PC提案事例

シングルセルRNA-seq用にPCを導入したい。
現在はMacを利用しており、DockerでLinux環境を作りCell Rangerを起動しているが、処理にとても時間がかかっている。
Linuxマシンで、60万円程度の構成を提案して欲しい。

スペックの条件としては、メモリ128GB以上を希望する。

Linuxマシンをご希望でしたので、ご予算内でのUbuntuマシンをご提案しました。メモリは128GBで、用途面での必要性を想定し、SSD＋大容量HDDを搭載した構成としています。

Cell Ranger側の推奨スペックは、CPU 16コア＋メモリ128GBです。 本構成のメモリ容量は仕様上最大ですので、より多くのメモリが必要となる可能性がある場合にはご相談ください。

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。
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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レセプトデータベースを活用した研究を行っている。
現在、M1チップを搭載したメモリ16GBのMacbook Airを使っているが、解析に時間がかかるため予算40万円程度で専用PCを導入したい。

使用するソフトはVigiBase、NaviCat for SQLite、R、JADER、Microsoft Access、EZRを予定。
長期的にはRNA-seqのカウントデータを用いた二次解析を行いたいと考えており、可能なら強度が軽めのドッキングシミュレーションにも対応できるようにアップグレードが可能な構成とすることが理想。

なお、ストレージは外付けSSDを利用する予定。OSはコスト優先でWindows 11 Homeで良い。

ご要望に合わせて構成を検討しました。

データ保存用のストレージは外付けSSDの利用を想定していますが、本体側のストレージにはメモリのオーバーフローやRなどの中間ファイルを一時的に書き込む可能性があります。そのため、システム用SSDとして速度の速いタイプの製品を選定しています。このような前提から、PC本体のストレージにデータを置くことは想定しておらず、空き容量が減ると速度が下がってしまうのでご注意ください。

マシン全体としては、ご予算内で計算用のCPUを優先しています。
ご利用予定のソフトウェアにGPUアクセラレートを利用するものはありませんので、GPUは搭載せず画面出力はオンボード機能の利用としています。予算40万円の範囲でGPUを搭載しようとすると、全体的に中途半端なスペックとなります。また、GPUは後日の追加が可能な拡張カードですので、必要になったタイミングでご検討いただく想定です。

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Windows Subsystem for Linuxを使用して、PythonやRを用いたシングルセルRNA-seq解析を実施したい。
FastQCデータからQC (Quality Control)、マッピング、定量、データ解析まで実施する予定。
現状のマシンでは、処理の実施から完了までに24時間程度かかっているため、処理時間を短縮したい。
RのParallelパッケージは使用していないので、クロック数を重視する構成が望ましい。

ご要望に合わせて構成を検討しました。

コア数よりもクロック数を重視した構成が望ましいとのことから、Core i9-13900KSを用いた構成としております。Core i9-13900KSは発熱が大きいため、本構成のCPUクーラーは通常よりも大きいサイズに換装しています。

もし、RのParallelパッケージを使用している場合や、同時に走らせる計算数を増やしたい場合には、AMDのCPU（ThreadripperPRO）を用いた構成も選択肢に入ります。その場合は、計算数や規模に合わせたメモリ容量の設定も合わせてご検討ください。

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事例No.PC-10347Bを見ての問い合わせ。
ナノポアシーケンサー解析の他、DeepLearningを用いたソフトウェア「DeepVariant」も使いたい。
以下のような構成を想定しているので、見積もりを提案して欲しい。

参考：PC-10347B ナノポアシーケンサー解析用マシン (GPU性能優先)

CPUにThreadripperを採用した構成にてお見積もりしました。
ご提案のタイミングでは、従来のThreadripperシリーズが終息していましたので、Threadripper Proを搭載した構成としています。
CPUのコストは大きくなりますが、CPU性能が高くオールラウンドにお使いいただけます。

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検索キーワード
医用画像DeepLearning,TensorFlow,Keras,Pytorch,CUDA Toolkit,ディープラーニングマシン,NVIDIA Geforce RTX4080,機械学習ソフトウェア,インストールなしOS,GPUメモリ容量ナノポアシーケンサー解析,Guppy,Dorado,DeepVariant,AMD Threadripper,バイオインフォマティクス,医学,生物学,デスクトップワークステーション,RNAシークエンスデータ

簡易的なNGS解析とナノポアシーケンサー解析を行う計画があり、そのためのPCを導入したい。
具体的にはMaSuRCAを利用した30Mb程度のハイブリッドアセンブリやRNA-seq解析を想定している。

GPU版Guppy basecallerにも使うことができるのが理想で、それ以外に3Dモデル処理などの実施は考えていない。
OSはUbuntuを考えているが、WSLでUbuntuを使っても解析能力に大きな影響がなければ、Windows上で動かしたい。
その他に想定している内容は以下の通り。

ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。

仕様は暫定ですが、MaSuRCAの公式リポジトリに掲載された動作要件のBacteriaとInsectの中間程度のスペックです。

参考：alekseyzimin / masurca ※外部サイトへ飛びます

OSはUbuntuのみをインストールする想定です。

Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2)でのUbuntu利用

WSLでの利用に関しては、ソフトウェア自体は動作すると思われますが、解析能力への影響は避けられません。
WSLは基本的に仮想マシンですので、仮想化によるオーバーヘッドが生じます。Windowsを用意しなければならない理由が他にないようであれば、Ubuntuをネイティブに動作させる形での利用を推奨します。
その他の選択肢として、WindowsとUbuntuのデュアルブート環境を構築する方法があります。ご希望のお客様はご相談ください。

また、本構成ではNVIDIA製ビデオカードを搭載しており、GuppyのGPU実行に対応しています。

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FINE/TurboやFINE/Open with OpenLabsを用いた流体解析を行うためのPCを導入したい。
以下の条件に合ったPCを提案して欲しい。

・CPU：28コア/56スレッド以上 クロックは2.70GHz以上
・メモリ：512GB
・ストレージ：データ用ストレージとして8TB程度確保したい
・OS：なし
・予算：180万円程度だが、コストを抑える方法があれば提案して欲しい
・その他：4Kでの画面出力を希望

ご要望を踏まえてお見積もりをご用意しました。
2CPUで合計32コアとした構成でのお見積もりです。
2CPUの場合、メモリは16枚構成にするのがベストですので、32GBモジュール x16枚としています。

コストや増設を考えたメモリ選定

コストダウンを優先する場合には、メモリ帯域が落ちることを前提とした32GBモジュール x8枚構成で導入し、後から増設するという運用も考えられます。なお、その場合は8枚のメモリに対して並列アクセスすることで速度がUPするため、増設するメモリは基本的に同一型番のメモリで統一する必要があります。コストの調整に関しては、お客様が重視する要素にあわせて検討させていただきます。

4Kでの画面出力については、T400あたりのカードでも対応できますが、解析用のモデルの要素数が多い場合には、ビデオカードの性能が不足する場合があります。3D系のモデルを動かす想定でT1000を選定していますが、実際の運用方法によってはコスト削減できる部分です。

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イネのトランスクリプトームおよびゲノムデータにおける一連のデータ解析 (前処理、マッピング、DEGsの算出等) を不満なく行うことのできるLinuxマシンを導入したい。
想定しているスペックは以下の通り。

・CPU：24コア 48スレッド 以上のCPU
・メモリ：256GB
・ストレージ：SSD 1TB
・OS：Linux

イネのトランスクリプトーム解析は1サンプルが約10Gbp、全ゲノムリシーケンス解析では約45Gbp。
データの保存には外付けストレージを利用する予定。

CPUはXeonがいいかと思っているが、性能やコストを含めてAMD Threadripperと比較してどうか気になっている。

OSはUbuntuかRocky Linuxを予定している。どちらが初心者に向いているか知りたい。

予算90万円以下で構成を提案して欲しい。

ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
第3世代Xeon Scalableを搭載した2CPU構成で、システムの合計で24コア/48スレッドです。

ストレージ

人間などと比較して、イネのゲノムサイズはそこまで大きくありませんが、解析データの容量はそれなりのサイズになると考えられます。本件では、データ保存用の外部ストレージをお客様側で用意すると伺っていますが、PC本体のみで運用する場合には、データ用のストレージを搭載することをお勧めします。

CPU

24コアのXeonとThreadripper PROで比較すると、性能面ではThreadripper PROの方が優位です。
CPU単体の価格では、相対的にはXeonよりもThreadripperPROの方が安価ですが、構成全体のトータルコストでは、ThreadripperPRO 24コア構成は100万円台前半になるため、本件ではコストを優先し安価なXeonの2CPU構成でご提案しています。

なお、次世代シーケンサー解析はCPUコア数やメモリ容量が重要な処理ですので、コア数を減らしてクロック重視で計算速度を上げる考え方はあまり有効ではありません。そのため、シングルコア性能が多少低くても、コア数を確保できる構成を優先するのが望ましいとお考えください。

OS

OSに関しては、Ubuntuと比べてRocky Linuxはあまり融通が利きません。
これは、UbuntuとRocky Linux (のベースになっているRedhat Enterprise Linux) の開発思想の違いによります。

Rocky LinuxのベースであるRHELは、長期運用の安定性を第一としています。
Ubuntuはワークステーション向けのディストリビューションとして優れており、最新のハードウェアを採用したワークステーションとしてパフォーマンスを重視する場合、パッケージの更新頻度やカーネルバージョンなどの面でメリットがあります。

Rocky Linuxを積極的に選択する理由がない場合には、Ubuntuをお勧めいたします。

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Nextseq2000システムで取得したNGSデータを解析するためのマシンを導入したい。
以下の条件に近い構成を提案して欲しい。

・CPU：Intel Xeon 24コア以上 x2
・メモリ：768GB程度
・ストレージ1：SSD 2TB M.2
・ストレージ2：HDD 4TB S-ATA
・OS：Ubuntu
・予算：200万円になるべく近くなるように

ご要望のCPUコア数を満たす構成にてご提案しました。
1CPUあたり28コア x2で合計56コアとなるようにCPUを選定しています。

第3世代Xeon Scalableは、メモリチャンネルが8ですので、ご要望の768GBを超える容量で最適な構成とした場合、1TBを選択する必要があります。しかし、その場合には予算を大幅に超過してしまうため、ひとまずご希望よりも少ない容量でモジュール構成を最適化した512GBをご提案し、スペックと価格感をご確認いただく流れとしました。

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NGS解析用マシンの導入を考えている。
バイオインフォマティクスを専門にはしていないため、それほど高度な作業を行う予定はない。
WinRHIZOで画像解析したデータや遺伝子発現データをExcelやRなどで解析したり、シーケンスデータから定量データに計算させる処理を考えている。3Dモデルを動かすような処理は行わない。

想定スペックは以下の通り。

上記の想定スペックは知人からのアドバイスによるもので、自分自身はPCに詳しくない。
一般的な大手メーカー製PCと比べて、セットアップの手間が多いなどの問題はないか。また、購入した場合にはどのようなソフトが付属するのか知りたい。

ご要望に合わせて、構成をご提案しました。

CPUは、AMD Ryzen9 Threadripper 7950Xを選択し、32スレッド程度の条件を満たしています。
また、3Dモデルの表示や操作は行わないと伺いましたので、ビデオ出力はコストを優先してオンボードとしています。

一般的な大手メーカー製マシンと比較した場合、納入後に行っていただくセットアップ内容には、それほど大きな違いはありません。しかし、弊社製PCにはセキュリティソフトの試用版などはバンドルされませんので、必要な場合にはご相談ください。

また、OS以外のソフトウェアに関しては、Windowsが標準で提供するもの以外は付属・インストールしておりません。そのため、利用予定のない多数のソフトウェアにマシンのリソースを占有されたり、煩わしいポップアップが表示されることなく、快適にお使いいただくことができます。
なお、現在のWindowsでは、DVDへの書き込みや読み込みが標準サポートされています。DVDビデオの作成や再生を行う場合には別途ソフトウェアが必要ですが、そのような用途での利用がない場合には追加のソフトウェアは不要です。

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PC-8850Bの遺伝子発現解析用マシン (2022年9月版) を見ての問い合わせ。

ゲノムデータや統計解析を使用した計算を行うためのマシンが欲しい。
SNP (スニップ/一塩基多型) という遺伝子型の情報を使い、遺伝子的能力の推定を行う予定。
具体的には、1万x1万以上の行列を処理するため、大容量のメモリが必要。

現在使用中のマシンスペックは以下の通り。

使用しているプログラムはBLUPF90。
複数の計算を処理するにあたって、64GBメモリでは不足気味であることが分かっている。

その他、将来的にはPythonを用いた16S リボソームRNAのデータ解析や、畜産のビッグデータを使用した機械学習も予定している。

OSは使い慣れたWindowsを希望。ストレージ容量は4TB以上が必須。
PCに詳しくないので具体的な要望を出すことは難しいが、予算内でできる限り高スペックなマシンを提案して欲しい。

ご覧いただいた事例No.PC-8850Bをベースに、構成を変更してご提案しました。

■Point

・メインの用途を考えると、CPUでの処理が主になると考えられる。
・メモリは64GBで不足「気味」なので、それ以上の容量があれば余裕をもって同じ処理を実行できると推測。

CPUは、コア数とクロックのバランスのよいThreadripperPRO 5975WXを選定しました。
また、メモリは余裕をみて256GBとしています。現在お使いのマシンの4倍に相当する容量ですので、同じ処理を比較的余裕を持って実施できる想定です。

その他、将来的に機械学習の手法を取り入れる可能性があることを考慮し、機械学習で利用されることの多いハイエンドGPUを搭載しています。機械学習の実装にも種類がありますので、NVIDIA GPUに対応するGPGPUフレームワークやCUDA Toolkitを介したプログラムを利用しない、またはそれほど本格的に取り組む想定ではない場合には、必ずしもこのGPUである必要はありませんので、安価な製品に変更することで価格を抑えることができます。

なお、ご利用中のMac Proと比較するとパーツの世代差が大きいため、性能の向上を体感できる構成です。

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