PC提案事例

磁気共鳴機能画像法 (fMRI) で取得した動画の解析を行うため、新たにマシンを導入したい。
希望する条件は以下の通り。

・MATLABやPython、Fijiなどを用いた画像解析を想定している。
・MATLABではParallel Computingを利用するため、CPU性能を重視。
・単一データの容量が4GB程度なので、メモリ容量も重視。
・その他、SPMやCONNも日常的に利用している。
・DeepLearningは想定していない。
・OSはWindows 10。
・予算は200万円程度。

CPU性能とメモリ容量を考慮して、第3世代Xeon Scalable搭載の2CPU構成をご提案しました。

OSとの兼ね合いから、CPUは32コア/64スレッドの製品としています。
Windows 10は、仕様上64コアを超える論理コア (スレッド) を認識すると、プロセッサーグループという論理コアのグループを生成します。原則として、明示的にプロセッサーグループを超えて利用できるように設計されていないアプリケーションでは、プロセッサーグループを超えて並列計算を行うことができず、MATLABもこの制限に係ります。そのため、64を超える論理コアを搭載しても、十分に活用できない状況が発生します。

参考：maxNumCompThreads (MathWorks) ※外部サイトへ飛びます

対応として、Hyperthreadingを無効化し物理コアだけにする方法、もしくは、OSをWindows 11にするという方法があります。
Windows 11では、プロセッサーグループの仕組みが変更されており、搭載する論理コア数に関わらずアプリケーションが全ての論理コアにアクセスできます。
運用方法などの面で問題がない場合には、選択肢としてご検討いただければと存じます。

参考：プロセッサ グループ (Microsoft) ※外部サイトへ飛びます

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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検索キーワード
fMRI動画解析,MATLAB,Python,Fiji,画像解析,CPU性能,メモリ容量,SPM,CONN,Windows 10

生体内の代謝ネットワーク研究を目的とした計算用マシンを導入したい。
MATLABとCPLEXでの混合整数線形計画問題 (MILP) を高速に解くことのできる構成が希望。
予算は70万円程度を予定しており、具体的なスペックの希望はない。

ご要望に合わせて構成を検討しました。

Core-i系CPUの中でも、現時点で最も速いCore-i9 13900Kを採用した構成です。高性能コア (Golden Cove Performance Core：Pコア) と高効率コア (Gracemont Efficiency Core：Eコア) を合計すると24コアのCPUですが、高効率コアは速度があまり速くないため速度面の考え方には注意が必要です。
なお、メモリ容量は最大128GBまでとなります。

同程度のコア数でより速度の速いCPUをご希望の場合には、ThreadripperPRO仕様に変更することで、メモリ容量の上限も増やすことができます。ただし、コスト上昇が大きいため、ご予算に余裕のある場合の選択肢としてお考えください。

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機構解析(運動解析)用CAEソフトウェア「RecurDyn」と「Matlab」を使用するためのマシンが欲しい。希望する要件は以下の通り。

・予算は100万円以下
・計算速度を重視する

ご予算100万円の範囲でご提案しました。

構成検討のポイント

・RecurDynはCPUコア数が多すぎても計算速度に対して効果がない可能性がある。
・RecurDyn単体ではGPUアクセラレートを行っていない。

参考：RecurDyn ServicePack (FunctionBay) ※外部サイトに飛びます

上記の点から、

・Matlabでコア数が有効な使い方・コードであるか。
・GPUアクセラレートを利用しているか。

次第で適切な構成が異なるため、お客様にはMatlab側の利用状況をご確認いただきました。

お客様からの質問・要望

・SMP (並列処理計算)というツールを使っているが、それでもコア数の増加は効果的ではないのか？

参考：SMP 並列処理計算※外部サイトに飛びます

SMPのメーカーページには「8コア、16コアの並列処理計算（SMP）に対応する」との記載があるため、逆説的に最大16コアで設定するのが良いと判断しました。そのため、CPUは高性能コア 8コア+高効率コア 8コア仕様の「Core i9-12900K」を採用しています。

8コア計算は高性能コアで、16コア計算の場合は高性能コア＋高効率コアを使用して対応します。

 

・MATLABの利用では、コア数を気にした使い方・コードの書き方はしていないが、将来的にはビッグデータの解析を行いたい。その際に計算速度ができるだけ速くなるようにしたい。

解析用途で利用されることの多い「R」や「SPSS」等は、標準ではCPUの並列化はあまり活用されていないのが現状です。並列化を使用することはできますが、コア数が多いほど効率が良い…といったものではありません。そのため、ご提案のコア仕様でも問題はないものと考えます。
一方、将来的にビッグデータ解析を予定している場合は、ストレージ容量・速度面のグレードアップを推奨します。

なお、お客様からはCADも利用するとのお話をいただいたため、ビデオカードにはA2000を選定しています。

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脳波・脳磁図などの神経生理データや、脳画像を解析するためのマシンを導入したい。
MATLABを使った解析を行う予定で、下記のと同等以上のスペックを希望する。

・CPU：Xeon Bronze 3204 (1.90GHz 6コア) x2
・メモリ：128GB REG ECC
・ストレージ：512GB SSD M.2
・ビデオ：NVIDIA Quadro P1000
・OS：脳機能解析でよく使われているもの
・予算：70万円程度

ご検討のたたき台として、条件を満たす構成をご提案しました。
CPUはXeon BronzeではなくXeon Wシリーズとし、コア数・クロックを1CPUでカバーしています。
その他のスペックは、ご要望に相当する内容で選定しました。

OSにつきましては、ソフトウェア側の対応状況によって選択される場合もあるため、「脳機能解析ではこのOSが多い」という明確な傾向はございません。ただし、MATLABの利用であれば、Windowsを選択するユーザー様が多いため、本事例でもWindows 10を選択しています。

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電波干渉回避技術を開発するためのマシンを検討している。具体的には、数値解析ソフトウェア MATLAB Parallel Computing Toolbox (parfor) を高速で処理できるマシンが必要。予算500万～700万円程度で提案してほしい。

Parallel Computing Toolbox (parfor) におけるマルチコアプロセッサを使用した並列処理を最適化するため、AMD EPYC 2CPU搭載のラックマウント構成をご提案しました。CPUコア数はシステム合計128コアとなります。

本構成は現状1ノードで実現できる最大のコア数です。
メモリ容量については特にご指定いただいておりませんが、CPUコア数が多いため、それに見合った容量を確保しています。

なお、AMD EPYCはデスクトップ向けWindowsをサポートしていません。
そのため、OSはMatlab 2022a、AMD EPYC双方がサポートしているWindows Server 2019としています。
Linuxへの変更も可能ですので、お気軽にお問い合わせください。

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MATLABを用いた線形一次方程式の計算用マシンを検討している。
現在使用しているマシンのスペックは以下の通り。

・CPU：Core i5
・メモリ：8GB

n=4000 程度の計算は可能だが、n=16000 を超えると計算できない。
最終的には n=60000 まで計算したいので、専用機を導入したい。
予算は100万円程度を想定している。

MATLABでの線形計算ではメモリ容量が重要ですので、ご予算の範囲内でメモリ容量を優先した構成を検討しました。

お客様へヒアリングさせていただいた結果、お使いのPCで n=16000 の計算が不可能であった理由には、行列サイズのメモリ容量オーバーが関係していると推測できましたので、 n=60000 の計算の際にメモリが不足しないよう、大容量の256GBとしています。

CPUは14コアのXeon W-2275を搭載し、Core i5よりも性能は向上しております。
しかし、実利用で計算速度が向上するかはコードの書き方に依存する部分もありますので、一概に「コア数が増えれば速度が向上する」とは言い難いです。コード側の並列化が、どの程度有効かによって変わってくると考えられます。本構成を元にマシン導入をご検討の際には、コード側の状態についてもご確認いただけますと幸いです。

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照明設計解析用ソフト LightToolsとDeepLearningに共用できるマシンが欲しい。
一般的な情報として、LightToolsはCPUのスレッド数、DeepLearningはGPUの性能とマルチ化が計算速度に影響すると認識しているが、費用と計算速度のバランスをどう考えるのがいいか相談したい。

具体的なスペックの要望として、CPUはLightTools用に16～48スレッドを希望。GPUはDeepLearning用にRTX2080Ti以上で将来的に増設できる構成にしたい。
メモリは256GB程度で、ストレージは処理速度と容量を考慮しつつ、複数台搭載したい。

ご検討のたたき台として、条件を満たした構成でのお見積もりをご用意しました。

• CPUが16～64コア程度の場合

  想定コア数の範囲をカバーしつつ、かつ動作クロックも比較的高く、複数枚のGPUに対応できるAMD Threadripper Proを用いた構成で検討するのが良いかと存じます。
  本事例のCPUは中間の32コアですが、64コアモデルと16コアモデルへの変更が可能です。

• 2枚目のGPUの増設について

  後付けで2枚目のGPU増設を想定し、外排気かつDeepLearning用としてチップ性能が高いRTX3090としています。 注意点として、100Vの電源環境で利用する場合はGPUの増設可能枚数が＋1枚までの保証となります。 PCI-Eスロット自体は4GPUまで対応できる構成ですが、100V環境では電源が1300Wまでの出力に制限されるためです。 電源側は200V環境にも対応していますので、200Vの電源環境で利用した場合は合計3枚までのGPUに対応します。 4枚目の利用は消費電力の面で厳しいとお考えください。

• ストレージについて
  速度面を考慮したご提案として、高速なNVMeタイプのSSDを2本搭載し、10TBのHDDも1台搭載しています。RAIDをご希望の場合、ご要望の内容によっては他のスペック部分に影響する可能性がありますので、予めご承知おきください。

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照明設計解析,Deep Learning,LightTools,Neural Network Console v2.3,Visual Studio 2015,Visual C++,Matlab,CPUスレッド数,GPU性能,RTX2080Ti, Deep learning，Machine learning，Artificial intelligence，Neural networks，Deep neural networks，Deep stacking networks，Supervised learning，Unsupervised learning，Natural language processing，Smart manufacturing，Computational intelligence，Data analytics，learning (artificial intelligence)，Information processing，Computer vision，AI，big data，programming

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Matlab上での有限要素系プログラムにおける行列演算(線形方程式解法、固有値演算、反復計算による非線形最適化など)を行うためのマシンが欲しい。
基本的に並列計算は行わないが、CADやCAEソフトも利用するため、それらが快適に使用できる程度の性能が望ましい。
メモリなど増設が容易なパーツの優先度は低く考えてよいが、CドライブのSSDだけは最低でも1TBを希望。
予算は70万円で、予算をちょうど使い切るようなスペックが理想。

ご検討のたたき台として、構成を検討しました。
有限要素や行列演算計算系ですと、CPUコア数がある程度有効に活きると思われます。本件では並列計算は行わないというご連絡をいただいておりましたが、ご予算70万円ちょうどに収まるスペックが理想という条件から、ある程度コア数があり、1コア時の動作クロックもそれなりに高い構成としています。

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Matlabベースの自作ソフトウェアを用いて、科学計測のためのビッグデータをマルチスレッド処理したい。シミュレーションを高速化、スケールアップするためにマシンの導入を検討している。現在の開発環境は、Core i7/メモリ 16GBのノートPC環境で、処理に1週間以上かかっている状況。
予算は約200万円で、CPUはThreadripper 3995WXを希望しており、メモリ容量は可能な限り多くしたい。GPU性能はそれほど重視しない。

ご希望に合わせて、Threadripper 3995WXを搭載した構成にてご提案しました。
ご予算の範囲ですと、メモリ搭載量は512GBとなります。
その他のスペックは暫定としていますので、ご希望に合わせて変更いたします。

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予算100万程度でCAEソフトウェア「Femtet」とMatlabを使用するためのマシンを購入したい。
使用中のマシン (Core i7-8700K、メモリ32GB)では、連続メモリ領域の不足で計算が中断されることが多いので、この点を解消しつつ、計算速度を向上させたい。

Femtetはメモリにかかる負荷が非常に大きいソフトウェアであり、処理の種類によっては数百GBのメモリを使用することが公式サイトの技術資料に記載されています。

■Femtetベンチマーク
https://www.muratasoftware.com/common/files/Femtet-BenchMark.pdf

一方、ソフトウェア自体は並列化オプションを導入することで、マルチスレッド処理にも対応するのですが、並列計算による高速化は8スレッドあたりで頭打ちになり、それ以上のスレッド数では高速化の度合いが鈍化していきます。この性質を踏まえて、8コアから若干の余裕をもたせた12コア搭載の1CPUで、メモリ搭載量に重点を置いた構成としました。

現状では32GBメモリ搭載で計算が中断されることが多いというお話ですので、仮にHDD側のスワップメモリもメインメモリと同じ32GBが確保されていると仮定すると、メインメモリに少なくとも128GB程度搭載することが望ましいと推測されます。本事例でのご案内では、計算内容によるメモリ使用量の上振れや余裕を考慮し、256GBとしています。

Femtet公式資料内の一通りの計算をカバーできるメモリ容量は512GBですが、計算の種類によっては、これよりも少ないメモリ容量で対応できると思われます。
ご連絡いただいた現行マシンのスペックは、かなりメモリ容量が逼迫していると考えられるため、想定する計算を行った場合、実際にはどの程度のメモリ使用量となるのかを把握することが難しい状況のため、お客様にもメモリ使用量の目安として、Femtet公式資料をご案内しました。
なお、メモリ容量の変更は可能ですので、ご希望の際にはお申し付けください。

また、本構成はMatlabの動作要件も満たしておりますが、ストレージの追加やビデオカードの変更なども承っておりますので、お気軽にご相談ください。

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