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事例No.PC-10803
参考価格:
1,432,200

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

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。

主な仕様

CPU Xeon Gold 5320 (2.20GHz 26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 T400
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

■FAQ

・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
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