PC提案事例

Unityによる3Dモデル解析、Pythonを用いた機械学習、加えて一般的なOffice作業を想定したPCを購入したい。
予算は90万円程度。

CPUとメモリについて

CPUにはCore Ultra 9 285K (8Pコア＋16Eコア) を採用し、機械学習の前処理や複数アプリケーションの同時実行にも十分な性能を確保しています。
研究用途のマルチタスクに強く、開発作業と日常業務を両立できる構成です。

メモリは128GBを搭載し、さらに空きスロットを2つ確保しています。
同一規格のメモリを追加するだけで、最大256GBまでスムーズに拡張できます。

GPUの選定について

Unityのリアルタイム描画やPythonによる機械学習処理を支えるため、GeForce RTX 5080 16GBを搭載しました。
3Dモデル解析やGPUアクセラレーションを利用した学習処理に適しており、安定した計算性能が期待できます。

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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5年前に購入したRT X3090搭載PCで機械学習 (XGBoostなど) を行っていたが、GPUの動作不良のため、買い替えを検討している。
主にテーブルデータを用いた学習・推論が中心で、今後は深層学習 (LSTMなど) への展開も視野に入れている。
解析にはPythonやR、SASなどを使用し、数十万レコード規模のCSVデータを扱う。予算は100万円程度を想定。

CPU・メモリ構成について

現在の用途と将来的な拡張性を考慮し、従来使用されていたCore i9-10900Kの後継機種として、最新世代のCore Ultra 285Kを選択しました。
メモリは64GB（32GB×2）を搭載し、さらに2枚追加可能な構成とすることで、将来的なデータセットの大型化や深層学習への対応も可能です。

GPUとストレージの選定

GPUにはRTX3090の後継にあたるRTX 5090を採用。
XGBoostやLSTMなど、GPUを活用する処理において、前世代よりも高速な学習・推論が可能です。
複数GPU構成も選択肢にありましたが、コスト面を考慮し、単体GPUでの最適化をご提案しました。

ストレージにはPCIe Gen5対応のM.2 SSDを搭載。最大14GB/sの高速な読み込みにより、大容量のCSVデータのロード時間を短縮できます。

高発熱パーツへの冷却対策

RTX5090とGen5 SSDは発熱量が非常に高いため、安定した運用には冷却設計への工夫が欠かせません。
本構成では、ケースエアフローの最適化、M.2 SSD専用の冷却機構、GPUの排熱経路の設計など、複数の冷却技術を組み合わせることで、サーマルスロットリングやハードウェア故障のリスクを抑えています。

社内で高負荷時の温度試験を実施した結果、Gen5 SSDとRTX 5090を同時に稼働させた際も、性能の低下は確認されませんでした。
高発熱パーツを安定して運用するための冷却設計が機能しており、長時間の学習処理や高負荷な解析にも十分対応できる構成です。

メモリ増設やストレージの強化にも柔軟に対応できるため、研究の進展に合わせて安心して使い続けることができます。

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。
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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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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協働ロボット「xArm」をカスタムして利用したい。
2セット分のxArmを接続・制御するために最適なPCの構成と、制御に必要なソフトウェアのプリインストールを希望する。
また、有線LANと無線LANの両方に対応した仕様にして欲しい。

お客様の希望条件に合わせて、xArmの利用に適したマシンをご提案しました。

ご使用デバイスに合わせたカスタマイズ

xArmから収集した情報を用いての機械学習を想定し、GPUには「NVIDIA Geforce RTX 4090」を採用しております。RTX 4090は現在販売されているビデオカードの中でも単純な処理性能は最高クラスの製品ですので、機械学習における高いパフォーマンスが期待できます。

有線LANと無線LANは、2セット分のxArmを接続するための環境が必要となります。有線用のLANポートはマザーボード標準の1ポートに加えて、LANカードを増設することにより合計2ポートを実現しています。無線LANはマザーボードの標準機能を利用する想定です。

お客様のご要望に応えるセットアップ

制御に必要なソフトウェアのプリインストールをご希望いただきましたので、xArmと周辺のデバイスを制御・開発するための、Pythonベースの各SDK (Software Development Kit)とライブラリのインストールを含めた内容でご提案しました。

また、本構成のOSと各種ライブラリとの互換性を検討し、お客様とご相談したうえでUbuntu 22.04を採用しています。

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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現在使用しているバイオインフォマティクス専用ワークステーションの買い替えを検討している。
具体的な用途として、基本的なOmics解析に用いるSAMtoolsやSTAR、Hi-Cデータの可視化に用いるHiglassをスムーズに運用したい。
これらの用途を前提に、現在使っているPCと同等かそれ以上のスペックの構成を予算80万～160万円の範囲で提案してほしい。

なお、現在使用しているPCのスペックは以下の通り。

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

ご予算内でCPUスペックを重視した構成

ご予算に合わせて、現在ご利用のマシンよりもスペックのグレードを高めた構成です。

CPUはXeon Gold 5418Yを2基搭載し、現在ご利用のマシン (20コア) の2倍以上である48コアを実現しています。

メモリ搭載量は現在のマシンと同じ256GBですが、メモリスロットの空きが8スロット分あるため、将来のメモリ増設に対応しています。

ストレージ容量は、解析用途であることを踏まえて、余裕を見た4TBのM.2 NVMe Gen4 SSDを選定しています。
NVMe接続の製品のため、SATA接続のHDDやSSDと比較して高速なデータの読み込み/書き込みが期待できます。

合計48コアのCPUと256GBのメモリ容量により、計算量が大きくなりやすいバイオインフォマティクス解析でも迅速な計算処理が見込めます。

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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GPU処理を行う演算ライブラリ「JAXopt」が高速で動作するマシンの導入を検討している。
その他にも、3DCGソフトウェアやAdobe製品を使用する予定もある。予算100万円以内で、これらの用途に適した構成を提案してほしい。

スペック選定に関しては、用途の性質を考えてGPUとメモリ容量を重視したい。
具体的には、GPUはVRAM容量20GB以上のNVIDIA製品を希望する。

現在使用しているWindows搭載マシンでは、Anaconda環境と組み合わせたうえでjaxlibをインストールし、JAXoptを動作させている。
もし可能であれば、JAXoptとCUDA Toolkitのインストールを行った状態で出荷して欲しい。

予算内でVRAM容量とメモリ容量を重視した構成

2024年4月の時点で最新の第14世代 Intel Coreシリーズのハイエンドモデル Intel Core i9-14900Kを搭載した構成です。
GPUは予算内で選択可能な製品の中で最もVRAM容量の多いNVIDIA Geforce RTX4090 24GBを選択しています。
また、メモリ容量に関しても、本構成のマザーボードの最大搭載可能容量である128GBを搭載しています。

24GBのVRAM容量と128GBのメモリ容量により、JAXoptのGPU処理時における高い処理速度が期待できます。

JAXopt・CUDA Toolkitの事前インストールも可能

JAXoptとCUDA Toolkitをプリインストールした状態での出荷も対応可能です。
WindowsにCUDA Toolkitをインストールする際、同時にMicrosoft Visual Studioをインストールすることが求められるため、無償での利用が可能なVisual Studio Communityをインストールする想定です。

また、すでにご利用のAnaconda仮想環境が存在しているとのことでしたので、jaxoptのインストールに関しては、仮想環境をエクスポートしたデータを弊社に送付していただき、それを新しいマシンにインポートして複製を行う方法をご提案しました。

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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Stata/MP (12コア) 、 R、 Python等でのデータ解析・シミュレーション用マシンの導入を検討している。将来的には機械学習を行うことも考えている。
予算100万円程度で、用途に適した構成を提案してほしい。

解析等に用いるデータや生成物はすべて外付けのメディアに保存するため、大容量ストレージを搭載する必要はない。
また、解析のために1日以上継続してマシンを稼働させることがあるが、頻繁に長時間稼働させることはない。
ワークステーションではないマシンでもこのような運用を行うことができれば、コンシューマー向けの構成を希望する。

加えて、12コアライセンスのStataを使用予定だが、どの程度のコア数のCPUが適しているかを教えてほしい。

その他の希望条件は以下を想定している。

お客さまのご希望条件に合わせて構成を検討しました。

計算用途におけるコンシューマー向け構成の利用

ご予定の運用方法を踏まえて、コンシューマー向けの構成にてご提案しています。
コンシューマー向けの構成を1日連続稼働させると直ちに故障するといったことはありませんが、長時間の計算を頻繁に行う場合には、ECCメモリに対応したワークステーションを利用することで信頼性を高めることができます。
反対に、最長で24時間程度しか連続稼働させない場合には、コストパフォーマンスを重視してワークステーション向けではない構成を利用することも有用な選択肢です。

ライセンスの契約コア数とCPUコア数の選び方

CPUはRyzen 7000シリーズのRyzen9 7950X (16コア) を選択しています。
12コアしか搭載していないCPU において、ライセンス上の最大数である12コア全てでStataを稼働させた場合、CPUのリソースを使い切ることになり、並行して別の作業を行う際に影響が出る可能性があります。
そのため、16コアモデルのCPUを選択し、リソースに余裕を持たせていますが、Stataの稼働中に他の操作を行わない場合は12コアモデルに変更することも可能です。

また、機械学習での利用予定がある点を踏まえて、ビデオカードはCUDAを使用する想定でハイエンドのワークステーション向けグラフィックボード NVIDIA RTX A5000を選定しています。ビデオカードはご希望に応じて変更できますので、気兼ねなくお申し付けください。

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。
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予算60万円で、NeRF用のフレームワーク「nerfstudio」を利用するためのワークステーションの導入を検討している。

GPUはnerfstudio公式サイトのCurrently supported CUDA architectures in the docker imageの表に記載があるモデルを希望する。

その他の条件は以下の通り。

お客様ご指定のパーツを搭載した構成をご提案しました。
ご指定に沿って2023年10月時点で最新の第13世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載した構成です。このCPUはシリーズ内で最多の24のコアを搭載したハイエンドモデルです。

ビデオカードは、お客様が候補として想定されたGeforce RTX4070Tiを選択しています。価格的にも、本製品がご予算内で選択可能な製品のなかでは最上位クラスです。
※Geforce RTX4070Tiはnerfstudio公式サイトの表にも記載があるモデルです。

また、本構成は100V環境での運用に対応しています。

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事例No.PC-10992を見ての問い合わせ。

Stable Diffusionによる画像生成を活用したゲームの開発プロセスの研究を行っている。作業ロットの増加と作業時間圧縮を念頭に、RTX4090を3枚搭載したマシンを導入したい。Stable diffusion Web UI (Python) の動作に特化した構成を希望する。

参考：PC-10992 AIサービス用マシン

希望する条件は以下の通り。

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
事例No.10992の元となった事例No.PC-10880をベースに、ビデオカードの搭載数を3枚に変更した構成です。

ベース事例ではRTX4090を4枚搭載していたため、消費電力の都合上200V環境を推奨していました。
本事例のビデオカードx3枚構成は100V環境での利用が可能ですが、給電量を確保するため、PC-10880の事例と同様に2台の電源ユニットを搭載しています。
この2台の電源ユニットは冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。

なお、Stable Diffusionの動作は主にビデオカードの性能に依存します。
そのため、価格や消費電力が低くなるように各パーツを選択し、ビデオカードの性能に特化した構成としています。

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。
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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。

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