事例No.PC-10721B
参考価格:
5,580,300

SCONEやOpenSimの利用に適したマシン (予算500万~600万円)

用途:生体運動予測計算ソフトウェア「SCONE」、筋骨格モデルの開発・解析用ソフトウェア「OpenSim」

お客さまからのご相談内容

「SCONE」を用いた生体運動の予測計算や、「OpenSim」を利用した筋骨格モデルの開発・解析を行うためのマシンを導入したい。ヒトの運動に対する解析・最適化を行うことを想定している。

最適化の処理はCPUスレッドで行い、並列計算を行うCPUの速度とコア数が計算時間に直接影響することがわかっている。そのため、コア数の多い構成を希望する。
HDD容量はあまり必要ないが、リアルタイムで書き込みを行うため、処理速度の速いものを採用したい。

OSは現在の環境で安定しているWindows10を希望。
Xeon仕様で予算500~600万円程度の構成を提案して欲しい。

テガラからのご提案

コア数を重視したXeon構成として、Xeon Platinum 8380(40コア)を2基搭載した構成をご提案しました。

メモリ容量の指定がございませんでしたので、マシン規模を考えて仮に512GBで設定しています。SSDは速度を優先し、M.2タイプの4TB製品を選択しています。

また、ソフトウェアの性質を考えると、一般的なレベルで画面出力できる程度のビデオ性能でよいと判断し、ローエンドタイプのビデオカードを選択しました。

OSはWindows10としていますが、Windows10自体はすでに終息していますので、ソフト側が対応している場合にはWindows11の利用を強くおすすめします。
なお、コア数がとにかくたくさん必要な場合には、Windwos10ではなくLinux系OSを利用することでEPYCを利用することができ、128コア/256スレッド構成が実現可能となります。

同じ用途・条件でのご相談で、ご予算を抑えた ThreadripperPRO 構成の事例 PC-10721A もご参照ください。

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。

 

 

 

 

主な仕様

CPU Xeon Platinum 8380 (2.30GHz 40コア) x2
メモリ 512GB REG ECC (32GB x16)
ストレージ 4TB SSD M.2
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 Microsoft Windows 10 Pro 64bit

 

キーワード

・SCONEとは
SCONEは人間と動物の動きを予測シミュレーションするためのオープンソースソフトウェア。
歩行速度やエネルギー効率など、特定のタスクを最適に遂行するための神経筋コントローラを定義し、最適化することができる。

参考:Welcome to SCONE ※外部サイトに飛びます

 

・OpenSimとは
OpenSimは神経骨格系のモデリング、シミュレーション、制御、分析を行うためのソフトウェア。
ユーザーが筋骨格構造のモデルを開発し、動きの動的なシミュレーションを作成することができる。

参考:OpenSim ※外部サイトに飛びます

 

 

事例追加日:2023/01/10
事例No.PC-10610

この事例は掲載から時間が経過しているため内容が古い可能性があります。
用途や特徴・要件をふまえた、最新構成でのご提案をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。

参考価格:
992,200

実験計測の総合制御用マシン

用途:画像解析ソフトウェア「TEMA」の利用

お客さまからのご相談内容

実験計測の総合制御を行うためのマシンを提案して欲しい。
予算は100万円程度。

テガラからのご提案

より良いご提案のため、お客様に詳細情報をヒアリングさせていただきました。
その結果、追加で以下の情報を頂戴しています。

・混相流の流下形態をハイスピードカメラで撮影し、流下の特性を研究したい。
・計測データの回収や解析、大量データの処理などを行うためのマシンを提案して欲しい。
・使用するソフトウェアはPhotronのTEMAを予定している。
・扱うデータは1つあたりの容量が大きい。
・現在使用しているマシンのスペックは以下の通り。

CPU:Core i5
メモリ:8GB
ストレージ:256GB

・上記スペックのマシンでは、おそらく予定のデータ処理を実施できない。

こうした前提を踏まえて、構成をご提案しました。

ご利用予定のPhotron TEMAの公式サイトに掲載された動作要件はそれほど高くはなく、現在ご利用中のマシンも要件を満たしています。

参考:TEMA 仕様/サポート(Photron) ※外部サイトに飛びます

今回のご提案では、ソフトウェア側の情報を踏まえつつ、実際に利用するにあたっての性能を重視して構成を検討しました。
特に、扱うデータの容量が大きいことからストレージに要求される能力は高いと考えられるため、システム用およびデータ用のストレージはどちらも高速なNVMeタイプのSSDとしています。

また、描画性能に関する要件は解像度以外の推奨情報の記載はございませんでしたが、ある程度のグラフィック性能が必要と判断し、ミドルクラスのワークステーション向けビデオカードを搭載しています。

なお、ハイスピードカメラ映像を取り込んで解析するということですので、映像データのインポートにPCI-Expressキャプチャーカードを使用する場合は、別途搭載を検討する必要があります。本件のご相談では、キャプチャーカードは要件に含まれておりませんでしたが、カードを含む形での提案をご希望の場合には、気兼ねなくご相談ください。

 

 

 

主な仕様

CPU AMD Ryzen9 7950X (4.50GHz 16コア)
メモリ 128GB
ストレージ1 2TB SSD M.2
ストレージ2 4TB SSD M.2
ビデオ NVIDIA RTX A4500
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 Microsoft Windows 10 Pro 64bit
その他 23.8型ワイド液晶ディスプレイ

キーワード

・TEMAとは
TEMAは強力な追跡アルゴリズムや、グラフ作成・補正フィルタ・数値変換・光学補正などの高度な解析機能を提供する、運動解析・画像解析ソフトウェア。

参考:TEMA (Photron) ※外部サイトに飛びます

 

 

事例追加日:2022/12/22
事例No.PC-10572

この事例は掲載から時間が経過しているため内容が古い可能性があります。
用途や特徴・要件をふまえた、最新構成でのご提案をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。

参考価格:
836,000

地震動に関する機械学習のためのマシン

用途:機械学習 (大量のデータ学習を高速で実施)

お客さまからのご相談内容

地震動に関する研究を行うためのマシンが欲しい。
大量のデータ学習を高速で実施するため、メモリやGPUを充実させたい。
Pythonで自社開発したコードを用いた処理を行う予定だが、SonyのNeural Network Consoleも補助的な役割で使用する。

マシン導入における条件は以下の通り。

・予算は100万円以内
・上記の予算内でRAMやGPUの容量をできる限り増やす
・GPU:Geforce RTX3090
・OS:Windows10

PCに詳しくないため、メモリやGPUの容量やバランスなどに不安がある。
曖昧なイメージしか持っていないが、上記の条件を踏まえて適切な構成を提案して欲しい。

テガラからのご提案

GPUを使用した機械学習では、GPUに搭載されているメモリの容量が重要になります。

メインメモリがGPUメモリ以上に必要なケースは少ない

お客様が自作したPythonコードがマシン本体のメインメモリを重視する場合は例外ですが、GPUを使用した一般的な機械学習では、メインメモリから一旦GPUメモリにデータを移動してから動作します。
そのため、メインメモリがGPUメモリ+α以上に必要になるケースは少ないです。

■Point

・GPUメモリの容量が大きいと、GPU学習時のバッチサイズなどを大きく取ることができ、学習速度が向上する場合がある。(特に、大容量の画像データを使った学習の場合にこの傾向が見られる)

・GPUメモリ容量の大きな製品をおすすめしたいが、ご予算100万円に収めるのは難しい。

ご予算とGPUメモリの条件から、NVIDIA GeforceシリーズをGPUとする方針で検討しました。
ご指定のRTX3090は終息のため、後継のRTX4090としています。ビデオメモリ 24GBに対し、メインメモリは64GBと余裕のあるスペックです。

GPUとCPUの使い分け

また、お客様からは以下のご質問をいただきました。

■Question

GPUとCPUの使い分けとして、下記の[1]~[3]を想定している。

[1]CPU側で学習用データの前処理を実施する。

[2]前処理したデータをGPU上に転送して機械学習を行う。

[3]GPU上で学習させたモデルによる予測結果等をCPU上で処理する

提案構成では、メインメモリとGPUメモリの容量差が大きい印象だが、GPUメモリを24GBから48GBに変更することは可能か。

GPUで学習させた場合はインファレンスもGPUで行うパターンが多いと思われます。[3]についてお客様に確認した結果、インファレンスや推定精度の評価、図化を想定しているとのことでした。
CPUのインファレンスは特殊な機能がなくても可能ですが、処理に大変時間がかかる場合があります。そのため、お使いのインファレンスプログラムが (GPUでいうところのCUDAのように) CPUハード側で用意しているベンダー専用の仕組みを使って組み込まれている可能性がないか、確認をお願いしました。
例えば、IntelのDeep Learning Boostを前提にソフトが組み込まれている場合、この仕組みが実装されているCPUを利用する必要があります。

参考:インテル ディープラーニング・ブースト (インテル DLブースト) ※外部サイトに飛びます

確認・ヒアリングの結果、インファレンス部分はCUDAによるGPU利用での対応であることが確認できたため、CPU側はIntel Deep Learning Boostなどを考慮する必要がないと判断しています。

また、GPUメモリの容量を増やす場合、ビデオカード自体を別の製品に変更する必要があります。
候補としてはRTX A6000 48GBが考えられますが、ご予算内での採用が難しいためRTX4090 24GBを選択している旨をお客様にお伝えし、ご理解をいただきました。ご予算に余裕のあるお客様は、RTX A6000に変更した構成でご案内しますので、お気軽にご相談ください。

 

お客様の声 AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報
AIモデル開発向けマシン選定のポイント 生成AIモデル開発向けマシン選定のポイント
テグシスの延長保証サービス「あんしん+」 HDD返却不要サービス

 

 

お問い合わせ

 

検索キーワード
機械学習,地震動,マシン,大量のデータ学習,GPU,Geforce RTX4090,メモリ容量,Python,Sony Neural Network Console,インファレンス
Deep learning,Machine learning,Artificial intelligence,Neural networks,Deep neural networks,Deep stacking networks,Supervised learning,Unsupervised learning,Natural language processing,Smart manufacturing,Computational intelligence,Data analytics,learning (artificial intelligence),Information processing,Computer vision,AI,big data,programming

主な仕様

CPU AMD Ryzen7 7700X (4.50GHz 8コア)
メモリ 64GB
ストレージ1 2TB SSD M.2
ストレージ2 8TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB (内排気)
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 10 Pro 64bit

キーワード

・機械学習とは
機械学習は、データ蓄積により特定のタスクをコンピュータ上で実行できるようになる仕組み。
コンピュータが自律的に認識・予測精度を向上させる。
機械学習に関しては、弊社オウンドメディア「TEGAKARI」の関連記事をご覧ください。

参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※外部サイトに飛びます

 

・Neural Network Consoleとは
Neural Network Console (NNC) はSonyが開発したディープラーニング・ツール。プログラミングをせずにDeepLearningを行うことができる。

参考:Neural Network Console (Sony) ※外部サイトに飛びます

 

・インファレンスとは
インファレンス (推論) とは、機械学習で問題を答えさせることを指す。
前のフェーズであるラーニング (学習) において、多くの学習データから分類や識別などを読み取り、パラメータを調節し、インファレンスで問題を解くのが、機械学習。
推論での回答結果に誤りがある場合には、学習フェーズに戻ってパラメータの調整を行い、再度推論を行って精度を高めることになる。

 

 

事例追加日:2022/11/29
事例No.PC-10433

この事例は掲載から時間が経過しているため内容が古い可能性があります。
用途や特徴・要件をふまえた、最新構成でのご提案をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。

参考価格:
2,995,300

ロボット制御シミュレーション用マシン

用途:自作プログラムによる科学シミュレーション

お客さまからのご相談内容

ロボット制御研究用として、科学シミュレーション用マシンを導入したい。
自作のソフトウェアを使用しており、1CPU構成でできる限りメモリ容量を増やしたい。
検討のポイントは以下の通り。

・計算速度はCPUのクロック数xコア数で決まるため、コア数が多いXeonシリーズを希望
・予算は300万円程度で、可能な限り計算速度が速いマシンを提案して欲しい
・GPUを使った計算は行わないため、ビデオカードは安価なものでよい
・計算結果は即時サーバーに保存するため、搭載ストレージの数・容量は多くなくて良い
・OSはWindows10 Pro 日本語版を希望
・光学ドライブ不要

テガラからのご提案

コア数を重視した1CPU仕様かつ、メモリ容量512GBとした構成にてお見積もりしました。

■Point
・CPUとメモリ以外は、ほぼ最低限のスペックで設定
・計算結果はすぐにサーバーへ保存することを踏まえ、搭載ストレージは最小限のOSとソフト用の容量として500GB SSDを選定
・ビデオ出力はon board
・3Dや動画表示、高速なスクロールなどが想定される場合には、別途ビデオカードの追加が必要

お客様からは、設置環境で気を配るべき点についてもご質問をいただきました。

設置環境と冷却管理について

設置場所は24時間冷房の効いた部屋とのことでしたので、周辺温度以外のポイントとして、本体前面から詰めたい空気を取り込めるレイアウトでの設置をお願いしています。筐体内部の熱はリア側から排気されますが、排気された熱い空気が本体前面側へ回り込んでしまうと、冷却面で問題が生じますので、排気した空気を吸い込まないレイアウトでの配置をご検討ください。
なお、弊社では出荷前のテストとして、25℃程度の室温環境におけるCPU負荷率100%+12時間以上連続稼働の動作確認を行い、動作温度に問題がないことを確認した上でご提供しております。

 

 

 

 

主な仕様

CPU Xeon Platinum 8380 (2.30GHz 40コア)
メモリ 512GB REG ECC
ストレージ 500GB SSD S-ATA
ビデオ on board (VGA x1)
ネットワーク on board (1000Base-T x2)
筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W
OS Microsoft Windows 10 Pro 64bit
事例追加日:2022/11/17

ご注文の流れ

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)
弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。
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。
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)
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)
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

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。
延長を申し込みいただきますと、標準保証と同等の保証を期間満了まで受けることができます。
なお、PCの仕様によっては料金が異なる場合があります。

延長保証あんしん+ ご加入のタイミング
※仕様によっては保証期間の延長ができない場合があります。

HDD返却不要サービス

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。
しかしこの「HDD返却不要サービス」にご加入いただければ、保証期間内にHDD(SSD)が故障した場合には新品のHDDをご提供いたしますが、故障したHDDを引き渡していただく必要はありません。お客さまの大切なデータの入ったHDDをお手元に保管しておくことができます。

オンサイト保守サポート

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。
発送にかかる手間、時間を短縮できますので、緊急性の高い保守に最適です。

費用ご参考(目安)
本体+延長保証代金の10%~
※ 製品の性質や価格帯、条件等により異なります。
★TEGSYS オンサイト保守利用規約はこちら (pdf)
お客様のご要望をうかがい、最適なPCの構成をご提案する
「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。