- 事例No.PC-11238B
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WIEN2kプリインストールマシン おすすめ構成 (2023年10月版)
用途：固体の電子構造計算プログラムパッケージ「WIEN2k」の使用参考価格：1463000円お客さまからのご相談内容
事例No.PC-9134Cを見ての問い合わせ。
原子力材料の高温XAFS実験を行っており、理論計算も併せて実施したい。
固体の電子構造計算プログラムパッケージ「WIEN2k」を使用して、内殻励起を扱うことを予定している。
上記の用途に最適な構成を提案してほしい。また、可能であれば、WIEN2kをプリインストールしてすぐ使える状態での納入を希望する。
テガラからのご提案
事例No.PC-9134Cをベースに、現行世代のパーツを採用した構成例です。
WIEN2kをプリインストールし、電源を入れたらすぐにWIEN2kを起動することができるターンキーシステムとしての構成をご提案しました。PC-9134Cで採用しているIntel Xeon Gold 6326は世代が古いため、後継である第4世代Xeon ScalableシリーズのIntel Xeon Gold 6426Yを採用しました。合計32コアを搭載したデュアルCPU構成のため、WIEN2kでの高い並列性能が期待できます。
CPU以外のスペックは、PC-9134Cに合わせていますが、ご希望に応じて変更が可能です。
メインメモリについては、CPU 1コアあたり4GB程度を確保することが推奨されているため、メモリ容量は合計128GBとしています。
本構成よりコストをおさえた構成はこちらをご参照ください。
WIEN2kの詳細はこちらをご参照ください。
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。
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。
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 Gold 6426Y (2.50GHz 16コア) x2 メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Ubuntu 20.04 その他 WIEN2kプリインストール キーワード
・WIEN2kとは
WIEN2kは、ウィーン工科大学 材料科学研究所の教授が開発した (L) APW+lo法によるバンド構造計算のプログラム。C-Shellスクリプトを介して相互にリンクされている数多くの独立したFortran90プログラムで構成されている。相対論効果を含んだ全電子スキームであり、多くの機能を備えている。webUIからの操作も可能。
事例追加日：2023/10/24
- 事例No.PC-11238A
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WIEN2kプリインストールマシン スタンダード構成 (2023年10月版)
用途：固体の電子構造計算プログラムパッケージ「WIEN2k」の使用参考価格：1045000円お客さまからのご相談内容
事例No.PC-9134Bを見ての問い合わせ。
原子力材料の高温XAFS実験を行っており、理論計算も併せて実施したい。
固体の電子構造計算プログラムパッケージ「WIEN2k」を使用して、内殻励起を扱うことを予定している。
上記の用途に最適な構成を提案してほしい。また、可能であれば、WIEN2kをプリインストールしてすぐ使える状態での納入を希望する。
テガラからのご提案
事例No.PC-9134Bをベースに、現行世代のパーツを採用した構成例です。
WIEN2kをプリインストールし、電源を入れたらすぐにWIEN2kを起動することができるターンキーシステムとしての構成をご提案しました。PC-9134Bで採用しているIntel Core i9 10980XEは世代が古いため、後継であるXeon W-2400シリーズのIntel Xeon W5-2465Xを採用しました。
Xeon W5-2465Xは16コアの製品で、WIEN2kでの並列処理に有効です。CPU以外の構成は、PC-9134Bの構成に合わせていますが、ご希望に応じて変更が可能です。
メインメモリについては、CPU 1コアあたり4GB程度を確保することが推奨されているため、メモリ容量は合計128GBとしています。
本構成からスペックアップした構成はこちらをご参照ください。
WIEN2kの詳細はこちらをご参照ください。
■WIEN2k プログラム作成元 WEBサイト
■研究開発者向け海外製品調達・コンサルテーションサービス ユニポス 「WIEN2k」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。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 W5-2465X (3.10GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB ネットワーク on board (2.5GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Ubuntu 20.04 その他 WIEN2kプリインストール キーワード
・WIEN2kとは
WIEN2kは、ウィーン工科大学 材料科学研究所の教授が開発した (L) APW+lo法によるバンド構造計算のプログラム。C-Shellスクリプトを介して相互にリンクされている数多くの独立したFortran90プログラムで構成されている。相対論効果を含んだ全電子スキームであり、多くの機能を備えている。webUIからの操作も可能。
事例追加日：2023/10/24
- 事例No.PC-11165
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深層学習を用いたフォトグラメトリ用ワークステーション
用途：深層学習、点群処理、フォトグラメトリソフトウェアの利用 (Cyclone REGISTER、Cyclone 3DR、RealityCapture)参考価格：1612600円お客さまからのご相談内容
PC-8351を見ての問い合わせ。
深層学習、点群処理 (Cyclone REGISTER、Cyclone 3DR) 、フォトグラメトリソフトウェア (RealityCapture) 等を扱えるマシンの導入を検討している。
GPUはNVIDIA Geforce RTX4070 x4枚を想定しているが、合計48~64GBのVRAMをより安価に搭載できる組み合わせがあればそちらも検討したい。
希望する条件は以下の通り。・CPU：Core i9 or Xeon (第一候補はCore i9)
・メモリ：128GB以上
・ストレージ：システム用2~4TB SSD x2枚、データ保管用 SSD もしくはHDD を数TB
・GPU：NVIDIA Geforce RTX4070 x4枚 (合計VRAM搭載量48~64GB)
・電源：100V環境用
・OS：Windows 11 Professional + Ubuntu 22.04 (デュアルブート構成)
・使用するソフトウェア：PyTorch、CUDA、Cyclone Register、Cyclone 3DR、Trimble RealWorks、CloudCompare、RealityCaptureなど
・予算：160万円程度テガラからのご提案
ご要望を踏まえての検討ポイント
NVIDIA Geforce RTX4070は一般的なビデオカードよりもサイズが大きいため、1台のマシンに4枚搭載することは仕様上不可能となります。
別製品のビデオカードを搭載してVRAM容量48~64GBを実現することは可能ですが、2023年9月時点で最新の第13世代Intel Coreシリーズを採用した場合、PCI-Expressレーン数の制約上、2枚以上のビデオカードを16レーンで接続することができません。
ベース構成を変更したうえでRTX4090 (搭載VRAM：24GB) を2枚搭載する方法もありますが、その場合、最大消費電力が上がることで、100V環境で運用する際の電力容量的な余裕が無くなってしまいます。これらの情報をお伝えした上で、構成のご希望を再確認させていただきました。
条件の見直しと追加のご要望
その結果、ビデオカード構成の変更をご承諾いただき、追加で以下の要望をお知らせいただきました。
・SSDはSATA SSDよりもM.2 SSDが好ましい。
・予算内でデータ用のHDDを可能な限り搭載してほしい。
・電源は余裕をもって1000Wとしてほしい。
・CPUクーラーは水冷方式を希望する。追加の条件を含め、お客様のご希望に合わせて検討したものが本事例の構成です。
CPUには、最新世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載しています。
ストレージは、お客様のご要望にあわせてシステムディスク用に2TB SSD M.2 x2枚を、データディスク用に2TB SSD M.2 x2枚および10TB HDD SATA x3枚を搭載しています。
ビデオカードに関しては、1枚で48GB のVRAMを搭載したワークステーション向けハイエンドビデオカード NVIDIA RTX A6000を選択しています。
NVIDIA RTX A6000のTDPは300W (NVIDIA Geforce RTX4090の2/3程度) ですので、問題なく100V環境で利用が可能です。
なお、NVIDIA RTX A6000のVRAM搭載量48GBという値は、2023年9月現在、ディスプレイ出力を搭載したビデオカード製品としては最大の搭載量です。電源に関しては、概算の最大消費電力は約610Wほどとなるため、100V環境での運用が可能です。
また、電源容量はお客様のご希望にあわせて、余裕のある1000W電源としています。CPUクーラーに関しても、ご希望に沿って水冷クーラーを搭載しています。
メモリ容量に関しては、搭載量128GBが仕様上の上限となります。
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。
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 Core i9-13900K (3.00GHz 8コア + 2.20GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 システム用：2TB SSD M.2 x2 データ用：2TB SSD M.2 x2 ストレージ2 データ用：10TB HDD S-ATA ×3 ビデオ NVIDIA RTX A6000 48GB ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit + Ubuntu 22.04 (デュアルブート構成) キーワード
・Cyclone REGISTERとは
Cyclone REGISTERはレーザースキャンデータを座標に変換する合成・座標特定ソフトウェア。自動化機能や使いやすいウィザード、強力なアルゴリズムにより、非常に大きいデータセットでも快適な作業が可能。
・Cyclone 3DRとは
Cyclone 3DRは、現場でデータを収集する Cyclone FIELD 360 と、取得した点群データを合成する Cyclone REGISTER 360 とシームレスに連携し、点群データを活用した成果物を作成するためのソフトウェア。幅広く柔軟な検査ツールとメッシュ作成機能を搭載し、多様な3Dの成果物や報告書の作成が可能。
・RealityCaptureとは
RealityCaptureは、写真やドローン、レーザー測距計などのデータを組合せ、3Dモデルを作成するためのソフトウェア。点群データを自動的に処理し、精密で高品質な3Dモデルを作成することができる。高速な処理と柔軟な出力形式により、建築や土木工学、映画やゲーム制作など幅広い分野で利用されている。・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。 また、DeepLeanigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。・CloudCompareとは
CloudCompareは、オープンソースの3次元点群データ処理ソフトウェア。当初はレーザースキャナー等で記録した三次元点群や三角形メッシュ間の比較を行うために開発されていたが、より汎用的なソフトウェアへと進化してきた。無料で3次元点群および三角形メッシュを描画・編集することができる。・Trimble RealWorksとは
Trimble RealWorksは3Dスキャナからインポートした高密度のデータを説得力のある3Dデータに変換することができるソフトウェア。数百万ポイントを含む複雑な大容量データファイルを総合的かつ直感的に管理・処理・分析することができる。参考：Trimble RealWorks | Office Software | Trimble Geospatial※外部サイトに飛びます
事例追加日：2023/09/25
- 事例No.PC-11171
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ビッグデータ処理用マシン (RTX6000 Ada x4枚まで増設可能)
用途：ビッグデータ処理、MCMC処理、Pythonによる画像処理・自然言語処理 (PyTorch、Tensorflow)参考価格：4444000円お客さまからのご相談内容
事例No.PC- 11075を見ての問い合わせ。
ビッグデータ処理やMCMC処理および、Pythonによる画像処理・自然言語処理 (PyTorch、Tensorflow) 用のマシンの導入を考えている。
用途上GPUの性能を重要視しているため、NVIDIA RTX6000 Adaを4枚搭載したいと考えている。200V環境での使用を前提とした構成でも構わない。希望する条件は以下の通り。
・GPU：NVIDIA RTX6000 Ada x4枚
・OS：Ubuntu 22.04
・電源：200V環境用でも可
・予算：500万円以内テガラからのご提案
お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
NVIDIA RTX6000 Adaはワークステーション向けビデオカードとしては高額な製品のため、RTX6000 Adaを4枚搭載した場合、ご予算を大幅にオーバーしてしまいます。
そのため、ご希望のご予算範囲内にて搭載できる2枚のみを搭載した構成としています。構成自体は最大4枚のNVIDIA RTX6000 Adaを搭載可能となるように選定しておりますので、今後のアップグレードにてRTX6000 Adaを増設することも可能です。
なお、RTX6000 Adaを4枚搭載した場合、GPUだけでもTDPが1200Wを超えてしまいます。
そのため、本構成は200V環境での運用を前提としております。CPUに関しては、ご予算の範囲内で最もコア数が多くなるよう、第4世代Xeon Scalableシリーズ Intel Xeon Silver 4410を搭載した2CPU構成を選定しています。
CUDA利用におけるメモリ容量の考え方
メモリに関しては、CUDAを利用される場合、メモリ搭載量がVRAMの実装量を下回ることは好ましくありません。これは、処理のためVRAMにデータを転送する際、メモリをいったん経由して行われるためです。
そのため、今後RTX6000 Ada 48GBを4枚（合計VRAM:192GB）搭載することを考慮して、メモリ搭載量は256GB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。
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。
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 Silver 4410 (2.00GHz 12コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ 960GB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX6000 Ada 48GB x2 (合計4枚まで増設可能) ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 フルタワー型筐体 + リダンダント電源1800W OS Ubuntu 22.04 キーワード
・MCMC法とは
MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 法は、確率分布からサンプルを生成する統計的手法。MCMCは複雑な確率分布を扱うことができ、ベイズ統計や統計物理学など多くの分野で応用される。具体的なアルゴリズムには、メトロポリス法、ハミルトニアン・モンテカルロ法、ギブスサンプリングなどがある。
・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。参考：【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は？- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・RTX 6000 Adaとは
RTX6000 AdaはNVIDIAがリリースしたAIコンピューティング用のビデオカードであり、以下の特長を有する。・AIワークロードに特化したハードウェア機能が搭載されている
・Tensor Coreを568基搭載しており、高速な深層学習演算が可能
・48GBのGDDR6メモリを搭載しており、大規模なデータセットを扱うことができる
・NVIDIAのソフトウェア開発キットであるCUDAやcuDNNとの高い互換性がある
・仮想化技術をサポートしており、複数の仮想マシン上でのAIワークロードの実行が可能事例追加日：2023/09/06
- 事例No.CD-2327B
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Gromacsによる 合計64コアCPUの数値計算用WS
用途：Gromacsによる分子動力学シミュレーション計算参考価格：1861200円事例No.CD-2327の後継として検討した事例です。
分子動力学シミュレーションソフトGromacsで数値計算を行うWSの構成例です。32コアのXeonを2基搭載した合計64コアで、並列処理が少ない場合には、TurboBoostによるクロック上昇も期待できます。
また，ECCメモリを合計256GBを搭載しており、長期間に及ぶ計算も想定しています。CD-2327のような旧世代の大型ワークステーションをご利用中のお客様には、性能の向上をより強く実感していただける構成です。
参考：CD-2327 Gromacsによる 合計20コアCPUの数値計算用PC
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
材料計算,計算化学,計算機,HPC,高性能計算,Gromacs,第一原理計算,ケモインフォマティクス,量子化学計算,分子動力学計算,分子動力学シミュレーション,アプリケーションソフト,Xeon,Linux,Ubuntu,並列計算,スーパーコンピュータ,サーバー,ワークステーション
主な仕様
CPU Xeon Gold 6430 (2.10GHz 32コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB (MiniDisplayPort x3) ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Ubuntu 22.04 事例追加日：2023/07/28
- 事例No.PC-10865B
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材料計算用マシン (2023年07月版)
用途：最大100-200原子数程度の計算セルに対するトータルエネルギー計算・構造緩和・フォノン計算・物性計算参考価格：726000円事例No.PC-10865の後継として検討した事例です。
VASPやABINITなど第一原理電子状態計算での利用を想定したワークステーション構成例です。 VASP、ABINITともにGPGPUに対応していますが、公式ドキュメントの情報を確認するとTESLA系統のfp64性能の高いGPGPU専用カードの利用が前提と考えられます。GPU計算を前提とした構成をご希望の場合にはご相談ください。なお、ご利用予定のソフトウェアは計算規模が大きくなるとメモリ消費量が増加します。
VASPの必要メモリ容量を計算するための考え方が公式サイトに掲載されていますので、計算内容に合わせてご確認ください。通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
検索キーワード
材料計算/計算化学/計算機/HPC/高性能計算/Gaussian/Materials Studio/ケモインフォマティクス/量子化学計算/分子動力学計算/分子動力学シミュレーション/アプリケーションソフト/Xeon/Tesla/GPU/GPGPU/Linux/CentOS/NVMe SSD/並列計算/スーパーコンピュータ/クラスタ/サーバー/ワークステーション主な仕様
CPU Xeon W5-2455X (3.20GHz 12コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB (MiniDisplayPort x3) ネットワーク on board (2.5GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Ubuntu 22.04 ■FAQ
・VASPとは
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) は、第一原理計算に使用される物質科学ソフトウェア。電子構造計算、分子動力学シミュレーション、熱力学的性質の予測などに使用される。密度汎関数理論(DFT)に基づいており、固体、表面、分子など、さまざまな種類の系に対応している。・ABINITとは
ABINITは、第一原理計算に使用される電子状態計算ソフトウェアの一つで、分子動力学シミュレーション、電子密度関数法、Green関数法などを用いた計算が可能。固体、表面、分子、クラスターなどの様々な物質系に対応している。密度汎関数理論 (DFT) を用いた第一原理計算を行い、電子密度やバンド構造、光学特性などの物理量を計算することができる。事例追加日：2023/07/28
- 事例No.PC-11098
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医用画像DeepLearning用マシン
用途：TensorFlow、Keras、Pytorch、CUDAの利用参考価格：600600円お客さまからのご相談内容
医用画像を利用したDeepLearningを行うためのマシンを検討したい。予算60万円の範囲内で可能な構成を提案して欲しい。検討における条件は以下の通り。
・使用するソフトウェア：TensorFlow、Keras、Pytorch、CUDA
・OS：インストールなし (Ubuntu 22.04予定)GPUでの学習を想定しているが、提案の構成がGPUを複数搭載できるか教えて欲しい。
また、GPUメモリの容量とGPUの搭載数のどちらを優先するべきかについても知りたい。テガラからのご提案
第13世代Core i7を搭載した構成をご提案しました。
ビデオカードにはGeforce RTX4080を選択しています。
1ランク上のRTX4090とした場合、ご予算オーバーになってしまうため、コストを優先した選択です。
RTX4080も前世代のRTX3090とほぼ同等のCUDAコア数を搭載しているため、単純な処理性能の面ではハイエンドモデルに位置付けられます。なお、ビデオカードの複数搭載につきましては、ご予算内での対応が難しいことから本件では考慮していません。
本事例の構成はビデオカード x1枚での運用を前提とし、カード増設非対応の構成となっております。
もし、ビデオカード x2枚を搭載可能な構成をご希望の場合は、ベース構成をワークステーション向けに最適化したものへと変更してご提案しますのでお知らせください。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
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メモリ容量主な仕様
CPU Core i7-13700K (3.40GHz 8コア + 2.50GHz 8コア) メモリ 32GB ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 16GB ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 タワー型筐体 + 850W OS なし キーワード
・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。・TensorFlowとは
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開している機械学習ライブラリ。PythonやC++など多言語に対応し、CPUやGPUを利用した高速な計算が可能。画像認識や自然言語処理、時系列データ処理といった用途に適しており、事前学習済みのニューラルネットワークを利用できることも特徴。大規模データセットでの学習が行えるため、最新の深層学習研究開発に幅広く用いられている。・Kerasとは
KerasはPythonで書かれたディープラーニングのためのライブラリ。使いやすさと直感的なAPIデザインが特徴で、迅速なニューラルネットのプロトタイピングが可能。バックエンドにTensorFlowやTheanoを利用し、CPUとGPUの両方で動作する。また、Pythonで書かれているため柔軟に拡張ができ、研究開発用途に適している。・CUDA Toolkitとは
CUDA Toolkitは、NVIDIAが提供しているGPU向けのパラレルコンピューティングプラットフォーム。C/C++からNVIDIAのGPUアーキテクチャを利用した高速なパラレルプログラミングが可能。DeepLearningや科学計算、コンピュータグラフィックスなど、様々な分野でGPUの計算能力を活かすことができる。コンパイラ、ライブラリ、デバッガなどのツールが含まれており、SDKとして提供されている。マルチGPU環境もサポートしており、ワークステーションからクラウドまで幅広い環境で活用できる。参考：CUDA Toolkit – Free Tools and Training | NVIDIA Developer ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2023/07/21
- 事例No.PC-11089
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シングルセルRNA-seq解析用マシン (2023年07月版)
用途：Cell Rangerの利用参考価格：600600円お客さまからのご相談内容
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。
テガラからのご提案
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。
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 Core i9-13900KS (3.20GHz 8コア + 2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 16TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB MiniDisplayPort x3 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 タワー型筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 キーワード
・シングルセルRNA-seqとは
シングルセルRNA-seqは個々の細胞レベルで遺伝子発現を解析可能にする技術。細胞のトランスクリプトームマッピングを行うことで、細胞間の違いを明らかにする。同種の細胞でも個々に微細な違いがあるため、このような解析手法が必要とされる。活用としては、例えばがん細胞内の異質性の解明や細胞分化のプロセス解明などが期待される。また、少ない量のRNAからの解析が可能であり、細密な解析に利用されている。・Cell Rangerとは
Cell Rangerは10x Genomics社によるソフトウェアパイプラインの1種。シングルセルRNAシークエンスデータの処理、クラスタリング、遺伝子表現量の量化を行うことができる。 10x Genomics Chromeを使って生成されたシングルセルRNAシークエンスデータを処理したり、 遺伝子表現クラスタリングを行いシングルセルのサブポピュレーションを同定することが可能。その他、バーチャルリファレンスにマッピングし遺伝子を量化しての表現行列作成にも対応。事例追加日：2023/07/14
- 事例No.PC-11103
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機械学習＆シミュレーション用マシン
用途：機械学習とVASPやQuantum Espressoなどによる量子化学計算参考価格：8253300円お客さまからのご相談内容
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：可能な限り最新世代で、クロック数が高くキャッシュの大きいもの
・メモリ：CPU 1コアあたり16GB以上
・ストレージ：SSD x1台、HDDは1TB以上のものを希望
・GPU：20GBメモリ以上のGPU
・電源：100Vテガラからのご提案
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。
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
主な仕様
CPU Xeon Gold 6426Y (2.50GHz 16コア) x2 メモリ 512GB REG ECC (64GB x8) ストレージ 960GB SSD U.2 ビデオ NVIDIA T400 4GB MiniDisplayPort x3 ネットワーク on board (10GBase-T x2) 筐体+電源 フルタワー筐体 + リダンダント電源1000W OS Ubuntu 22.04 GPU NVIDIA H100 80GB PCI-E キーワード
・VASPとは
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) は、第一原理計算に使用される物質科学ソフトウェア。電子構造計算、分子動力学シミュレーション、熱力学的性質の予測などに使用される。密度汎関数理論(DFT)に基づいており、固体、表面、分子など、さまざまな種類の系に対応している。・Quantum Espressoとは
Quantum Espresso (クオンタムエスプレッソ) は、GNU General Public Licenseで無料配布されているFortran95で記述されたオープンソースソフトウェア。第一原理電子状態計算プログラム。第一原理計算コードで、密度汎関数理論に基づいている。 原子の位置やセルの構造最適化、電子状態やバンド構造の計算、フォノンによる振動解析、中性子散乱の計算が可能で、マルチプラットフォームで動作し、MPIとOpenMPによる並列化に対応している。 材料物性の理論解析や新物質探索に広く利用され、計算生物学においても有用なツールの1つとなっている。・OpenACCとは
OpenACCはGPUを用いた並列計算を簡単に行うためのAPI仕様。Fortran、C、C++向けに定義されている。 従来、GPUを用いた並列計算 (GPGPU) はプログラミングが難しく、コーディングも複雑だったが、OpenACCを使用することで容易に行うことができるようになった。・NVIDIA H100とは
NVIDIA H100はNVIDIAの次世代データセンター向けGPUで、AIや高性能コンピューティング (HPC) 分野向けに設計された製品。Ampereアーキテクチャに基づき、FP32、FP64、INT8など様々な精度の高性能演算が可能。HBM2eメモリ40GBを搭載し、3TB/sのメモリ帯域幅を実現。大規模なモデルやデータセットを効率的に処理することができる。 Structural SIMDと呼ばれる技術により、INT8演算は最大80倍高速化。FP64の演算性能はFP32の2倍、INT8の推論処理性能はFP32の最大20倍。事例追加日：2023/07/07
- 事例No.PC-11075
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GIS x ビッグデータ処理用マシン
用途：ビッグデータ処理、MCMC処理、Pythonによる自然言語処理 (PyTorch) 、地理情報システムによるネットワーク分析参考価格：3052500円お客さまからのご相談内容
ビッグデータ処理やMCMC処理、Pythonによる自然言語処理 (PyTorch) 、地理情報システムによるネットワーク分析などが可能なワークステーションを導入したい。
高精度なGPUに加えて、ビッグデータ処理にも対応できるCPUが必要だと考えている。
想定しているマシンの規模は以下の通り。・メモリ：出荷時点では128GB程度。最大1TBまで増設可能な構成。
・GPU：NVIDIA RTX A6000を2台搭載し、NVLINKを実装
・使用するソフトウェア：R、Rstudio、Python、ArcGIS、QGIS
・その他：オフィス内の利用に耐えられる静音性テガラからのご提案
Xeon W-3400シリーズの24コアモデルを搭載した構成です。
NVIDIA RTX A6000を2台搭載し、NVLink Bridgeも含めています。メモリは、初期の128GBから将来的に1TBへ拡張する想定ですが、128GB搭載時のメモリはすべて取り外す必要があります。そのため、初期出荷時点のメモリモジュール構成はメモリ拡張を考慮せず、すべてのメモリチャネルを使い切ることを優先しています。
ストレージは暫定的な容量としています。
ビッグデータ処理での利用において、マシン本体側に必要なストレージ容量の目安をご連絡いただければ、それに合わせて変更いたします。
また、ArcGISはキャッシュ領域にストレージを利用しますので、OSやソフトウェアがインストールされるSSDはより高速なNVMe対応製品としています。設置場所がオフィス内であることに留意し、静音性の高い筐体を採用していますが、GPGPUでビデオカードをフル稼働させた場合には、ある程度の大きさの駆動音が発生いたします。さらなる冷却性・静音性を希望される場合、オプションで静音ラックのご用意もございますので、ご相談ください。
稼働音対策をご希望のお客様には、エスアイ社製の静音ラックと合わせたご提案を承っております。
静音性を重視したマシン導入をお考えの際には、気兼ねなくご相談ください。
エスアイ社製 静音ラックの特長
[1]ユーザーの環境とマシンに合わせた専用設計のラックを提供
[2]静音性と安全放熱を高い次元で両立
[3]音響の専門技術を軸としたメーカーなので、静音性の技術力が高い
[4]マシン適合の技術サービスが付帯し、安全運用を約束なお、本事例の構成は、金額にはとらわれず性能を優先した構成です。
メモリチャネル数が8と高性能ですので、コストダウンで最初に見直すポイントはCPUやメモリ周りになると考えられます。 ご予算に応じたプラン提案につきましても、お気軽にご相談ください。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 Xeon W7-3455 (2.50GHz 24コア) メモリ 128GB ストレージ1 4TB SSD M.2 ストレージ2 16TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A6000 x2 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Ubuntu 22.04 その他 NVLINK Bridge キーワード
・Rとは
Rとはオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けプログラミング言語/開発実行環境。統計処理のための計算やグラフ化で利用される。
多くのライブラリが存在するため、ライブラリを呼び出すだけで複雑な手法を扱うことができる。・Rstudioとは
RstudioはRを使用するための統合開発環境。直感的で使いやすいユーザーインターフェースを提供し、プロジェクト管理機能、コードエディター、コードの自動補完、構文のハイライト、デバッガー、プロファイラー、マークダウン文書のサポート、パッケージの管理機能、グラフィックのインタラクティブな表示機能などの多彩な機能を備えている。・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。参考：【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は？- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・ArcGISとは
ArcGISは地理情報システム(GIS)の代表的なソフトウェアプラットフォームである。地理データの収集・管理・解析・可視化を行うことができ、世界の多くの組織でGISとして利用されている。デスクトップ製品としてArcGIS ProやArcMap、サーバー製品としてArcGIS Enterprise、開発者向けにAppStudioやArcGIS API for Python、モバイルではArcGIS QuickCaptureやExplorerなどがある。世界中の行政機関や企業でGISとして広く利用されている。・QGISとは
QGISは、QGIS Development Teamにより開発されたオープンソースのGISソフトウェア。ArcGISに似たインターフェイスで空間データの可視化・編集・解析に対応している。機能面はArcGISと比較して限定的だが、無料で利用できる点とコミュニティサポートから個人・教育目的での利用に適しており、世界的に利用されている。・NVLINKとは
NVLinkはNVIDIAが開発したGPU間の高速インターコネクト技術。NVLinkを採用したGPUはPCI Expressよりも高速な通信帯域幅と速度を実現し、GPU間のデータ送受信の効率が大幅に向上する。NVLinkはAIや高性能計算分野において、大規模な並列処理の効率を高める技術として採用されることがある。事例追加日：2023/06/29
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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お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸) |
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。
| 法人掛売りのお客様 |
| 原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。 |
| 学校、公共機関、独立行政法人のお客様 |
| 納入と同時に書類三点セット（見積書、納品書、請求書）をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。 先に書面での正式見積書（社印、代表者印付）が必要な場合はお知らせください。 |
| 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。 |
| 銀行振込(先振込み)のお客様 |
| ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。 |
修理のご依頼・サポートについて
弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。
■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト
※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。
| メール | support@tegara.com |
| 電話 | 053-543-6688 |
■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について
保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
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。
無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります
オプション保証サービス
| 「あんしん＋」 もしもの時の延長保証サービス |
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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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| HDD返却不要サービス |
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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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| オンサイト保守サポート | |
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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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「お客様だけのオーダーメイドPC」を製作しています。
用途に応じた細かなアドバイスや迅速な対応がテガラの強みです。
上記の仕様はテガラでお客様に提案したPC構成の一例です。
掲載内容は提案当時のものであり、また使用する部材の供給状況によっては、現在では提供がむずかしいものや、部材を変更してのご提案となる場合がございます。
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。
