- 事例No.PC-10880
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Geforce RTX4090 x4枚搭載マシン
用途：DeepLearningの学習用途での利用参考価格：2484900円お客さまからのご相談内容
DeepLearningでの利用を目的として、Geforce RTX4090を4枚搭載したマシンが欲しい。
CPUのスペックはあまり必要ではなく、予算250万円程度での導入を希望。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。
RTX4090 x4枚で利用する場合、CPUの選択によっては仕様上の最大消費電力が2000Wを超える見込みのため、電源の確保に注意する必要があります。本事例は、電源ユニットを2台搭載し2系統の電源出力を利用する構成です。電源に関する注意点
この構成は100V給電での利用が可能な仕様ですが、その場合電源ユニット容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨しています。また、CPUをより消費電力の高いモデルに変更する場合、変更後の消費電力によっては200V給電での利用が必須になります。
なお、本事例の電源 2台は冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。
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
Geforce RTX4090,DeepLearning,学習用途,GPU 4枚搭載マシン,予算250万円,最大消費電力,100V給電,200V給電,電源ユニット,CPU選択主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ 1TB SSD S-ATA x2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x4 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 キューブケース + 1600W x2 OS Ubuntu 22.04 事例追加日：2023/02/28
- 事例No.PC-10722
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メタゲノム解析用マシン (2023年02月版)
用途：メタゲノム解析参考価格：1790800円お客さまからのご相談内容
メタゲノム解析を行うためのPCが欲しい。
NGSデータのクオリティフィルタリングから、アッセンブルやビニング、KEGGやBLASTも利用したい。・CPU：Xeon Gold 6326程度
・メモリ：512GB
・OS：Ubuntu
・予算：180万円以内
・その他：MetaWRAPとMetaSanityを利用するメタゲノム解析で一般的に使用するプログラムは、全て使用できればと考えている。
MetaWRAPではアッセンブルが難関でかなりのメモリ容量が必要になるので，ある程度優先したい。
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。
MetaWRAPはCPUとメモリのスペックを高めることが重要なので、ご要望のCPU・メモリの条件はご予算ともマッチした良い選択だと思われます。また、MetaWRAPはデータベースの容量が合計数百GBとかなり大きいので、その点に注意したストレージ構成としています。
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。
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) メモリ 512GB ストレージ1 2TB SSD S-ATA x2 ストレージ2 8TB HDD S-ATA x2 ビデオ NVIDIA T1000 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 850W OS Ubuntu 20.04 キーワード
・メタゲノム解析とは
メタゲノム解析とは、環境中の微生物の群集を培養することなくそのままゲノム精製して網羅的に解析する手法。遺伝子配列から環境中に生息する微生物の種類や環境的機能を知ることができる。・MetaWRAPとは
MetaWRAPは、メタゲノム解析用のソフトウェア。読み取り品質管理やアッセンブル、視覚化、分類学的プロファイリング、ビニングなど様々なタスクを処理することができる。・MetaSanityとは
MetaSanityは、微生物ゲノムを分析に適したソフトウェアスイート。ゲノム評価と機能アノテーションのための統一的なワークフローを提供し、すべての出力を単一のクエリ可能なデータベースにまとめることができる。・KEGGとは
KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)はゲノム配列決定やその他のハイスループットによって生成される大規模な分子データセットから、細胞、生物、生態系などの生命システムの高レベルの機能と有用性を理解するためのデータベースリソース。・BLASTとは
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) は，相同性検索を高速に行うプログラム。手元にあるシーケンスでデータベースもしくはライブラリに対して検索することにより，ある閾値以上のスコアで類似するシーケンス群を発見することができる。事例追加日：2023/02/28
- 事例No.PC-10755
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ColabFold / RoseTTAFold用マシン
用途：ColabFold、RoseTTAFoldによるタンパク質構造解析参考価格：1003200円お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10260Aを見ての問い合わせ。
ColabFoldとRoseTTAFoldを使用するため、事例と同程度のマシンを導入したい。
考えている条件は以下の通り。・事例No.PC-10260Aの構成をベースにする
・ストレージ：2台目のストレージを4TB SSD M.2に変更
・OS：Windows 11とUbuntuのデュアルブートを希望
・予算：予算100万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。
お客様がご覧になった事例No.PC-10260Aのストレージ1と2は、それぞれ別のOSをインストールするためのものです。
本件でのストレージ容量変更は、データの一次保存場所にすることが目的でしたので、OS用ストレージの容量変更ではなく、データ用ストレージとして4TB SSD M.2を2台追加しました。その他、CPUとGPUをご予算と現行スペックに合わせて変更しています。
ColabFoldのLocal版はWSL2でも動作するという情報がありますので、場合によってはUbuntu側の処理をWSL2で実装する方法も考えられるかと存じます。
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 AMD Ryzen9 7900X (4.70GHz 12コア) メモリ 64GB ストレージ1 500GB SSD S-ATA x2 ストレージ2 4TB SSD M.2 x2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 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 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 追加インストール作業 Ubuntu 20.04 LTS + CUDA Toolkit 11 キーワード
・ColabFoldとは
ColabFoldはGoogle Colab上で利用できるAlphaFold2とAlphaFold-Multimer。タンパク質構造検索ツール MMseqs2 (Many-against-Many searching) の高速な相同性検索をAlphaFold2またはRoseTTAFoldと組み合わせることで、タンパク質の構造と複合体の予測を高速化する。・RoseTTAFoldとは
RoseTTAFoldはDeepLearnigを使用して、限られた情報に基づいてタンパク質構造を予測するソフトウェア。既知のタンパク質のテンプレートを使って学習させたモデルを使い、未知のペプチド配列の立体構造を予測する。・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：2023/02/22
- 事例No.PC-10747
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トランスクリプトーム解析用マシン
用途：トランスクリプトーム解析、全ゲノムリシーケンス解析参考価格：950400円お客さまからのご相談内容
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。
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。
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。
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 Silver 4310 (2.10GHz 12コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ 1TB SSD 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 Ubuntu 22.04 キーワード
・トランスクリプトーム解析とは
トランスクリプトームとは、組織、細胞内における遺伝子転写産物(mRNA)の全体を指す。トランスクリプトーム解析は、生体細胞内における遺伝子の発現状況を網羅的に把握する解析手法。RNA-Seq解析や遺伝子発現解析とも呼ばれる。・Ubuntuとは
Ubuntuは、Linuxディストリビューションの1つ。フリーソフトとして提供されており、グラフィカルインストーラーにより、簡単にインストールして使用することができる。参考：Ubuntu (Ubuntu Japanese Team) ※外部サイトへ飛びます
・Rocky Linuxとは
Rocky Linuxは、Linuxディストリビューションの1つ。Red Hat Enterprise Linux (RHEL)のソースコードを使用しており、互換性を持つ。フリーソフトとして提供されており、長期の定期アップデートによる安定性を特長とする。参考：Rocky Linux (Rocky Enterprise Software Foundation) ※外部サイトへ飛びます
事例追加日：2023/02/09
- 事例No.PC-10347B
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ナノポアシーケンサー解析用マシン (GPU性能優先)
用途：Nanoporeシーケンス (ロングリードシーケンス) 解析、MinKNOW、Guppyなどの利用参考価格：921800円お客さまからのご相談内容
ナノポアシーケンサーによる長鎖のDNA解析を行うためのマシンを導入したい。
想定している条件は以下の通り。・CPU：2CPU構成が望ましい
・メモリ：64GB程度
・ストレージ：2TB以上のSSD データ保存領域にはNASを利用する
・GPU：NVIDIA RTX2060以上 予算内で最も性能の高いGPUを希望
・OS：Ubuntuインストール予定 (OSなしでの出荷を希望)
・予算：90万円程度テガラからのご提案
構成検討においては、CPUとGPUに関する条件がポイントとなります。
ご予算を加味して検討すると、両方の条件を同時に満たすことが難しいため、本事例ではGPUスペックを優先したご提案としています。
2CPU構成を優先した構成は、事例No.PC-10347Aをご覧ください。RTX4090の物理的なサイズと排熱には注意が必要
GPUのRTX4090は、世代差と製品グレードの両面からRTX2060を上回る性能を有しています。
ただし、GPUの物理的なサイズや排熱との兼ね合いから、将来的なGPU増設には対応していませんので、予めご承知おきください。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 Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 64GB 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 (1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1200W OS なし 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。・MinKNOWとは
ナノポアシーケンサー「MinION」でシーケンスを行うための専用ソフト。
MinION自体はUSBで直接PCにつなげるタイプのシーケンサーで、ある程度のマシンスペックが要求される。参考：Laboratory and IT Requirements (Oxford Nanopore Technologies) ※外部サイトへ飛びます
・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。事例追加日：2023/01/31
- 事例No.PC-10347A
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ナノポアシーケンサー解析用マシン (2CPU仕様)
用途：Nanoporeシーケンス (ロングリードシーケンス) 解析、MinKNOW、Guppyなどの利用参考価格：932800円お客さまからのご相談内容
ナノポアシーケンサーによる長鎖のDNA解析を行うためのマシンを導入したい。
想定している条件は以下の通り。・CPU：2CPU構成が望ましい
・メモリ：64GB程度
・ストレージ：2TB以上のSSD データ保存領域にはNASを利用する
・GPU：NVIDIA RTX2060以上 予算内で最も性能の高いGPUを希望
・OS：Ubuntuインストール予定 (OSなしでの出荷を希望)
・予算：90万円程度テガラからのご提案
構成検討においては、CPUとGPUに関する条件がポイントとなります。
ご予算を加味して検討すると、両方の条件を同時に満たすことが難しいため、本事例では2CPU構成を優先したご提案としています。
GPUの性能を重視した構成は、事例No.PC-10347Bをご覧ください。2CPU構成のメリットは、1CPU構成と比較してコア数が多く並列処理性能が高い点と、メモリを最大で2TBまで搭載できる点です。
GPUのRTX A4000は、RTX2060と同程度のクラスですが、ビデオメモリ容量やCUDAコア数など全体的に優位性の高い製品です。
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。
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 Silver 4310 (2.10GHz 12コア) x2 メモリ 64GB REG ECC ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA RTX A4000 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1200W OS なし 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。・MinKNOWとは
ナノポアシーケンサー「MinION」でシーケンスを行うための専用ソフト。
MinION自体はUSBで直接PCにつなげるタイプのシーケンサーで、ある程度のマシンスペックが要求される。参考：Laboratory and IT Requirements (Oxford Nanopore Technologies) ※外部サイトへ飛びます
・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。事例追加日：2023/01/31
- 事例No.PC-10706
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次世代シーケンサー解析用ワークステーション
用途：BWA、GATK、Samtoolsの利用参考価格：1201200円お客さまからのご相談内容
バイオインフォマティクス分野で次世代シーケンサー解析を行うためのワークステーションが欲しい。解析パイプラインで使用するソフトウェアは「BWA」「GATK」「Samtools」などを予定。希望条件は以下の通り。
・CPU：32スレッド以上
・メモリ：予算内で限界まで搭載 (将来的には1TBまで増設予定)
・ストレージ：512GB～1TBのSSD NVMeタイプ
・GPU：画面が表示できればOK
・OS：インストールなし (ubuntu 20.04を予定)
・予算：120万円程度テガラからのご提案
ご希望の条件に合わせて構成を検討しました。
CPUはRyzen ThreadripperPRO 5969WX (24コア 48スレッド) を採用しています。
ストレージはNVMeタイプの1TB SSDとしています。メモリは256GB搭載しており、1TBまでの拡張が可能です。
ただし、出荷時点でのメモリモジュール構成は64GB x4枚であり、メモリの空きスロットが4つであることを踏まえると、増設だけで1TBを達成するのは難しい構成です。
初期状態のメモリを活かす場合は追加で64GB x4枚を増設し、512GBまで拡張可能です。
1TBまで拡張する場合には、既存の64GBモジュールを取り外し、128GBモジュール x8枚を搭載する必要があります。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。
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 Ryzen ThreadripperPRO 5965WX (3.80GHz 24コア) メモリ 256GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA GeForce GT710 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 キーワード
・BWAとは
BWAはヒトゲノムなどの大規模な参照ゲノムに対して、低発散配列をマッピングするためのソフトウェアパッケージ。BWA-backtrack、BWA-SW、BWA-MEMの3つのアルゴリズムで構成されている。・GATKとは
GATK (Genome Analysis Toolkit) は、次世代シーケンサーから出力された塩基配列データからバリアントの解析 (遺伝子の変異解析) を行うための解析ツール群。内包するツールは、個別に使用することも連携させて使用することもできる。・Samtoolsとは
Samtoolsは次世代シーケンサーから出力されたデータを操作するためのプログラム群。
Samtools (SAM/BAM/CRAM 形式の読み取り/書き込み/編集/インデックス作成/表示)
BCFtools (BCF2/VCF/gVCF ファイルの読み取り/書き込みと、SNPおよび変異データの呼び出し/フィルタリング/要約)
HTSlib (次世代シーケンスデータの読み取り/書き込み用のACライブラリ)事例追加日：2023/01/19
- 事例No.PC-10539
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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
用途：RNA-Seqマッピングツール「HISAT2」「Bowtie2」、マッピング結果解析ツール「samtools」、相同性検索プログラム「BLAST」、ゲノムアセンブリ用プログラム「Velvet」の利用参考価格：2015200円お客さまからのご相談内容
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テガラからのご提案
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。
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 6338 (2.00Hz 32コア) メモリ 512GB REG ECC (32GB x16) ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ on board (VGAx1) ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 850W OS Ubuntu 22.04 キーワード
・HISAT2とは
HISAT2は、次世代シーケンシングにおけるリード (DNAとRNAの両方) をヒトゲノムの集団および単一の参照ゲノムにマッピングするためアライメントプログラム。高速でメモリ使用量が少ない。・Bowtie2とは
Bowtie2は、シーケンスリードを参照配列にアライメントするためのツール。哺乳類のような比較的長いゲノムのアライメントに優れている。・Samtoolsとは
Samtoolsは次世代シーケンサーから出力されたデータを操作するためのプログラム群。
Samtools (SAM/BAM/CRAM 形式の読み取り/書き込み/編集/インデックス作成/表示)
BCFtools (BCF2/VCF/gVCF ファイルの読み取り/書き込みと、SNPおよび変異データの呼び出し/フィルタリング/要約)
HTSlib (次世代シーケンスデータの読み取り/書き込み用のACライブラリ)・Velvetとは
Velvetはゲノム配列をアセンブリするためのプログラム。de Bruijnグラフに基づくde novoアセンブリのためのツールであり、高いカバレッジを持つ短いリードデータに適している。また、de Bruijnグラフを操作することで、シーケンスエラーを除去し、リピートを解消するアルゴリズムが実装されている。事例追加日：2023/01/06
- 事例No.PC-10291B
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機械学習＆量子化学計算シミュレーション用マシン (RTX A6000 x4枚構成)
用途：機械学習と量子化学計算シミュレーション参考価格：5478000円事例No.PC-10291の後継仕様です。
PC-10291で採用していたGeforce RTX3090が終息のため、RTX A6000 x4枚を100V環境で使用できる構成としてご用意しました。
本構成は筐体の内部スペースの制約から、搭載できるHDD数に限りがあります。また、RAIDカードなどを搭載するバスが残っていないため、RAID非対応となっております。電源ユニットは1600W表記ではありますが、100V環境では実質的に1300W強の給電能力です。
本構成に搭載した電源 x2台は冗長化 (どちらかが壊れても動作する) を目的としたものではありませんので、どちらか片方の電源が故障した場合、システムは停止します。この点、サーバー的な安定性を考慮しない構成ですので、あくまで100V環境を優先し、なおかつシステムのダウンタイムが許容できる用途・範囲での利用が前提であることをご承知おきください。
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
機械学習マシン,量子化学計算シミュレーション,RTX A6000 x4構成,機械学習と量子化学計算,高性能GPU x4枚,100V環境対応マシン,タワー型筐体,1600W電源 x2台,プロフェッショナル計算マシン,高速機械学習,大規模データ処理,量子化学計算ワークステーション,マルチGPU構成,深層学習マシン,高性能データ解析,分子シミュレーション,多目的数値計算,ハイエンドマシン,科学計算ワークステーション,拡張性のあるマシン構成,クラスターコンピューティング,ディープラーニングワークステーション,高速科学計算,プロフェッショナルGPU
主な仕様
CPU Ryzen ThreadripperPRO 5975WX (3.60GHz 32コア) メモリ 512GB ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 10TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX A6000 x4 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー筐体 + 1600W x2 OS Ubuntu 20.04 事例追加日：2022/11/29
- 事例No.PC-10551
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メモリ2TB シミュレーション可視化マシン
用途：確率論に基づく数値シミュレーション参考価格：12248500円お客さまからのご相談内容
マテリアルズ・インフォマティクスの研究で、不確実性に関する数値シミュレーションを行うためのマシンが欲しい。
異なる条件で大量のシミュレーションを実施する必要があるため、並列計算能力の高いマシンが理想。
また、大規模な解析結果を高速で可視化するために、高性能なGPUが必要。
希望するスペックは以下の通り。・CPU：Xeon Platinum 8380 x2
・メモリ：搭載可能な最大容量
・ストレージ：4TB SSDを搭載可能な数だけ
・ビデオカード：NVIDIA RTX Ada (2台以上)
・OS：Ubuntu 22.04
・予算：1200万～1500万円程度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。
NVIDIA RTX6000 Adaを2台搭載した構成です。
ストレージ条件である4TB SSDは、M.2スロット x2つとS-ATA x7つで合計9台を搭載しています。
※マザーボード上のS-ATAポートは全部で8ポートですが、残り1ポートは光学ドライブ用として使用しています。電源ユニットは1600W対応品を採用していますが、100V環境で利用する場合は1300W程度までの出力となります。
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 Xeon Platinum 8380 (2.30GHz 40コア) x2 メモリ 2TB REG ECC ストレージ1 4TB SSD M.2 ストレージ2 4TB SSD M.2 ストレージ3 4TB SSD S-ATA x7 ビデオ NVIDIA RTX6000 Ada x2 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー筐体 + 1600W OS Ubuntu 20.04 事例追加日：2022/11/24
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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。
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