- 事例No.PC-11005
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ナノポアシーケンサー解析用マシン (2023年05月版)
用途：Guppy、Dorado、DeepVariantを利用した遺伝子解析参考価格：1476200円お客さまからのご相談内容
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。・CPU：AMD Threadripper
・メモリ：128GB
・ストレージ；SSD (NVMeは必須ではない)
・GPU：RTX4090
・使用するソフトウェア：Guppy、Dorado、DeepVariantテガラからのご提案
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。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
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主な仕様
CPU AMD Ryzen ThreadripperPRO 5965WX (3.80GHz 24コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1200W OS Ubuntu 20.04 キーワード
・Nanopore (ナノポア) とは
ナノポアはnm (ナノメートル) サイズの細孔。ナノポアシーケンサーでは、ナノポアを持つ人工膜タンパク質を用い、DNAがナノポアを通る際の電流変化から塩基配列を決定する。ナノポアシーケンサーは、従来の次世代シーケンサーよりもロングリードのDNA解析が可能である点が特長。・Guppyとは
Guppyは遺伝子配列データをグラフィカルに表示する遺伝子情報表示プログラム。配列中のタンパク質に翻訳される領域や、マーカとして知られている部位に対する注釈などをわかりやすく表示、または編集することができる。・Doradoとは
Doradoはナノポアシーケンシングで生成されたRNAシークエンスデータのアセンブルとアノテーションを行うために使用される遺伝子解析ソフトウェア。本事例公開時点ではα版でのリリースであり、完全版ではない。
RNAシークエンスデータを用いて高品質な塩基配列のアセンブルを行い、正確な転写産物の同定とアノテーションを行うことができ、ナノポアシーケンシングにおける問題である短いリード長と高いエラー率への最適化が行われている。・DeepVariantとは
DeepVariantはDeepLearningを活用して高品質なゲノム変異検出を行うゲノム解析ソフトウェア。ゲノム解析のために畳み込みニューラルネットワークを使用して，DNAの塩基の変異を検出する。
オープンソースで提供されており，ゲノム研究や医療分野，遺伝カウンセリングなど様々な分野で活用されている。事例追加日：2023/05/26
- 事例No.PC-10992
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AIサービス用マシン
用途：サービス開発を目的としたDeepLearning実験参考価格：1610400円お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10880を見ての問い合わせ。
以下の条件でDeep Learningの実験用マシンを検討したいので、構成を提案して欲しい。・CPU：Core i9
・メモリ：128GB
・ストレージ1：1TB SSD
・ストレージ2：2TB HDD
・GPU：RTX 4090 x2台
・OS：Ubuntu 20.04
・使用するソフトウェア：R、Rstudio、Python、BayoLinkS
・予算：100万円以内 難しい場合でも、どの程度の金額になるか知りたい
・その他：PyTorch 1.9 または2.0を使用テガラからのご提案
ご参照の事例をご予算に合わせてカスタムした構成です。
本事例の構成はPC-10880とは異なり、電源ユニット1台で動作しますが、100V給電ではフル稼働時に電源容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨します。
また、RTX4090を2台搭載するためには、PCI-E x16スロットを2本用意する必要があります。CPUをCore i9とする場合、PCI-Eレーン数を必要分確保することが難しいため、対応可能なXeon仕様としています。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。
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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検索キーワード
AIサービス用マシン,Deep Learning実験,Core i9,128GBメモリ,1TB SSD,2TB HDD,RTX 4090,Ubuntu 20.04,R、Rstudio、Python、BayoLinkS,PyTorch 1.9主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x2 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Ubuntu20.04 その他 200V対応ケーブル
キーワード
・PCI Express (PCI-E/PCIe) とは
PCI ExpressはPCやサーバーなどのシステムで高速なデータ転送を行うためのインターフェース規格。レーンと呼ばれる単位で送受信する。PCI-Eは1本の送信用差動ペアと1本の受信用の差動ペアで構成される。1レーンあたりの転送速度はバージョンによって異なるが、PCI-E 5.0では1レーン当たり32Gbpsの転送が可能。
また、PCI-E x1スロットには1本のレーンがあり、PCI-E x4スロットには4本のレーンがある。したがって、PCI-E x4スロットはPCI-E x1スロットの4倍の転送速度を持つ。
ビデオカードは高速なデータ転送を必要とするため、通常は最大レーン数であるPCI-E x16スロットに接続される。・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、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。参考：【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
・PyTorchとは
PyTorchはPythonで書かれたオープンソースの機械学習ライブラリ。ニューラルネットワークの構築やトレーニングにおいて、高速かつ柔軟な開発を可能にすることを目的としている。また、Tensorと呼ばれる多次元配列を扱うことが可能で、GPUを用いて高速な演算を行うことが可能。
その他、多くのモデルアーキテクチャをサポートしており、様々な種類のニューラルネットワークをを簡単に構築することができる。加えて、GPUをサポートしているため、大規模なデータセットを用いた学習を効率的に行うことができる。事例追加日：2023/05/18
- 事例No.PC-10970
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音声解析研究用マシン
用途：音声認識モデル「Whisper」の利用参考価格：1372800円お客さまからのご相談内容
電話用の音声認識システム開発を行うため、OpenAIの「Whisper」を利用するPCを検討している。
検討においては、以下の条件を想定している。・CPU：Xeon W-2225
・メモリ：64GB REG ECC
・ストレージ：SSD 2TB M.2
・ビデオ：NVIDIA RTX A6000
・OS：Ubuntu 22.04
・その他：将来の増設に対応できるGPUと電源を希望上記に近いPC構成を提案して欲しい。
テガラからのご提案
ご連絡いただいた条件を踏まえて構成を検討しました。
Whisper利用時のスペック選定
「Whisper」はGPUを利用するので、GPUの処理能力を重視した選定が良いかと存じます。
搭載するGPUは、お客様よりご希望いただいたA6000もしくはRTX6000 Adaを用いた構成が理想です。現状ではRTX6000 Adaのコストがかなり大きいため、A6000を採用した構成としています。ただし、A6000自体の供給もそれほど長くないと考えられるので、将来のGPU増設が1年以上先である場合には、RTX6000 Adaがベストです。なお、GPU x1枚構成のままで将来の増設を考慮しない場合には、CPUをCore-i系にすることでコストを抑えることができます。
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
主な仕様
CPU Xeon W-2225 (4.10GHz 4コア) メモリ 64GB REG ECC ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA RTX A6000 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1600W OS Ubuntu 22.04 キーワード
・OpenAI Whisperとは
WhisperはOpenAIが開発したチャットボットプラットフォーム。自然言語処理技術を駆使して、顧客との会話を自動的に処理し、カスタマーサポートや営業活動に利用することができる。また、自社開発したアプリケーションとWhisperをAPIを使用して統合することも可能。事例追加日：2023/04/27
- 事例No.PC-10873
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自然言語処理モデル用ワークステーション
用途：BERTのFine-tuningおよびNVIDIA Clara Parabricks参考価格：1466300円お客さまからのご相談内容
手持ちのGPU x2台 (RTX A6000 2台またはA100 2台)を使用するためのマシンを購入したい。
希望する条件は以下の通り。・100Vの電源環境で動作する構成を希望
・消費電力はできるだけ小さくしたい
・居室で使用するため、GPU使用時以外は静音が望ましい。ただし、GPU使用時の稼働音は許容する
・用途はBERTのFine-tuningおよびNVIDIA Clara Parabricks
・予算は150万円予算は年度を超えても大丈夫だが、できるだけ早く入手できると嬉しい。
テガラからのご提案
ご要望に合わせて構成を検討しました。
消費電力を意識して、Ryzen Threadripper構成としています。搭載するGPUはRTX A6000を想定しています。
A100はGPU本体に冷却FANがないため、GPU冷却機構を持つGPGPUサーバー用の筐体が必須となり、ご予算内での実現は難しいとお考えください。100V環境で利用できる電源容量
電源ユニットは1600W対応品としていますが、100V環境での利用では1300W程度までが利用可能です。 入力が最大100V/15Aの交流に対して直流への変換時にロスがあり、80+の最大変換効率であるTITANIUMであっても、100%動作時の変換効率は90%です。100V/15A時は1500W x0.9として1350Wが理論上の上限となります。
上記を前提に、CPU側は極力消費電力が少ないことが望ましいと考えられるため、1CPU構成のThreadripper構成をご提案しました。 また、本構成は1CPU構成のため物理的に筐体内部スペースの余裕がありますので、200V環境で利用する場合にはRTX A6000を合計3台利用することができます。
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。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も承っております。
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
自然言語処理モデル用ワークステーション,BERT Fine-tuning,NVIDIA Clara Parabricks,GPU x2台,RTX A6000,A100,100V電源環境,消費電力,静音,予算150万円主な仕様
CPU AMD Ryzen ThreadripperPRO 5975WX (3.60GHz 32コア) メモリ 256GB REG ECC ストレージ 1TB SSD M.2 ビデオ on board (VGAx1) ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Ubuntu 20.04 キーワード
・BERTとは
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、Googleが開発した自然言語処理 (NLP) モデル。与えられた文脈に基づいて単語を理解することができ、言語処理における幅広いタスクに適用される。
また、BERTは事前学習とファインチューニングの2つのフェーズで構成されている。事前学習では、大規模なコーパスから学習された汎用的な言語モデルが作成される。ファインチューニングでは、特定のタスクに適用するために、小規模なデータセットから学習されたモデルが調整される。
従来のNLPモデルに比べて高い精度を示し、複雑なタスクにも対応できることが特徴で、テキスト生成、質問応答、文書分類、言語翻訳などに応用されており、NLPの分野で最も有名なモデルの1つとして広く使われている。・Fine-tuningとは
Fine-tuningとは、事前学習済みの機械学習モデルを特定のタスクに適用するために、タスクに関連するデータセットを用いてモデルを微調整すること。例えば、自然言語処理の場合、大規模なコーパスから学習した汎用的な言語モデルを、特定のテキスト分類タスク (感情分析、スパム検出、トピック分類など) に適用することができる。この場合、モデルは特定の分類タスクに関連する少量のデータセットから学習され、最終的には特定のタスクに最適化される。
Fine-tuningによって、大量のデータを必要とせずに、既存の汎用的なモデルを特定のタスクに適用することができる。・NVIDIA Clara Parabricksとは
NVIDIA Clara Parabricksは、GPUベースの高速なゲノム解析ソフトウェア。ゲノム解析のタスクを大幅に高速化するために、GPUアクセラレーションを利用している。
配列アラインメント、バリアントコール、ゲノムアセンブリなどのタスクに使用されるソフトで、高速な処理速度と高い精度を実現し、短い時間で大量のデータを処理することができる。
また、ハードウェアに依存しないアルゴリズムを採用しているため、様々なGPUプラットフォーム上で動作する。事例追加日：2023/04/13
- 事例No.PC-10876C
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NGS解析用ワークステーション (予算200万円)
用途：NGS解析参考価格：2026200円お客さまからのご相談内容
NGS解析用のワークステーションを導入したい。
業務上の事情で解析内容の説明はできないが、下記の条件で見積もって欲しい。・OS：Ubuntu (インストールなしでの出荷を希望)
・予算：100万円、150万円、200万円の3パターンでの提案を希望テガラからのご提案
ご予算200万円想定でのお見積もりです。
PC-10876Aの構成から、CPUを上位製品へ変更しメモリ容量を大きく増やした構成です。
ご予算100万円、150万円の構成は、以下をご覧ください。
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 Gold 6330 (2.00GHz 28コア) x2 メモリ 512GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 10TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS なし 事例追加日：2023/03/29
- 事例No.PC-10876B
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NGS解析用ワークステーション (予算150万円)
用途：NGS解析参考価格：1491600円お客さまからのご相談内容
NGS解析用のワークステーションを導入したい。
業務上の事情で解析内容の説明はできないが、下記の条件で見積もって欲しい。OS：Ubuntu (インストールなしでの出荷を希望)
予算：100万円、150万円、200万円の3パターンでの提案を希望テガラからのご提案
ご予算150万円想定でのお見積もりです。
CPUにはRyzen Threadripper Proを選定しています。
ご予算100万円、200万円の構成は、以下をご覧ください。PC-10876Aと比較すると、CPUコア数の合計は同じですが、動作クロックの高いPC-10876Bの方がマシン性能が高いと言えます。
ビデオカードはUbuntuで利用できるエントリークラスの製品ですが、利用するソフトウェアがGPGPUに対応している場合には、ビデオカードをハイエンド製品に変更することで対応可能です。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 AMD Ryzen ThreadripperPRO 5975WX (3.60GHz 32コア) メモリ 256GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 10TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS なし 事例追加日：2023/03/29
- 事例No.PC-10876A
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NGS解析用ワークステーション (予算100万円)
用途：NGS解析参考価格：950400円お客さまからのご相談内容
NGS解析用のワークステーションを導入したい。
業務上の事情で解析内容の説明はできないが、下記の条件で見積もって欲しい。OS：Ubuntu (インストールなしでの出荷を希望)
予算：100万円、150万円、200万円の3パターンでの提案を希望テガラからのご提案
ご予算100万円想定でのお見積もりです。
CPUはXeon Scalableの2CPU構成としています。
ビデオカードはUbuntuで利用できるエントリークラスの製品ですが、利用するソフトウェアがGPGPUに対応している場合には、ビデオカードをハイエンド製品に変更することで対応可能です。ご予算150万円、200万円の構成は、以下をご覧ください。
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 Silver 4314 (2.40GHz 16コア) x2 メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 10TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 850W OS なし 事例追加日：2023/03/29
- 事例No.PC-10865
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材料計算用マシン
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：646800円お客さまからのご相談内容
材料計算、特に第一原理電子状態計算 (想定ソフトウェア：VASP、ABINIT)に使用する目的で、ワークステーションを導入したい。
具体的には、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・物性計算を考えている。
予算60万円程度で提案して欲しい。テガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
VASP、ABINITでのGPU選定
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。
本件のご予算では、これらのカードを選択することはできないため、GPU利用に固執せず構成を検討するのが良いと思われます。VASP利用時のメモリ消費量
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
材料計算ワークステーション,第一原理電子状態計算,VASP計算,ABINITシミュレーション,トータルエネルギー計算,構造緩和計算,フォノン計算,物性計算,材料特性予測,GPGPU対応,分子動力学解析,電子密度関数法,第一原理計算,ワークステーション,材料シミュレーション,物質科学ソフトウェア,コア数重視,材料特性計算
主な仕様
CPU Xeon W-2265 (3.50GHz 12コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 その他 TPMモジュール 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。・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：2023/03/23
- 事例No.PC-10816
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NGS解析&ナノポアシーケンサー解析用マシン
用途：MaSuRCAやGuppyを用いたハイブリッドアセンブリ、RNA-seq解析参考価格：520410円お客さまからのご相談内容
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。・CPU：12コア程度の製品を想定しているが、より良い提案があれば希望する
・ストレージ：SSDを希望する
・予算：50万円程度
・MaSuRCAのダウンロードページでは、ハードウェア要件として 「Bacteria (up to 10Mb): 16GB RAM, 8+ cores, 10GB disk space」の記載があるため、30MbであればPC-10596程度のスペックで動作するのではないかと考えているテガラからのご提案
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。
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。
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 AMD Ryzen9 7950X (4.50GHz 16コア) メモリ 64GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3060 ネットワーク on board (2.5G x1 10/100/1000Base-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Ubuntu 20.04 キーワード
・Guppyとは
Guppyは遺伝子配列データをグラフィカルに表示する遺伝子情報表示プログラム。配列中のタンパク質に翻訳される領域や、マーカとして知られている部位に対する注釈などをわかりやすく表示、または編集することができる。・MaSuRCAとは
MaSuRCAは、高品質なペアエンド読み込みと長いリードのハイブリッドアセンブリに特化したゲノムアセンブリのためのソフトウェア。異なる読み込みタイプのデータを組み合わせてア、高速で正確なアセンブリを生成できる。・ハイブリッドアセンブリとは
ハイブリッドアセンブリとは、異なる読み込みタイプのデータを組み合わせて行うゲノムアセンブリの手法。短いペアエンド読み込みと長いリードの両方を使用することで、アセンブリの精度と連続性を向上させることができる。・WSL2とは
Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) はWindows上でLinux向けバイナリを実行する方法の一つ。参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【1/3】
参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【2/3】
参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【3/3】
事例追加日：2023/03/23
- 事例No.PC-10803
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ショットガンメタゲノム解析用マシン
用途：ショットガンメタゲノム解析とAIを用いたMRI画像解析参考価格：1467400円お客さまからのご相談内容
ショットガンメタゲノム解析をメインにしたバイオインフォマティクスを行うためのマシンを検討したい。
想定している条件は以下の通り。・CPU：コア数を重視する
・メモリ：将来増設の予定がある
・OS：Ubuntu 20.04
・その他：Bioconda3 プリインストール
・U-Netを用いたMRI画像解析を行う予定がある
・予算：150万円程度
テガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
ご予算内でできるだけコア数が多くなるように構成を検討しています。
64コア仕様で検討すると価格が大幅にUPしてご予算に収まらないため、合計56コアに抑えています。メモリは将来の増設を考えた構成ですが、本来は全てのメモリスロットにモジュールを搭載することでメモリ帯域が最大になる仕様であり、ご提案の状態ではメモリ帯域が半減していますのでご注意ください。
GPUはAI学習などで利用できそうなGPUを1枚追加しています。
しかし、計算専用のGPUではないため、本格的に学習させる用途よりも入門クラスとして必要十分な製品とお考えください。GPUを使った学習については、より上位の製品はGPU単体で100万円以上であったり、複数枚搭載すると一般的な100V環境では利用できないといった課題があります。そのような点を考え、今回の用途・ご予算のバランスから、AI用として利用できるGPUを選定しています。
なお、画像系の学習をする場合は、ビデオカードのメモリ容量も重要になるため、ご予算が許す場合には、RTX A6000 48GBなどをご選択いただくのが良いかと存じます。
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
主な仕様
CPU Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16コア) x2 メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA GeForce RTX4070Ti 16GB ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1200W OS Ubuntu 20.04 その他 CUDA Toolkit 11インストール
Bioconda3インストールキーワード
・ショットガンメタゲノム解析とは
ショットガンメタゲノム解析とは、環境サンプルからDNAを取り出し、ランダムに分割して断片化し、それらをシーケンシングしてゲノム情報を得る手法。微生物の多様性を調べるためによく用いられ、未知微生物のゲノム情報を得ることができる。微生物の培養を行う必要がないため、非常に高速で、多様性が高い環境サンプルの解析に適する。・U-Netとは
U-Netは、2次元の画像セグメンテーションにおいて高い性能を発揮する、ディープラーニングのアーキテクチャ。U-Netは、エンコーダー部分とデコーダー部分から構成され、畳み込み層を用いて画像の特徴を抽出し、エンコーダー部分で解像度を落とし、デコーダー部分で元の解像度に戻すことで、画像のセグメンテーションを行う。画像内のオブジェクトの位置や形状を正確に把握することができ、医療画像の自動解析などの分野で広く使われている。事例追加日：2023/03/08
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。
