- 事例No.PC-T62N255119
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Ansys Lumerical FDTD向けワークステーション (予算520万円構成)
用途：光学シミュレーションソフト Ansys Lumerical FDTDの利用参考価格：5666100円お客さまからのご相談内容
光学シミュレーションソフト Ansys Lumerical FDTDを中心に使用し、シミュレーション時間を大幅に短縮できる最適構成を相談したい。ソフトウェアのGPU対応バージョンへの移行も視野に入れ、CPU・メモリ・GPU を予算内で最大限強化したいと考えている。
【既存PC環境】
- CPU：Xeon Gold 6136 3.00GHz
- メモリ：合計756GB
- GPU：非搭載
SSD は計算結果の保存に対応できる容量と高速なNVMeタイプにしたい。
予算は520万円を上限とし、将来的な拡張性も重視したい。OSはLinuxを希望する。通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
テガラからのご提案
本構成は、事例No.PC‑T62N255129 で採用した設計方針を踏まえつつ、さらに 計算速度の最大化 と GPU性能の強化 を重視して最適化したワークステーションです。CPU と GPU の両面で性能を引き上げることで、FDTD の CPU 主体計算に対して高いスループットを発揮しながら、将来的な GPU 対応にも備えられるバランスの良い構成としています。
CPUについて
CPUには Xeon 6515P (16コア / 32スレッド) を採用しました。
事例No.PC‑T62N255129よりもコア数が増え、並列処理性能が向上しています。
同時にメモリ帯域をしっかりと確保できるため、大規模な FDTD 計算において安定したスループットの向上が期待できます。強化されたメモリ構成
メモリは 事例No.PC‑T62N255129と同様に1TBのDDR5 ECCメモリを搭載しています。
CPUの強化によりメモリの利用効率が向上し、大規模モデルでも余裕を持って処理できます。
DDR5の高帯域により、モデルサイズの拡大にも十分に対応できる構成です。GPU性能の向上
GPUにはRTX PRO 6000 Max‑Q (96GB) を採用し、描画性能と安定性を大幅に高めています。
Ansys Lumerical FDTDのGPU対応版 (2023 R2以降) への移行も視野に入れた選定であり、モデリング作業や結果の可視化でも大きな効果を発揮します。
96GBのGPUメモリにより、大規模な3Dモデルを扱うケースでも余裕を持たせた運用が可能です。※Ansys Lumerical FDTD は、2023 R2以降よりGPU対応が可能となりましたが、搭載GPUのストリーミングマルチプロセッサの数で必要なライセンス数が変動しますので、ご注意ください。
ストレージの拡張
OS用のM.2 NVMe 2TB に加え、U.2 NVMe 3.84TB を搭載しました。
U.2 SSD は耐久性が高く、長時間の連続書き込みが発生する FDTD 計算の結果保存に適しています。
将来的にRAID構成に拡張することも可能で、研究用途での運用に柔軟に対応できます。OSと運用性
OSはUbuntu 24.04を採用し、研究用途で求められる安定稼働と長期サポートを重視しています。
GPU対応の環境構築にも適しており、将来的な計算環境の拡張にスムーズに対応できます。
本構成は、事例No.PC‑T62N255129の思想を活かしながら、CPU と GPU の両面で性能を一段引き上げた「高速化重視の上位モデル」と言える内容です。
FDTD 計算の時間短縮と GPU 活用の準備を両立し、長期的に運用できる研究用ワークステーションとして最適な構成となっています。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。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon 6515P 2.30GHz(TB 3.80GHz) 16C/32T x 2 メモリ 合計1024GB DDR5 6400 REG ECC 64GB x 16 ストレージ1 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 ストレージ2 3.84TB SSD NVMe U.2 x 3 ビデオ NVIDIA RTX PRO6000 Max-Q 96GB(DisplayPort x4) ネットワーク on board (10GbE x2) 筐体+電源 タワー 1500W 80PLUS PLATINUM OS Ubuntu 24.04 キーワード
・Ansys Lumerical FDTDとは
Ansys Lumerical FDTDは、光デバイス・ナノフォトニクス構造・メタマテリアルなどに対する電磁界解析を行うための高精度FDTD（Finite-Difference Time-Domain）シミュレーションソフトウェア。3D電磁界解析により、導波路、フォトニック結晶、プラズモニクス構造、シリコンフォトニクスなど多様な光学デバイスを精密に最適化できる。高速ソルバー、GPUアクセラレーション、豊富な解析機能を備え、研究開発・産業応用の両方に広く利用されている。事例追加日：2026/02/18
- 事例No.PC-T62N255129
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Ansys Lumerical FDTD向けワークステーション (予算400万円構成)
用途：光学シミュレーションソフト Ansys Lumerical FDTDの利用参考価格：4440700円お客さまからのご相談内容
光学シミュレーションソフト Ansys Lumerical FDTDの計算時間短縮を目的としたワークステーションの見積もりが欲しい。既存環境より高速化できる構成と、メモリ容量の十分確保した構成が希望で、大容量のSSDによるデータ保持性を重視したい。
【既存PC環境】
- CPU：Xeon Gold 6136 3.00GHz
- メモリ：合計756GB
- GPU：非搭載
GPUは計算用途ではなく、モデリングや結果表示が中心であるため、ミドルクラスの製品を想定している。
OSはLinuxで、予算400万円台での最適構成を希望する。通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
テガラからのご提案
今回のご相談では、FDTD計算において重要となる「メモリ帯域」と、GPU負荷がそれほど高くない使用スタイルを踏まえ、バランスを重視したワークステーション構成をご提案しました。
更に計算速度とGPU性能を重視した構成をご希望の際は、事例No.PC-T62N255119をご覧ください。CPU選定について
CPUには Xeon 6505P (12コア / 24スレッド) を採用しました。
Ansys Lumerical FDTDは CPU主体で計算が進むケースが多く、性能はコア数よりもメモリ帯域とのバランスに大きく左右されます。そのため、価格と実効性能のバランスが最適となる構成を選択しています。メモリ構成と帯域
メモリは DDR5 ECC 64GB ×16 の合計 1TB を搭載しています。
既存環境 (約750GB) から容量を増やすとともに、DDR5の帯域向上によって大規模モデル実行時のスループット向上が期待できます。
FDTD計算ではメモリアクセス頻度が非常に高いため、帯域を最大限活かせる構成を重視しています。GPUの選定について
GPUは RTX PRO 5000 (48GB) を採用しました。
今回の用途は計算よりも「モデリング」や「可視化」が中心であり、必要十分な描画性能と安定性を備えた中性能帯のGPUが最適と判断しています。GPUへの過剰投資を避け、その分をメモリやストレージに回すことで全体の効率を高めています。ストレージと拡張性
ストレージは M.2 NVMe SSD (2TB + 8TB) の2枚構成としました。
シミュレーション結果を高速に書き込むだけでなく、大容量データを長期保存できるだけの容量も確保しています。M.2中心のシンプルな構成で、予算内で最大限のストレージ容量を実現しています。OSと運用性
実行環境としてご希望の Ubuntu 24.04をプリインストールしています。
研究用途における安定性と長期サポートを重視した選択です。
本構成は
「GPUよりもメモリ帯域とストレージを重視したい」
「総額を400万円台に抑えたい」
というご要望に的確に応える設計となっています。CPUやGPUに過剰投資せず、FDTD計算のボトルネックであるメモリ帯域と容量に重点を置くことで、実性能とコストのバランスが非常に優れたワークステーション構成となっています。
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。通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon 6505P 2.20GHz (TB3.0時 最大4.10GHz) 12C/24T x 2 メモリ 合計1024GB DDR5 6400 REG ECC 64GB x 16 ストレージ1 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 ストレージ2 8TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA RTX PRO5000 48GB (DisplayPort x4) ネットワーク on board (10GbE x2) 筐体+電源 タワー 1500W 80PLUS PLATINUM OS Ubuntu 24.04 キーワード
・Ansys Lumerical FDTDとは
Ansys Lumerical FDTDは、光デバイス・ナノフォトニクス構造・メタマテリアルなどに対する電磁界解析を行うための高精度FDTD (Finite-Difference Time-Domain) シミュレーションソフトウェア。3D電磁界解析により、導波路、フォトニック結晶、プラズモニクス構造、シリコンフォトニクスなど多様な光学デバイスを精密に最適化できる。高速ソルバー、GPUアクセラレーション、豊富な解析機能を備え、研究開発・産業応用の両方に広く利用されている。事例追加日：2026/2/18
- 事例No.PC-TW2S254295
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Alohaロボット用ワークステーション
用途：模倣学習用オープンソースロボットアーム「Aloha Stationary 」や「Aloha mobile」の利用参考価格：2476100円お客さまからのご相談内容
事例No.PC-TUKJ253604を参考に、模倣学習用オープンソースロボットアーム「Aloha Stationary」や「Aloha mobile」の動作を前提としたワークステーションを検討したい。
具体的には、USBポートを6口以上備え、RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qを搭載した構成を希望する。Ubuntu 20.04の利用を想定しつつ、高速ストレージと十分なメモリ容量も重視したい。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
テガラからのご提案
お客様の用途が「Aloha Stationary」や「Aloha mobile」の利用に特化していることを踏まえ、安定した周辺機器接続と高いGPU性能を両立できる構成をご提案しました。USBポート数や拡張性の要求が明確だったため、その点を中心に最適化しています。
USBポート構成について
PC背面にUSB 3.0以上のポートを6口以上用意するため、マザーボード標準ポートに加えて拡張カードで合計8つのUSB 3.2ポートを実装しています。
ロボティクス用途では複数のカメラ・センサー類を同時接続するケースが多いため、物理ポートの余裕は実運用上の安定性につながります。
GPU の選定について
ご要望いただいたNVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q (96GB) を採用した構成です。大容量VRAMにより、ロボット制御や機械学習モデルの推論処理を安定して実行できます。
CPU・メモリ・ストレージ構成
CPU は Xeon W5-2545 (12コア) を採用し、GPU と並行して処理を行うロボティクスワークロードに十分な性能を確保しています。メモリは 128GB の ECC DDR5 を搭載し、長時間の連続運転や大規模データ処理でも信頼性を担保します。ストレージは 1TB NVMe Gen4 SSD を用いて高速な読み書きを実現しました。
OS について
Ubuntu 20.04 を希望されていましたが、今回の構成では動作検証が完了していないため、互換性が高い Ubuntu 22.04 をご案内しました。最新ハードウェアを利用する場合、カーネルやドライバの対応状況を踏まえたOS選定が安定動作のポイントとなります。
ロボティクス分野での研究開発に必要な拡張性・信頼性・GPU性能をバランスよく備えた構成となっており、周辺機器が多い環境でも安心して運用いただける内容です。
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。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon W5-2545 3.50GHz (TB3.0時 最大4.7GHz) 12C/24T メモリ 合計128GB DDR5 5600 REG ECC 32GB x 4 ストレージ 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA RTX PRO6000 Max-Q 96GB ネットワーク on board (2.5GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 ミドルタワー 1000W 80PLUS PLATINUM OS Ubuntu 22.04 その他 USB 3.2 Gen 1 Type-A ｘ4ポート 拡張カード (合計8ポート) キーワード
・Aloha Stationaryとは
Aloha Stationaryは、Uniposが提供する固定型AIロボティクス研究プラットフォーム。双腕ロボットアームとセンサーモジュールを統合し、マニピュレーション学習、模倣学習（Imitation Learning）、強化学習（Reinforcement Learning）、視覚認識AIモデルの検証など幅広いロボット研究に対応する。高精度なエンドエフェクタ制御と安定したベース構造により、精密作業や実世界タスクのデータ収集が効率的に行える。・Aloha Mobileとは
Aloha Mobileは、Uniposが提供する移動型AIロボティクス研究プラットフォーム。自律移動ベース上に双腕マニピュレーターを搭載し、実世界環境におけるモバイルマニピュレーション、模倣学習、強化学習、物体操作タスクのデータ収集に最適化されている。移動制御とマニピュレーション制御を統合した研究が可能で、サービスロボット開発や環境適応型AIの検証にも有効。事例追加日：2026/02/16
- 事例No.PC-TE1J254011
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シーケンスデータ解析/機械学習用ワークステーション (システム要件に最適化)
用途：エピジェネティクス解析、de novoアセンブリ、RNA-Seq解析、メタゲノム解析、機械学習参考価格：3261500円お客さまからのご相談内容
事例No. PC-25000268を見ての問い合わせ。ナノポアのシーケンスデータ解析と機械学習の双方に対応するワークステーションを導入したい。
エピジェネティクス解析やde novoアセンブリ、RNA-Seq解析、メタゲノム解析などを想定している。
使用するソフトウェアは、以下の通り。- 汎用解析・ML基盤：Samtools、XGBoost、LightGBM
- ゲノムアセンブリ・評価：SPAdes・BUSCO・Prodigal・FastANI・GTDB-Tk
- ナノポアベースコール：Guppy・Dorado・Remora・DeepMod2
OSはUbuntuで、予算は400万円程度を希望する。設置作業も含めた見積もりが欲しい。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
テガラからのご提案
ツール要件を重視した大容量メモリ構成
本構成は「システム要件を基準に最適化した構成」としてご案内したスペックです。特に大規模アセンブリや多数サンプルのバッチ処理を想定し、CPUコア数とメモリ容量を優先。EPYC 9554 (64コア) と768GBメモリにより、メモリ負荷の大きい解析に強みを持たせています。
事例No. PC-25000268をグレードアップしつつ、機械学習にも対応できる汎用性を重視した構成は、事例No.PC- TW3J253928をご覧ください。
CPUについて
AMD EPYC 9554は64コア構成で高い並列処理性能を備え、大量のサンプルを並行処理するワークロードに適しています。CPUリソースを多く要求するゲノム解析ツールや、複数ジョブを同時実行する環境で効率を発揮します。
メモリ容量について
ご利用予定のソフトウェアには、推奨メモリ容量が256GB~512GB付近のツールが複数存在します。そのため、解析規模や将来のデータ拡張を踏まえ、余裕を持った768GBを搭載しました。長時間ジョブの安定性向上にも寄与します。
GPUの選定について
本構成では、研究用途における機械学習処理への対応を目的に NVIDIA RTX 6000 Ada (Max-Q 96GB) を搭載しています。
深層学習フレームワークとの高い親和性を持ち、モデル学習や推論処理において高い実用性を発揮します。Doradoについては、GPUアクセラレーションを利用する際に倍精度演算を前提としたハイエンドGPUが例示されています。
そこで今回は、Doradoの高精度GPU要件をそのまま満たす構成ではなく、機械学習を中心に幅広い研究用途へ柔軟に対応できる現実的かつ効果的な選択肢として、RTXシリーズを採用した構成としました。RTXシリーズは深層学習フレームワークとの相性もよく、多様な研究タスクに対応しやすい点が特長です。今後の拡張やワークフローの進化にも柔軟に応えられる構成となっています。
参考情報：Benchmarking the Oxford Nanopore Technologies basecallers on AWS
ストレージと運用性
高速アクセスが必要なワークフローに合わせ、4TB NVMe Gen5 SSD を2基搭載し、高速な一時データ処理に対応しています。
また、24TB HDD を併用することで、シーケンスデータの長期保管や再解析にも適したストレージ構成としました。
さらに、現地での設置作業 (開梱・設定・起動確認) も含めて対応し、導入後すぐに研究へ着手いただけるよう配慮しています。運用要件に寄り添った最適化
納期や予算条件を満たしつつ、求められた要件に最も合致するスペックとして構成しました。多様なツールを運用する研究環境で、安定した解析パイプラインを維持しやすい点が特長です。
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。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU AMD EPYC 9554 3.1GHz 64C/128T メモリ 合計512GB DDR5 5600 REG ECC 64GB x 8 ストレージ1 4TB SSD M.2 NVMe Gen5 x 2 ストレージ2 24TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX PRO6000 Max-Q 96GB ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー 1500W 80PLUS PLATINUM OS Ubuntu 24.04 その他 現地設置作業（開梱・設置・ケーブリング・起動確認） キーワード
・Samtoolsとは
Samtoolsは、次世代シーケンス (NGS) データの処理・解析に広く用いられる定番ツール群。BAMやCRAMなどのアライメントデータのソート、インデックス作成、フィルタリング、可視化などの高速処理が可能で、ゲノム解析ワークフローの基盤として広く利用されている。・XGBoostとは
XGBoostは、勾配ブースティング決定木 (GBDT) アルゴリズムを高速かつ高精度に実装した機械学習フレームワーク。分類・回帰・ランキングなど多用途で、ゲノム解析、疾患リスク予測、遺伝子発現解析などバイオインフォマティクス分野でも広く利用される。https://xgboost.ai/参考：XGBoost Official Site
・LightGBMとは
LightGBMは、Microsoftが開発した高速でメモリ効率の高い勾配ブースティングフレームワーク。大規模データの解析に適しており、SNP解析、メチル化データの分類、疾患予測モデルなどにも利用される。・SPAdesとは
SPAdesは、微生物ゲノムアセンブリに広く利用されるde novoアセンブラー。Illumina・Nanopore・PacBioなど複数プラットフォームを統合したハイブリッドアセンブリに対応し、高品質なコンティグ構築が可能。・BUSCOとは
BUSCOは、ゲノムアセンブリの完全性 (completeness) を評価するための代表的ツール。保存性の高いシングルコピー遺伝子セットを用い、アセンブリ品質の客観的評価が可能。・Prodigalとは
Prodigalは、微生物ゲノムに特化した遺伝子予測ツール。プロカリア遺伝子領域の高精度抽出が可能で、メタゲノム解析でも高い性能を発揮する。事例追加日：2026/2/12
- 事例No.PC-TW3J253928
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シーケンスデータ解析/機械学習用ワークステーション (汎用構成)
用途：エピジェネティクス解析、de novoアセンブリ、RNA-Seq解析、メタゲノム解析、機械学習参考価格：3169100円お客さまからのご相談内容
事例No. PC-25000268を見ての問い合わせ。ナノポアのシーケンスデータ解析と機械学習の双方に対応するワークステーションを導入したい。
エピジェネティクス解析やde novoアセンブリ、RNA-Seq解析、メタゲノム解析などを想定している。
使用するソフトウェアは、以下の通り。- 汎用解析・ML基盤：Samtools、XGBoost、LightGBM
- ゲノムアセンブリ・評価：SPAdes・BUSCO・Prodigal・FastANI・GTDB-Tk
- ナノポアベースコール：Guppy・Dorado・Remora・DeepMod2
OSはUbuntuで、予算は350万円程前後を希望する。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
テガラからのご提案
機械学習を見据えたバランス強化構成
本構成は「事例No. PC-25000268をグレードアップしつつ、機械学習にも対応できる汎用性」を重視した案としてご案内しました。Xeon W プロセッサと512GBメモリを組み合わせ、シーケンス解析に必要なスループットと、機械学習処理に必要な演算性能の両立を図っています。
システム要件を基準に最適化した構成は、事例No.PC- TE1J254011をご覧ください。
CPUについて
Intel Xeon W7-3565X (32コア) は高クロックで単一タスク性能に優れ、ツールによって負荷特性が分かれるゲノム解析と機械学習処理の双方に適した選択です。計算処理の一部がCPU性能に依存するソフトウェア環境に向いています。
GPUの選定について
本構成では、機械学習の活用を見据え、GPUを搭載しています。
シーケンス解析のワークフローではCPU主導の処理が多い一方、機械学習を取り入れる研究ではGPUの存在が大きな効果を発揮するため、研究の幅を広げる観点からもGPU追加を採用しました。Doradoについては、GPUアクセラレーションを利用する際に倍精度演算を前提としたハイエンドGPUが例示されています。
そこで今回は、Doradoの高精度GPU要件をそのまま満たす構成ではなく、機械学習を中心に幅広い研究用途へ柔軟に対応できる現実的かつ効果的な選択肢として、RTXシリーズを採用した構成としました。RTXシリーズは深層学習フレームワークとの相性もよく、多様な研究タスクに対応しやすい点が特長です。今後の拡張やワークフローの進化にも柔軟に応えられる構成となっています。
参考情報：Benchmarking the Oxford Nanopore Technologies basecallers on AWS
拡張性について
大型のミドルタワー筐体を採用することで、将来的なストレージ増設やGPUの追加にも柔軟に対応できます。研究用途の変化に合わせて活用範囲を広げやすい点が特長です。
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。通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon W7-3565X 2.50GHz (TB3.0時 最大4.8GHz) 32C/64T メモリ 合計512GB DDR5 5600 REG ECC 64GB x 8 ストレージ1 4TB SSD M.2 NVMe Gen5 ストレージ2 24TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX PRO5000 48GB ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 1500W 80PLUS PLATINUM OS Ubuntu 24.04 キーワード
・Samtoolsとは
Samtoolsは、次世代シーケンス (NGS) データの処理・解析に広く用いられる定番ツール群。BAMやCRAMなどのアライメントデータのソート、インデックス作成、フィルタリング、可視化などの高速処理が可能で、ゲノム解析ワークフローの基盤として広く利用されている。・XGBoostとは
XGBoostは、勾配ブースティング決定木 (GBDT) アルゴリズムを高速かつ高精度に実装した機械学習フレームワーク。分類・回帰・ランキングなど多用途で、ゲノム解析、疾患リスク予測、遺伝子発現解析などバイオインフォマティクス分野でも広く利用される。https://xgboost.ai/参考：XGBoost Official Site
・LightGBMとは
LightGBMは、Microsoftが開発した高速でメモリ効率の高い勾配ブースティングフレームワーク。大規模データの解析に適しており、SNP解析、メチル化データの分類、疾患予測モデルなどにも利用される。・SPAdesとは
SPAdesは、微生物ゲノムアセンブリに広く利用されるde novoアセンブラー。Illumina・Nanopore・PacBioなど複数プラットフォームを統合したハイブリッドアセンブリに対応し、高品質なコンティグ構築が可能。・BUSCOとは
BUSCOは、ゲノムアセンブリの完全性 (completeness) を評価するための代表的ツール。保存性の高いシングルコピー遺伝子セットを用い、アセンブリ品質の客観的評価が可能。・Prodigalとは
Prodigalは、微生物ゲノムに特化した遺伝子予測ツール。プロカリア遺伝子領域の高精度抽出が可能で、メタゲノム解析でも高い性能を発揮する。事例追加日：2026/2/12
- 事例No.PC-TCPS254088
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AI開発用GPUサーバー
用途：大規模言語モデルを活用した生成AIをローカル環境で運用参考価格：23881000円お客さまからのご相談内容
社内で大規模言語モデルを活用するため、ローカル環境で運用できる生成AI用ワークステーションの構築を検討したい。使用するソフトウェアはOllama、LM Studio、Dify、Pythonを想定。
CPU はコア数を十分に確保できるモデルを選定し、メモリは最低 1TB、可能であれば 2〜4TB クラスまで拡張しようと考えている。
GPU は NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell を複数枚搭載可能な構成を前提とし、搭載可能な最大枚数で運用したい。
OS は Ubuntuとし、100V 電源環境で動作することを条件とする。
ストレージは可能な限り大容量の NVMe SSD を搭載可能な最大数まで搭載し、全体として高い処理性能と拡張性を確保したい。予算 2,000 万円程度で構成を提案して欲しい。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
テガラからのご提案
LLM推論・生成AI処理に最適化したCPU / メモリ構成
本構成では、生成AIやローカルLLMの運用に必要となる CPU コア数とメモリ帯域を重視しています。大規模モデルを効率的に処理するためには、GPU性能だけではなく、CPUの多コア性能と大量メモリへのアクセス性能が重要です。
そのため、最新世代のサーバー向けCPUを採用し、多コア処理能力と大容量メモリの両立を図っています。当初は1TBメモリ構成を想定していましたが、将来的なモデル拡張やRAGワークロードへの対応を見据え、今回は搭載可能な最大容量である4TBの構成でご提案しています。
RTX Pro 6000 Blackwell を採用した高密度 GPU 構成
お客様が複数の NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell を搭載したいと希望されていたため、4Uラックマウント筐体を採用し、最大枚数のGPUを安定して運用できるマザーボード構成を選定しました。
PRO 6000クラスのGPUを複数枚搭載する場合には、PCIeレーン数、発熱対策、電源容量などが大きな制約となります。本構成ではこれらの要件をすべて満たし、高密度なGPUサーバーとして安定したAI計算処理を実現します。
NVMeストレージの大容量化とRAID構成
可能な限り大容量のNVMe SSDを最大数搭載したい、という要望に対し、システム用SSDとは別に複数枚のNVMe SSDを搭載し、読み書き速度と冗長性を両立する構成をご提案しています。
この構成により、研究データやEmbeddingキャッシュを高速に扱え、RAG環境やDify・Ollamaなどのローカル推論環境で高いパフォーマンスを発揮できます。
電源環境 (100V希望 → 200V対応への変更)
当初は「100V環境で運用したい」とご相談いただきましたが、GPU多数搭載構成では100Vでは電源容量が不足するため、200V環境を整備される方針に変更となりました。
これにより、サーバー向け電源ユニットを採用できるようになり、マシン全体の安定性と将来拡張性を確保しています。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon 6515P 2.30GHz(TB 3.80GHz) 16C/32Tx 2 メモリ 合計4TB DDR5-6400 REG ECC 128GB x 32 ストレージ1 7.68TB U.2 NVMe SSD ストレージ2 15.36TB U.2 NVMe SSD ×5（RAID5） ビデオ NVIDIA RTX PRO 6000 BW Server Edition x 4 ネットワーク ネットワークカード 10GbE RJ45 2ポート 筐体+電源 4Uラックマウント筐体 3200W/200V リダンダント電源（3+1） OS Ubuntu 24.04 その他 RAIDカード Broadcom MegaRAID
レールキット一式
3年センドバック保証 (標準保証1年＋延長保証2年)キーワード
・Ollamaとは
Ollamaは、ローカル環境で大規模言語モデル (LLM) を高速に実行できるオープンソースプラットフォーム。GPU最適化やモデルの軽量化が施されており、PythonやWebアプリケーションとの統合も容易。プライバシー保護が求められる企業環境や研究用途において、質量分析データ処理の自動化、ペプチド同定支援、解析スクリプト生成などにも応用可能。・LM Studioとは
LM Studioは、PCローカルで大規模言語モデルを管理・実行するための統合型アプリケーション。GUIでモデルのダウンロード、推論、プロンプト操作を完結でき、研究用スクリプト生成や質量分析 (MS/MS) データ解析ワークフロー構築の補助にも役立つ。ローカル推論によるセキュアなAI環境を必要とする技術者に最適。・Difyとは
Difyは、ノーコード／ローコードでAIアプリを構築できる統合プラットフォーム。RAG (検索拡張生成) 、ワークフロー自動化、モデル切替などが容易で、研究現場のレポート生成、質量分析データ解釈支援ツールの試作、ペプチド同定ヘルパーAIの構築などにも利用可能。クラウドとローカルの両方に対応。・Pythonとは
Pythonは、科学技術計算からAI・機械学習、質量分析データ解析、ペプチド同定アルゴリズム開発まで幅広く利用される汎用プログラミング言語。NumPy、SciPy、pandas、pyteomicsなど豊富なライブラリにより、グリコペプチド解析やMS/MSスペクトル処理の自動化が容易。研究者・エンジニアに必須の開発基盤。事例追加日：2026/2/12
- 事例No.PC-TW3M253260
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クライオ電子顕微鏡画像解析ワークステーション
用途：クライオ電子顕微鏡の大量画像から三次元構造を再構築する解析処理参考価格：9419300円お客さまからのご相談内容
クライオ電子顕微鏡の大量画像から三次元構造を再構築する解析処理を目的としたワークステーションを希望。
大量画像の三次元構造再構成を想定し、複数の解析ソフトウェアをLinux環境で運用したい。RELIONやCryoSPARCをはじめとしたLinux向け解析ソフトウェアの利用を想定している。予算は約1,000万円で、研究効率向上のためGPU性能を重視したい。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
テガラからのご提案
GPU構成について
解析処理ではGPUの枚数だけでなく、VRAM容量や長時間運用での安定性が重要になります。そこで、ワークステーションとして最良の性能バランスを発揮できる構成として、NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q (96GB) を4枚搭載する方式をご提案しました。
このGPUは大容量VRAMを備えており、大規模データを扱う解析でも余裕をもって処理できる点が特長です。総メモリ帯域もしっかり確保でき、各種解析ソフトにおいて安定した処理性能を発揮できる構成です。CPUとメモリについて
GPU処理と並行して大量のメタデータや中間ファイルを扱うため、Xeon Wシリーズを採用し、メモリは512GBを搭載しました。
GPU総VRAMを上回るメモリ容量を確保することで、RELIONやCryoSPARCなどでの大規模タスクでも処理が滞りにくく、長時間の解析でも安定性を維持できます。ストレージとOS構成
複数の解析ソフトを利用されるため、依存関係やバージョン差異に強い Ubuntu 24.04 を標準OSとして選定しました。
ストレージは高速アクセスを重視し、1TB＋4TB NVMe SSDの2構成としています。解析データの読み書き負荷にも対応できるバランスを確保しています。筐体と電源設計
GPU4枚構成を安定運用するため、排熱性能に優れたGPGPU用フルタワー型筐体を採用しました。
電源は2800Wの大容量製品を採用しており、継続稼働と負荷変動に強い設計です。
高負荷が続く研究用途でも安心して運用いただける構成としています。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon W7-3545 2.70GHz (TB3.0時 最大4.8GHz) 24C/48T メモリ 合計512GB DDR5 5600 REG ECC 64GB x 8 ストレージ1 1TB SSD M.2 NVMe Gen4 ストレージ2 4TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 96GB x 4 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 GPGPU用フルタワー型シャーシ 2800W Titanium OS Ubuntu 24.04 キーワード
・RELIONとは
RELION (REgularised LIkelihood OptimisatioN) は、クライオ電子顕微鏡 (cryo-EM) データを用いた三次元再構成に広く利用されるソフトウェア。ベイズ推定に基づく高精度な粒子分類・3D再構築・構造精密化を特徴とし、構造生物学や蛋白質複合体解析において標準的な解析ツールとなっている。大規模GPUアクセラレーションに対応し、高速かつ高解像度の構造解析が可能。・cryoSPARCとは
cryoSPARCは、クライオ電子顕微鏡 (cryo-EM) データの高速処理と高解像度リファインメントを統合した解析プラットフォーム。粒子ピッキング、2D分類、ab initio再構成、均一および非均一リファインメントなど多彩なワークフローを提供し、GPU最適化による高速処理が強み。大規模構造解析、複合体ダイナミクス研究、ハイスループット解析に広く利用されている。参考：cryoSPARC Hardware & System Requirements（guide.cryosparc.com）
事例追加日：2026/2/12
- 事例No.PC-TUKM253145
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AlphaFold3/GNINA向けワークステーション
用途：タンパク質構造予測、リガンド結合予測参考価格：1054900円お客さまからのご相談内容
AlphaFold3やGNINAを用いた解析を学び、研究に活用するためのワークステーションを導入したい。
予算は100万円程度を想定している。
この予算内でおすすめの構成を提案してほしい。テガラからのご提案
GPUの選定について
AlphaFold3はVRAM容量など、GPU性能が重視されるソフトウェアになります。
ご予算内で最大のAlphaFold3計算性能を得るため、NVIDIA GeForce RTX5090 (32GB) を採用しました。
RTX5090は最新世代のコア性能により、多くの研究用途でパフォーマンスを発揮します。
また、大規模モデルなどでVRAM容量が重要な場合は、容量優先でのGPU選定も可能です。CPUとメモリ構成について
CPUにはCore Ultra 7 265Kを、メモリは64GB (32GB×2枚) を搭載しました。
AlphaFold3の推奨メモリ容量は64GB以上です。
本構成では64GBのメモリを搭載することで解析の安定性を確保しています。
さらに、空きスロットを活用することで、メモリ容量を最大128GBまで拡張可能です。AlphaFold3 関連情報
テグシスでは、Ubuntu 24.04に対応したAlphaFold3のインストール手順を公開しています。
準備段階からAlphaFold3の起動まで、具体的なコマンドを掲載しています。
詳細な情報は、以下のリンクをご確認ください。
AlphaFold3用途向けのワークステーション提案事例は、こちらの記事でも詳しく紹介しています。
このような分野で活躍されている方へ
- 計算化学
- 構造生物学
- バイオインフォマティクス
- 分子モデリング
- たんぱく質工学
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。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Core Ultra 7 265K 3.90GHz(8C/8T)+3.30GHz(12C/12T) メモリ 合計64GB DDR5 6400 32GB x 2 ストレージ1 1TB SSD M.2 NVMe Gen5 ストレージ2 4TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA GeForce RTX5090 32GB ネットワーク on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi，Bluetooth 筐体+電源 ミドルタワー筐体 1200W 80PLUS PLATINUM OS Ubuntu 24.04 キーワード
・AlphaFoldとは
AlphaFoldは、DeepMindが開発した革新的なタンパク質構造予測AI。
アミノ酸配列から高精度な立体構造を予測することが可能で、従来の実験的手法 (X線結晶構造解析やNMR) に比べて圧倒的なスピードとコスト効率を実現。
構造生物学、創薬、酵素設計、疾患研究など幅広い分野で活用されており、AlphaFold Protein Structure Databaseを通じて数百万の構造情報が公開されている。・Gninaとは
Gninaは、深層学習 (ディープラーニング) を用いた分子ドッキングおよびスコアリングを実現するオープンソースソフトウェア。CNN (畳み込みニューラルネットワーク) ベースのスコアリング関数を備え、従来のAutoDock Vina系アルゴリズムと統合することで、リガンド‐タンパク質相互作用の予測精度を向上させる。創薬計算、分子シミュレーション、構造ベースドラッグデザイン (SBDD) に広く利用されている。事例追加日：2026/2/4
- 事例No.PC-TUKS254357
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Nanopore MinION Mk1D対応省スペースワークステーション
用途：Oxford Nanopore MinION Mk1D、シーケンス解析参考価格：416900円お客さまからのご相談内容
Oxford Nanopore MinION Mk1D の推奨要件を満たすスペックで、卓上設置が可能なPCを導入したい。予算は47万円以内。
OSはUbuntu 24.04 LTS、メモリ32GB、ストレージ2TB SSD、CPUはIntel i7 (12コア以上) を条件とする。
GPUはNVIDIA RTX 5090か、ラップトップ向けGPUを希望するが、難しい場合は最小要件でも可。
拡張性よりも省スペース性を重視したい。テガラからのご提案
GPUの選定と予算調整
推奨要件を満たす構成を検討しました。
RTX 5090を採用する場合は、ご予算の47万円を大幅に上回ります。
そのため、今回のご提案ではOxford Nanopore MinION Mk1D の最小要件を満たすGeForce RTX 5060Ti (16GB) を選定しています。
CPUはIntel Core Ultra 7 (8+12コア) 、メモリ32GB、ストレージ2TB SSDを搭載。性能と予算のバランスを実現した構成です。コンパクト筐体の採用
省スペース性を重視した「Define7 Compact」を採用しています。
サイズは幅210mm×高さ474mm×奥行427mmで、限られたスペースでも快適に運用可能です。一方で、筐体サイズおよびエアフロー設計の制約から、発熱量が大きい高消費電力のGPUや、カードサイズの大きいGPUの搭載は推奨していません。
高いGPU性能を重視される場合は、十分なエアフローを確保できる、より大型筐体の採用が前提となります。このような分野で活躍されている方へ
- ゲノム解析
- 分子生物学
- 臨床検査
- バイオインフォマティクス
- 医療情報学
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。通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Core Ultra 7 265K 3.90GHz(8C/8T)+3.30GHz(12C/12T) メモリ 合計32GB DDR5 6400 16GB x 2 ストレージ1 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA GeForce RTX5060Ti 16GB ネットワーク 2.5Gbｘ1，Wi-Fi 7 筐体+電源 ミドルタワー型筐体＋850W Cybenetics Gold OS Ubuntu 24.04 キーワード
MinION Mk1Dとは
MinION Mk1Dは、Oxford Nanopore Technologies社が提供するポータブルなDNA/RNAシーケンサー。
リアルタイムで長鎖リードの取得が可能で、ゲノム解析、メタゲノム解析、トランスクリプトーム解析など幅広い分野に対応。USB接続で動作し、フィールドワークやラボでの迅速な遺伝子解析に最適。ナノポア技術により、従来のシーケンサーでは困難だった構造変異やエピジェネティクス解析にも対応可能。事例追加日：2025/12/15
- 事例No.PC-TUKS254328
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MinION Mk1D用ワークステーション
用途：ナノポアシーケンシング解析 (MinION Mk1D)参考価格：982300円お客さまからのご相談内容
Oxford Nanopore Technologies社のMinION Mk1Dによるナノポアシーケンシング解析を予定している。
具体的な解析内容は未定だが、まずは予算申請用として見積もりを取得したい。テガラからのご提案
MinION Mk1Dに最適化した構成
MinION Mk1Dの公式要件に準拠し、USB Type-C接続やUbuntu 24.04対応など、シーケンシング環境に必要な条件を満たす構成としました。
Thunderbolt4やUSB 10Gbpsなどの高速I/Oに対応し、外部デバイスとの接続性も確保しています。
MinKNOWによるリアルタイム制御やデータストリーミングにも対応できるよう、CPU・メモリ・ストレージを強化しました。参考：MinION Mk1D IT requirements | Oxford Nanopore Technologies
CPUとメモリについて
CPUには20コア構成のIntel Core Ultra 7 265Kを採用しており、解析処理やデータ転送などの高負荷な作業にも十分対応できます。
メモリは64GBを搭載。MinKNOWの推奨要件である32GBを上回るメモリ容量を確保することで、解析処理の安定性を確保しています。GPUの選定について
NVIDIA GeForce RTX 5090 (32GB) を搭載し、将来的な機械学習やベースコーリング処理にも対応可能な、高性能GPUを選定しました。
このような分野で活躍されている方へ
- バイオインフォマティクス
- 医学
- 生物学
- ゲノム解析
- 次世代シーケンサー解析
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。通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Core Ultra 7 265K 3.90GHz (8C/8T) +3.30GHz (12C/12T) メモリ 合計64GB DDR5 6400 32GB x 2 ストレージ 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 ビデオ NVIDIA GeForce RTX5090 32GB ネットワーク 2.5Gbｘ1，Wi-Fi 7 筐体+電源 ミドルタワー筐体 1500W 80PLUS PLATINUM OS Ubuntu 24.04 キーワード
・MinION Mk1Dとは
MinION Mk1Dは、Oxford Nanopore Technologies社が提供するポータブルなDNA/RNAシーケンサー。リアルタイムで長鎖リードの取得が可能で、ゲノム解析、メタゲノム解析、トランスクリプトーム解析など幅広い分野に対応。USB接続で動作し、フィールドワークやラボでの迅速な遺伝子解析に最適。ナノポア技術により、従来のシーケンサーでは困難だった構造変異やエピジェネティクス解析にも対応可能。・MinKNOWとは
MinKNOWは、Oxford Nanopore Technologies社のDNA/RNAシーケンサーを制御・解析するための公式ソフトウェア。
サンプルのロードからリアルタイムのデータ取得、品質評価、基本的な解析までを一括して行えるため、生命科学や微生物学、がん研究など幅広い分野の大学や企業の研究者に活用されている。シーケンスの進行状況をリアルタイムで可視化しながら実験条件を柔軟に調整できる点が大きな特徴。事例追加日：2025/10/24
ご注文の流れ
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お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。 （お電話でもご相談を承っております） |
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弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。 |
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必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。 |
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お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。 ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。 (掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております) |
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動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。 (納期は仕様や製造ラインの状況により異なります) |
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お支払い方法
お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。
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| 学校、公共機関、独立行政法人のお客様 |
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| 企業のお客様 |
| 納品時に、代表者印つきの正式書類（納品書、請求書）を添付いたします。 ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。 |
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保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。
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PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
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保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。 
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故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
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参考価格については、提案当時の価格(送料込・税込)になります。
ご相談時期によっては価格が異なる場合がございますので、あらかじめご了承ください。
