PC提案事例

機械学習用PCの購入を検討している。
機械学習用の環境を初めて導入するため、予算100万円で上記用途のスターター構成を提案してほしい。

具体的な用途としては、既存モデルの検証・転移学習やファインチューニングおよび、モデルの学習及び推定を予定している。
扱うデータ量は大きくならない見込み。

なお、現在VRAM容量が6GBのノートPCを使用しているが、頻繁にメモリリソースが不足して処理が停止してしまう。
そのため、VRAM容量を重視したいと考えている。

OSはUbuntu 22.04を希望。
また、マシンの冷却にあたって、オーバーヒートを防ぐために何らかの対策を行う必要があれば教えてほしい。

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
2023年12月時点で最新の第14世代Coreシリーズ搭載の構成です。

機械学習のためのGPU選択

機械学習でCUDAを利用することを想定し、GPUはハイエンドモデルのNVIDIA GeForce RTX4090を搭載しています。
NVIDIA Geforce RTX4090はGeForceシリーズの中では現在最上位のモデルで、単純な処理性能は現在販売されているビデオカードの中でも最高クラスです。ビデオメモリ容量は、ワークステーション・サーバー向けのハイエンドモデルと比較するとやや少ない24GBです。
大規模言語モデルのような巨大なモデルを扱う場合は不足感が出る可能性がありますが、ご相談内容のようにあまり大きくないモデルを扱う用途であれば、高い処理性能が期待できます。

また、ご予算の面でも、選択可能なGPUの中でGeforce RTX4090は最もスペックの高い製品です。

マシンの冷却について

本構成の冷却装置は、CPU・GPUともに空冷クーラーを採用しています。
CPUクーラーは大型ヒートシンクを備えたハイエンド製品を採用しているため、手動でのオーバークロックなどを行っていないデフォルト設定でのご利用においては、顕著な問題は起こりません。
また、弊社では製造時に12時間のフル稼働で動作テストを行い、動作中の温度の推移に問題がないことを確認して出荷します。

ご利用にあたり、特に注意が必要なのは設置場所の室温です。
弊社での動作チェック時は室温25℃を基準にしています。この室温を超えると直ちに問題が発生するわけではありませんが、30℃を超える環境で常用した場合、CPUやGPUの冷却が適切に行われないことによる問題の発生リスクが高まります。
その他、空気の流れが悪い場所や、周囲に熱を持ちやすいものがあるなど、マシンの排熱を妨げる環境で設置されている場合、筐体内の排気が滞ることによる問題の発生リスクがあります。
マシンの背面側には一定のスペースを作るなど、設置レイアウトに配慮していただけますと幸いです。

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。
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。

液晶ディスプレイや、液晶光デバイスの開発時に利用するシミュレーション・数値計算ソフトウェア「LCD Master」を使用するためのPCを検討している。
具体的には、液晶ダイレクタの配向状態を調べる液晶配向計算と、光の透過率や偏光状態を調べる光学計算を行いたい。
特に3次元構造を計算するLCD Master/3Dは精度の良い計算ができる一方で、計算に時間がかかりメモリ使用量も多い。
そこで、高性能なCPUと512GB程度のメモリを積んだ構成を、予算300万円程度で提案してほしい。

また、LCD MasterはGPUに非対応だが、今後のことを考慮してRTX4090を搭載してほしい。将来的にはRTX4090を2枚搭載する可能性がある。

その他、希望する条件は以下の通り。

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

計算能力を重視したCPU

最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載した構成です。

ご予算内で計算性能を重視し、36コアモデルのIntel Xeon W9-3475Xを選択しています。 コア数、スレッド数の多さによる並列処理性能はもちろんのこと、TurboBoost時の最大クロック数も高いため、並列処理数が少ない場合でも性能を発揮します。

RTX4090の増設に対応

グラフィックカードはご要望にあわせてRTX4090を搭載しています。本構成はRTX4090を合計で2枚まで搭載することが可能ですので、将来的に＋1枚増設できる余地があります。
なお、本構成は100Vの電源環境でご利用いただけますが、RTX4090を2枚搭載した場合は200V環境でご利用いただく必要があります。

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。
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。