロック数が関係します。そのため、これらのスペックを優先し、「Ryzen9 9950X 16コア/32スレッド」を採用しました。メモリ容量は「32GB×4枚(合計128GB)」搭載しています。

機械学習用にRTX4090を採用

MATLABでの機械学習を考慮し、GPUに「Geforce RTX4090 24GB」を採用しました。RTX4090はご提案時点における最上位モデルの製品であり、GPU計算向けの製品と比較して低コストで導入できるのが利点です。

また、MATLABはCUDAを利用した並列計算をサポートしていますので、RTX4090のCUDAコアを活かして効率的に計算処理を行うことができます。

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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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JMAG用ワークステーションの相談をしたい。現在考えているスペックは以下の通り。

CPU：AMD Ryzen9 7900X
メモリ：64GB (32GB×2)
SSD：500GB
HDD：4TB
GPU：NVIDIA A1000 8GB

使用ソフトウェアはJMAG、MATLAB/Simulink、PSIMなどで、OSはWindows 11を希望する。また、機械学習や多目的最適化ツール (modeFRONTIER) の使用も考えており、強化すべき部分についてのアドバイスが欲しい。

GPUをNVIDIA A1000 8GBからGeforce RTX4090 24GBに変更する案も検討しているので、GeForce系の選択肢も可能かどうか知りたい。さらに、GPUのデュアル構成（グラフィック表示用にA1000、機械学習用にRTX4090）にすることで、JMAGと機械学習の両方の用途に対応可能かどうかも知りたい。デュアル構成の可否とその効果について意見を聞きたい。

ご連絡いただいたスペック条件を満たす構成をご提案しました。

機械学習タスクではGPUの性能が大きく影響し、複雑な計算を必要とする多目的最適化ツール (modeFRONTIER) ではCPUとメモリの性能が大きく影響します。両方の用途に対応するためには、バランスの取れた高性能なスペック選定が理想です。

なお、Geforce RTX4090 24GBを使用することは可能ですが、JMAGなどの3DCAD用途では正確な描画が保証されません。また、NVIDIA A1000 8GBとGeforce RTX4090 24GBではドライバが異なるため、併用は推奨いたしません。複数のGPUにそれぞれ異なる処理をさせたい場合は、同一のドライバで動作可能な製品を推奨します。

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研究用のワークステーションを探している。

主な使用目的は蛍光顕微鏡画像の解析とプレゼンテーション資料の作成で、メモリ128GB、2つ以上のHDD（SSD）、画像解析に適したビデオカードを希望する。
使用ソフトウェアはFiji/ImageJ、GraphPad Prism、Adobe Illustrator、Photoshop、Microsoft Office、MATLABで、予算は100万円以内。
IMARIS、Neurolucida、ZEISS arivisなどの画像解析ソフトを使用する予定もある。

この条件で適切なワークステーション構成を提案して欲しい。

IMARISを利用する予定があるため、テグシスにてご提供しているIMARIS用マシンをベースに構成を検討しました。
IMARISは画像解析ソフトであり、他の使用ソフトウェアにも適した構成です。

CPUとビデオカードはIMARISが動作する構成とご予算から決定しました。IMARISはGeForceをサポート外としており、ワークステーション向けのビデオカードが必要です。搭載しているRTX A4000はミドルクラスの製品で、2D画像の描画に十分な性能を持ちます。大規模な3Dモデル操作でない限り、ほとんどの場面で問題になることはありません。

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ANSYS Lumerical FDTDを用いた電磁場解析および、Parallel Computing Toolboxを用いたMATLABでの画像解析・機械学習を行うためのPCを導入したい。MATLABではGPUを使いたいため、性能の高いGPUを採用できればと考えている。
予算130万円程度で、Windows OSをプリインストールした構成を提案して欲しい。

使用ソフトウェアに合わせたパーツ構成

CPUはご予算に合わせて「Xeon W5-2465X 16コア」を採用しました。

メモリは32GB×4枚で合計128GBです。メモリスロットの空きが4つありますので、後々のメモリ増設にも対応できる構成です。

 GPUはコストパフォーマンスに優れたハイエンドモデル「NVIDIA Geforce RTX 4090」を採用しました。現在販売されているビデオカードの中でも最高クラスの処理性能ですので、MATLABの機械学習での高い成果が期待できます。

ANSYSを利用する上でのGPUの注意点

お客様からは、MATLABによる画像解析・機械学習でGPUを使用したい旨をご連絡いただきましたが、併用するソフトウェアであるANSYS Lumerical FDTDでは、「NVIDIA Geforce RTX4090」等のGeforceシリーズがサポートされていません。しかし、GPUをANSYSでサポートされているNVIDIA RTXシリーズの上位品に変更した場合、ご予算を大幅に超過してしまいます。

以上の事情をお客様にご説明し、PC構成の検討方針を調整させていただきました。その結果、本件ではMATLABでの高速なGPU計算を優先し、ANSYSでの描画動作は重視しないという結論となりました。そのため、弊社からは「NVIDIA Geforce RTX4090」を採用した構成をご提案しています。

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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MATLABで混合整数線形計画法ソルバー (MILP) を利用するためのPCを検討している。
予算は100万円以内で、MILPの求解を可能な限り高速に実行できる構成を提案してほしい。
また、提案のPC構成が、Gurobi Optimizerでのソルバーの利用に適しているかについても、見解を教えてほしい。

お客さまご希望の条件を踏まえた構成をご提案しました。

使用ソフトウェアに合わせたパーツ構成

ご連絡のMILPは、「intlinprog」を使用した実行と推察しました。
「intlinprog」はGPUを用いた計算や、マルチコアを用いた並列計算に対応していないため、ご予算内でCPUの1コアあたりの速度が最も早い「Core i9-14900K 24コア」を採用した構成をご提案しています。

なお、本構成のメモリ容量は最大128GBまでとなり、増設には対応していません。
複数の計算を同時に行う場合は大量のメモリが必要になるため、計算内容によっては メモリ容量が不足する可能性があります。
同程度のCPUコア数で128GB以上のメモリ容量が必要な場合には、Xeonシリーズの12コアCPU x2基の仕様に変更することでメモリ容量の上限を増やすことが可能です。
※本事例では、ご予算を大幅に超過するため採用を見送っています。

Gurobi Optimizerでのソルバー利用について

Gurobiソルバーの計算処理ではクロック速度が高いCPUが有利ですが、最適化計算を行う予定のモデルよって、必要なCPUのコア数およびメモリ容量は変動します。
これはGurobiソルバーが複数のアルゴリズムを組み合わせて計算を行っており、アルゴリズムごとに並列化の有効性が異なるためです。
メーカーWEBにハードウェアの選定におけるガイドラインが掲載されていますので、実際処理内容や利用シーンと照らし合わせて、必要なマシンの規模感をご検討ください。

参考：Gurobi Help Center (外部サイト)

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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事例No.PC-8278を見ての問い合わせ。
電磁場解析用のワークステーションの導入を検討している。電磁場解析ソフトであるAnsys Lumerical FDTDを主に使用予定で、Rsoft FullWave、 MATLABも使用の予定がある。
Ansys Lumerical FDTDは32コアのライセンスを使用予定で、Rsoft FullWAVEは使用上限が20コアのため、CPUのコア数は32コア程度を想定している。
また、現在使用しているマシンでは、Ansys Lumerical FDTDのGUI動作が非常に重いと感じている。

その他、Pytorchを用いたDeepLearningへの利用も検討しており、NVDIA Geforce RTX3090程度のGPUが搭載された構成を希望する。

想定している条件は以下の通り。

参考：PC-8278 電磁界解析用WS(メモリ1.5TB仕様)

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

最新の第4世代Xeon Scalableシリーズ Intel Xeon Gold 6426Y搭載の2CPU構成です。
合計32コアとなる構成はXeon W-3400シリーズの1ソケット構成でも実現可能です。しかし、ご利用予定の電磁場解析ではメモリの帯域幅も重要となるため、メモリバスの面で優位な2ソケット構成としています。

メモリは2TB搭載した場合、ご予算をオーバーしてしまいます。そのため、ご予算に収まる容量の1TBとしています。

ANSYSを利用する上でのGPU選定

ビデオカードは、Geforce RTX3090程度のGPUをご希望いただきましたが、Ansys社製品はGeForceシリーズをサポートしておりません。そのため、ワークステーション向けハイエンドビデオカードであるNVIDIA RTX A6000を選択しています。
NVIDIA RTX A6000はGeforce RTX3090と同型のチップ GA102を搭載したビデオカードで、ワークステーション向けビデオカードラインナップでのRTX3090にあたる製品です。また、10752基のCUDAコア、336基のTensorコア、48GBのGDDR6 VRAMを備えているため、DeepLearningへの活用も期待できます。

なお、この構成にはNVIDIA RTX A6000 x1枚を増設可能です。電源容量に関しても、GPU増設後を考慮して選択しています。

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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有限要素法解析やFDTD解析に適したPC構成を検討したい。
大まかな条件は以下の通り。

・CPU：Xeon Processor W-2225を希望
・メモリ：初期状態で128GB欲しい。将来的には256GBまで拡張したい。
・OS：なし
・使用ソフト：COMSOL、SIM4LIFE、Matlab、Pythonなど
・予算：50万円程度

Geforce RTX3060を所有しており、GPUとして使用可能か教えて欲しい。もし、RTX3060よりもNVIDIA T400の方が適しているなら提案を希望する。
また、RTX3060とT400の併用が可能であれば検討したい。

ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
Xeon W-2225を搭載し、メモリ容量も拡張性のある構成です。

ビデオカードは使用ソフトが3D表示などでQuadroやNVIDIA RTXシリーズを指定している場合には、NVIDIA T400などを選定する必要がありますが、そうでない場合の単純な性能はRTX3060の方が優位です。COMSOLとSIM4LIFEに当てはめて検討した際のポイントは以下のとおりです。

上記の情報から、ご提案ではお客様が所有するRTX3060を利用する形でご提案しています。
T400とRTX3060の併用も可能ですが、ご予算に収めるためにはCPUなどのスペックを下げる必要があるため、まずはRTX3060のみを利用する形としています。

SIM4LIFEがWindows用ソフトのため、OSはお客様にてWindowsOSをインストールしていただく想定です。Windows 11への対応を考え、TPMモジュールを搭載した構成です。

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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