PC提案事例

JSOL社のJ-OCTAおよびASAPの導入を検討しており、それに伴う計算化学環境について相談したい。

検討中の計算内容は、金属結晶表面に分子を吸着させた際の吸着エネルギーを求めるためのDFT計算 (QuantumEspresso・SIESTA) 、100〜200原子規模の分子構造最適化 (Gaussian16・Firefly) 、および金属表面と複数分子を扱うMD計算 (LAMMPS) を想定している。
J-OCTAの動作要件からWindows環境が希望で、計算速度を最優先とした構成にしたい。

計算化学環境の構築は初めてであるため、CPU・GPUの選び方や搭載数、メモリ・ストレージ構成、Windows上での設定・ライセンス、予算などについて相談しながら検討を進めたい。

ご相談内容を踏まえ、CPU依存の DFT 計算とGPUを活用するMD計算の双方に対応できるバランスを確保しつつ、将来的な研究テーマの拡大に備えたメモリやGPUの増設余地を考慮した構成をご提案しました。

CPUについて

Quantum EspressoやSIESTAなど、CPUの演算性能が計算スループットを左右するDFT計算を想定し、Ryzen Threadripper PRO 9985WX   (64コア)   を採用しました。
大規模セルを扱う計算でも十分な性能を発揮でき、将来の計算規模の拡大にも対応しやすい点が特長です。

また、WRX90プラットフォームの高いメモリ帯域により、Gaussian16を用いた大規模基底系の最適化処理でも安定した動作が期待できます。

メモリについて

MD計算で発生する膨大なメモリアクセスや、大規模構造最適化を見据え、512GB   (64GB×8のDDR5 ECC)   を提案しました。
8スロット構成のため、必要に応じて1TBクラスまで増設でき、研究の発展に合わせて柔軟に拡張可能です。

GPUの選定について

GPUの主な用途がLAMMPSの単精度領域や解析の可視化であることから、まずはGeForce RTX 5090   (32GB)   を搭載した構成としました。
将来的に量子化学系GPU計算やMD計算の高速化が必要になった場合でも、複数GPUやプロフェッショナル向けGPUを追加できるよう、PCIe Gen5 x16 スロットを複数備える構成とし、拡張性を確保しています。

ストレージ構成について

OS用にNVMe Gen5 SSD 2TB、計算データ用にNVMe Gen4 SSD 4TBを採用しています。
DFTやMDではI/Oがボトルネックになりやすいため、OSとデータ領域を分離しつつ高速なNVMeを活用することで、計算中のストレスを軽減します。

HDDを追加してバックアップ領域を拡張することも容易です。

冷却・電源・筐体について

64コアCPUとハイエンドGPUを安定動作させるため、1600W 80PLUS TITANIUM 電源とエアフローに優れた大型筐体を採用しています。
弊社内での温度検証でも長時間計算に耐えうる冷却性能が確認できており、信頼性の高い運用が可能です。

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

第一原理計算 (Quantum ESPRESSO) を本格的に開始する予定。
予算は100万円～200万円。
取り扱っている最小単位の格子は72原子で、欠陥構造も導入している。
今後はスーパーセルによる欠陥解析や、バンド構造、状態密度の計算も想定しているため、より高速かつ大規模な計算に対応可能な環境を構築したい。
現在の構成は、Threadripper PRO (32コア/64スレッド)、メモリ64GB。
この仮想環境上のLinuxで計算を行っているが、物理メモリの不足や安定性に課題があるため、Quantum ESPRESSOに最適なハードウェア構成を提案してほしい。

CPUとメモリ構成について

Quantum ESPRESSOの計算には、並列計算性能とメモリ容量の影響が大きいとされています。
速度と安定性向上のため、96コアのEPYC 9654 (96コア/192スレッド)を採用しました。従来の32コアから大幅に性能を向上させています。
1コアあたりのメモリ容量が従来の2倍である、384GBを搭載しています。

GPUの選定について

本件ではGPUを画像描画以外の用途で使用しないため、描画用途としてRTX A1000を選定しました。

OS環境と電源ユニットについて

本構成は、Quantum ESPRESSOをプリインストールしており、到着後すぐに研究を開始できるよう設定されています。
また、想定消費電力に対して余裕のある1000Wの電源ユニットを搭載し、本構成での安定性を確保しています。

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。

類似条件のワークステーション事例

事例No.PC-TS2M253330 Gaussian・Quantum ESPRESSO 計算用ワークステーション 詳細

事例No.PC-TRNX254496 Gaussian・LAMMPS・GROMACS 併用向けワークステーション   詳細

事例No.PC-TS2M253196 WIEN2k用マシン おすすめモデル (2025年6月版)   詳細

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

Windows OS環境で、複数ユーザーが同時に計算処理を実行できる科学技術計算サーバーの導入を検討中。

主にGaussianを使用するため、CPUの性能を重視した構成を希望。
Quantum EspressoやCP2Kなどの導入も視野に入れている。
現在はGPU計算を使用していないが、GeForce RTX 2080 Tiを保有しており、増設可能な拡張性も確保したい。

また、Windows Serverの運用は初めてのため、設定やライセンスについても相談しながら慎重に進めたい。

Gaussianを中心とした量子化学計算に適した構成として、初期はワークステーションとして運用しつつ、将来的なWindows Serverへの移行にも柔軟に対応可能なサーバー設計をご提案しました。

Gaussian対応・将来のサーバー運用を見据えた構成

本構成は、GaussianなどのCPU依存型ソフトに最適化されており、単体のワークステーション利用時にも十分な性能を発揮します。
主な構成要素は以下の通りです：

Windows Serverを選ぶ前に知っておくべきこと

今回はご予算とOSの制約の兼ね合いからWindows 11を採用いたしましたが、将来的にWindows Server運用に移行も可能です。

採用の際の注意点

ライセンス体系やCAL (Client Access License) の必要性など、費用面も含めてご説明いたします。

Windows Serverのライセンス費用は、CPUのコア数に応じて決まるため、多コアCPUの場合、ライセンス費用が大きくなる場合があります。
加えて、複数ユーザーで同時接続する場合、CAL（Client Access License）の追加購入が必要となり、総費用に影響を与える点にも注意が必要です。
さらに、GeForceシリーズはWindows Server環境での公式サポート対象外となるため、GPUの運用について、あらかじめ方針を確認しておくと安心です。

このように、Windows Serverへの移行には、コスト面・運用面の両面で計画的な準備が必要となります。
将来的な拡張を見据えたシステム設計の一環として、これらの点をあらかじめ把握しておくことをおすすめします。

導入までの流れを、実際のやりとりからご紹介

別件ではございますが、実際にGaussianの導入を検討された研究者の方とのやりとりをもとに、構成決定までの流れを詳しくご紹介しています。

初めてのサーバー導入でも、対話を重ねながら最適な構成を導き出すプロセスをご覧いただけます。

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

用途や運用環境に応じたカスタマイズにも柔軟に対応可能です。構成相談から導入まで、お気軽にお問い合わせください。

類似条件のワークステーション事例

事例No.PC-TE1M253468 Quantum ESPRESSO向けワークステーション(インストール費込み)   詳細

事例No.PC-TRNX254496 Gaussian・LAMMPS・GROMACS 併用向けワークステーション   詳細

事例No.PC-TS2M253196 WIEN2k用マシン おすすめモデル (2025年6月版)     詳細

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

Quantum Espressoを用いた第一原理計算用のワークステーションの導入を検討している。
予算は200万円程度で最適な構成を提案してほしい。

第一原理計算専用機としての運用を検討しており、計算対象は100原子程度で多くても200原子を想定している。

また、別のマシンでQuantum Espresso を動作させた際、メモリを100GBほど使用していたため、メモリ搭載量は128GB以上が好ましい。
希望のOSはWindowsで、WSL上でQuantum Espressoを動作させることを想定している。

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

 Quantum Espressoの動作に必要なマシンスペックは？

第4世代Xeon Scalableを採用した2CPU構成です。
Quantum Espressoには明確な動作要件は定められていません。
そのため、ハイエンドなコンピュータでなくとも動作させること自体は可能ですが、動作時のパフォーマンスはマシンのスペックに依存します。

Quantum Espressoは一般的に、CPUコア数やGPUなど、並列処理性能が重視されることが多く、それに応じたメモリ容量も必要になります。
本構成では、CPUの並列処理性能を重視して、ご予算内でコア数を重視したCPUの選定を行っています。

Intel Xeon Gold 6438Y x2基には合計64のコアが搭載されており、高い並列性能が期待できます。

また、メモリ容量は現在行っている計算でも100GBを消費しているということでしたので、将来的に計算規模が大きくなる可能性を考慮して、ご指定の2倍の256GBを搭載しています。

なお、Quantum EspressoにはGPGPUオプションが実装されていますが、基本的には倍精度演算 (fp64) の利用が想定されています。
fp64性能が確保されたGPUは非常に高額であり、本件のご予算内に収めることが大変厳しい状況でした。
そのため、ご提案ではご予算内に収めることを優先し、ビデオカードはGPGPUオプションを考慮せず描画のみを考慮したエントリークラスのワークステーション向けモデルであるNVIDIA T400 4GBを選択しています。

WSL上でのQuantum Espressoの動作について

Quantum EspressoをWSL上で利用する場合の注意点として、WSL上では64を超えるスレッドが正しく認識されない場合があるとの情報を確認しています。

参考：WSL 2 uses half the number of cores on AMD Threadripper 3990X

本構成は2CPU合計で64コア/128スレッド搭載のため、この内の半分しかWSL上で認識されない可能性があります。
上記の問題を避けるため、今回は出荷時にCPU設定でHyperThreadingを無効化し、64コア/64スレッドで利用する形とすることを想定しています。
これにより、64ある物理コアをすべてWSL上で利用できる想定です。

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。
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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

機械学習と量子化学計算などのシミュレーションを行うためのマシンを検討している。
量子化学計算はVASP 6とQuantum Espressoの利用を想定。
OpenACCなどのGPU駆動も想定したいため、CPUとメモリのスペックを確保した上で、ビデオメモリ容量の多いGPUを搭載したい。
想定している要件は以下の通り。

CPUにXeon Scalable (Gold 6426Yx2枚 合計32コア) を採用し、メモリは512GB  (1コアあたり16GB) 、GPUをNVIDIA H100 80GBとした構成です。
VASP 6もQuantum EspressoもGPGPUでの倍精度演算に対応していますので、NVIDIA H100を利用することによるメリットが大きいと言えます。

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。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
機械学習ワークステーション,量子化学計算マシン,VASP 6,QuantumEspresso,GPU駆動計算,高性能計算,OpenACC,分子シミュレーション,量子化学ソフトウェア,ディープラーニング,GPGPU,クロック重視,データセンター向け,ワークステーション,Linux,ハイパフォーマンスコンピューティング,マルチコアCPU,グラフィックスカード,高速データ処理,並列計算,Fortran95,バンド構造計算,密度汎関数理論,量子ESPRESSO,メモリ帯域幅

合金触媒の研究用途でマシンの新規導入を検討している。最適な構成を提案して欲しい。

・WinmostarでQuantum Espressoを使い、表面電子状態の計算や反応種 (プロピレンや水素等) が吸着した系の計算、NEB法による反応経路の計算などの実施を想定している。
・金属化合物を使用しているため、中にはユニットセル内の原子が10個を超えるものもある。
・予算申請のための見積もりなので具体的な予算は決まっていないが、ひとまずは50万円程度を想定している。

ご予算50万円に近い金額で検討した構成を検討し、ご提案しました。

構成検討のポイント

・Quantum Espressoは公式のCPUベンチマークデータが公開されている。
・AMD系の多コアCPUが性能面で有利。
・ベンチマークリスト内でご予算内で対応できるCPUは、Ryzen9 5900X 12コアやRyzen9 5950X 16コアが該当する。

※参考：Performance Metrics (Quantum Espresso) ※外部サイトに飛びます

ご提案では、ベンチマークリストに掲載されたCPUよりも新しい世代の製品を採用しているため、より高いスコアを狙えると判断しました。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
反応経路計算,原子・分子スケール構造モデリング,Winmostar利用,QuantumESPRESSO,合金触媒研究,最適構成提案,金属化合物,NEB法,プロピレン,水素,表面電子状態計算,ベンチマークデータ,ハイパフォーマンス計算,分子動力学シミュレーション,量子化学計算,ユニットセル,ワークステーション提案,予算内構成,ミドルタワー筐体,分子モデリングソフトウェア

第一原理量子化学計算を行うための計算科学ソフト「Vienna ab initio simulation package (略称:VASP) 」を使用するためのマシンが欲しい。希望するスペックは以下の通り。

・CPU：32コア以上
・メモリ：100GB以上
・ストレージ：SSD 1TB
・OS：Ubuntu 20.04

頂戴したご希望に合わせて構成を検討しました。
物理コア数が18コアのXeonを選定していますので、Hyper-Threading (1つのコアで並行して2つの命令を実行できる技術) により論理コア数は36コアとなります。もし、ご用途に対し32コア以上の物理コア数を必要とする場合は、構成を変更する必要があります。
その他のスペックは、お客様のご希望に合わせて選定していますので、構成の見直しをご希望の際にはお気軽にご相談ください。

この事例に近い条件で無料で見積もり相談する

通常24時間以内に担当者からご連絡いたします

検索キーワード
第一原理量子化学計算,VASP,Vienna ab initio simulation package,Quantum Espresso,科学計算ソフト,計算科学,原子構造解析,量子化学,第一原理計算,ハイパフォーマンス計算,高性能コンピューティング,物理コア数,論理コア数,ハイブリッドコンピューティング,スーパーコンピュータ,量子メカニクス,材料科学,量子物理学