PC提案事例

Stata/MP (12コア) 、 R、 Python等でのデータ解析・シミュレーション用マシンの導入を検討している。将来的には機械学習を行うことも考えている。
予算100万円程度で、用途に適した構成を提案してほしい。

解析等に用いるデータや生成物はすべて外付けのメディアに保存するため、大容量ストレージを搭載する必要はない。
また、解析のために1日以上継続してマシンを稼働させることがあるが、頻繁に長時間稼働させることはない。
ワークステーションではないマシンでもこのような運用を行うことができれば、コンシューマー向けの構成を希望する。

加えて、12コアライセンスのStataを使用予定だが、どの程度のコア数のCPUが適しているかを教えてほしい。

その他の希望条件は以下を想定している。

お客さまのご希望条件に合わせて構成を検討しました。

計算用途におけるコンシューマー向け構成の利用

ご予定の運用方法を踏まえて、コンシューマー向けの構成にてご提案しています。
コンシューマー向けの構成を1日連続稼働させると直ちに故障するといったことはありませんが、長時間の計算を頻繁に行う場合には、ECCメモリに対応したワークステーションを利用することで信頼性を高めることができます。
反対に、最長で24時間程度しか連続稼働させない場合には、コストパフォーマンスを重視してワークステーション向けではない構成を利用することも有用な選択肢です。

ライセンスの契約コア数とCPUコア数の選び方

CPUはRyzen 7000シリーズのRyzen9 7950X (16コア) を選択しています。
12コアしか搭載していないCPU において、ライセンス上の最大数である12コア全てでStataを稼働させた場合、CPUのリソースを使い切ることになり、並行して別の作業を行う際に影響が出る可能性があります。
そのため、16コアモデルのCPUを選択し、リソースに余裕を持たせていますが、Stataの稼働中に他の操作を行わない場合は12コアモデルに変更することも可能です。

また、機械学習での利用予定がある点を踏まえて、ビデオカードはCUDAを使用する想定でハイエンドのワークステーション向けグラフィックボード NVIDIA RTX A5000を選定しています。ビデオカードはご希望に応じて変更できますので、気兼ねなくお申し付けください。

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。

産業用カメラの画像をリアルタイムでMP4に変換して動画を記録するシステムを開発している。この用途に最適なマシンの構成を提案してほしい。

長時間の録画稼働を想定しているため、できる限り耐久性が高く、長期間供給可能な構成を希望する。
また、筐体はできるだけ小さいものを希望する。可能であればスリムタワーが望ましい。

希望する条件は以下の通り。

ご希望の条件にあわせて、長期供給に対応したパーツを選択した構成をご提案しました。
マザーボード、CPUなど基幹の部品は2029年まで供給が継続される予定です。

ビデオカードの選定

ビデオカードは、ご指定のNVIDIA Geforce GTX1650を採用していますが、本製品はコンシューマー向け製品です。長期供給を重視される場合はNVIDIA RTXシリーズなどのワークステーション向けビデオカードに変更することも可能ですので、お気軽にご相談ください。

CPUの発熱と筐体の選定

また、この構成はCPUに高負荷時の発熱が相応に高いIntel Core i7-12700を搭載しており、フルハイトのビデオカードも搭載しています。そのため、容積の小さいスリムタワー型筐体を採用することが難しい構成です。
本事例では、筐体内部の排熱・冷却に配慮して、大型のCPUクーラーやフルハイトのビデオカードを搭載可能なミニタワー型筐体をご案内しています。CPU・ビデオカードの構成を変更した場合、スリムタワー型筐体への対応も可能ですので、ご希望の場合はご相談ください。

なお、本構成は撮影した画像をAIに学習させることで製品エラーを検出する使い方を想定しております。関連する事例として、後工程としての学習用構成 (事例No.PC-10311) や製品判定用 (事例No.PC-10540) のマシンの事例もございますので、お気軽にご相談ください。

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。
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。

予算60万円で、NeRF用のフレームワーク「nerfstudio」を利用するためのワークステーションの導入を検討している。

GPUはnerfstudio公式サイトのCurrently supported CUDA architectures in the docker imageの表に記載があるモデルを希望する。

その他の条件は以下の通り。

お客様ご指定のパーツを搭載した構成をご提案しました。
ご指定に沿って2023年10月時点で最新の第13世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載した構成です。このCPUはシリーズ内で最多の24のコアを搭載したハイエンドモデルです。

ビデオカードは、お客様が候補として想定されたGeforce RTX4070Tiを選択しています。価格的にも、本製品がご予算内で選択可能な製品のなかでは最上位クラスです。
※Geforce RTX4070Tiはnerfstudio公式サイトの表にも記載があるモデルです。

また、本構成は100V環境での運用に対応しています。

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。
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。

映像に関わる機器の制御や通信・データ処理を行うマシンを検討したい。
以下の条件で実現できる構成があるか教えて欲しい。

データ通信と処理を想定した構成をご提案しました。
キャッシュの大きいCPUをご希望いただきましたが、キャッシュ容量はCPUのアーキテクチャー (世代) によって構造がある程度固定的なものになり、同世代のCPUで比較するとコア数の多いCPUのキャッシュが多くなることが一般的です。また、世代が新しくなるに連れて、キャッシュの容量も増加します。
本事例では、ご連絡いただいた第12世代Core i9の後継にあたる第13世代Core i9を選択しています。
前述の通り、キャッシュ (特にL2キャッシュ) はCPUコアの配置と結びついているために単純な比較はできませんが、Core i9-12900Tの2倍以上のL2キャッシュを搭載しています。

参考：Compare 2 Intel Products ※外部サイトに飛びます

なお、2台のストレージはいずれも高耐久のSSDとしています。2台目のストレージはあえてご指定の容量よりも大きなものを採用することで、書き込み耐性に配慮しています。一般的に、SSDは容量が大きい方が書き込みが分散されるため、耐久性が向上します。

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。