PC提案事例

事例No.PC-10865を見ての問い合わせ。
物質科学ソフトウェア「VASP」を用いて物性研究を行いたい。
鉄などの金属とその酸化物膜、その界面に高分子を配置した系で表面の電子状態を数百ほどの原子数で計算したいと考えている。
また、将来的には第一原理分子動力学計算も視野に入れている。

上記の用途に適したワークステーションを提案してほしい。

より安価に高速計算を行うことが可能な場合は、GPUで計算を行うことも検討している。

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。
最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載した構成です。
24コア製品のIntel Xeon W7-2495Xを選択していますが、ご希望に応じて変更することも可能です。

最大200原子ほどの計算を想定して、メモリ容量は128GBとしています。
これ以上の原子数の計算をご予定の場合は、メモリ容量を256GBに拡張することもご検討ください。

ストレージはご希望に沿って1TB SSD S-ATAを搭載しています。
最大2台のHDDを搭載できますので、ストレージ構成の変更をご希望の際にはお申し付けください。

CPU計算仕様とGPU計算仕様の比較

CPU計算仕様とGPGPU仕様を比較した場合、高精度な計算ではGPGPU仕様が優位ですが、価格面ではCPU計算仕様が優位です。
VASPのGPGPU対応に関する公式ドキュメントでは、GPGPUを利用する際は倍精度演算(fp64)性能の高いGPUを利用することが求められています。
加えて、下記のオンラインマニュアルにはGeForceシリーズやワークステーション向けRTXシリーズなどは適していない旨が明記されています。

参考：OpenACC GPU port of VASP – Vaspwiki ※外部サイトへ飛びます

fp64性能を考慮したGPUとして、NVIDIAの現行製品ではA100やH100が挙げられますが、これらの製品はカード単体で本事例のマシン価格より高額です。また、カードの冷却方式の仕様上、GPGPU専用筐体での利用が必要です。

上記のポイントを踏まえ、本事例では価格を優先したCPU計算仕様をご案内しています。

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。

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。

PC-8351を見ての問い合わせ。
深層学習、点群処理 (Cyclone REGISTER、Cyclone 3DR) 、フォトグラメトリソフトウェア (RealityCapture) 等を扱えるマシンの導入を検討している。
GPUはNVIDIA Geforce RTX4070 x4枚を想定しているが、合計48~64GBのVRAMをより安価に搭載できる組み合わせがあればそちらも検討したい。
希望する条件は以下の通り。

ご要望を踏まえての検討ポイント

NVIDIA Geforce RTX4070は一般的なビデオカードよりもサイズが大きいため、1台のマシンに4枚搭載することは仕様上不可能となります。
別製品のビデオカードを搭載してVRAM容量48~64GBを実現することは可能ですが、2023年9月時点で最新の第13世代Intel Coreシリーズを採用した場合、PCI-Expressレーン数の制約上、2枚以上のビデオカードを16レーンで接続することができません。
ベース構成を変更したうえでRTX4090 (搭載VRAM：24GB) を2枚搭載する方法もありますが、その場合、最大消費電力が上がることで、100V環境で運用する際の電力容量的な余裕が無くなってしまいます。

これらの情報をお伝えした上で、構成のご希望を再確認させていただきました。

条件の見直しと追加のご要望

その結果、ビデオカード構成の変更をご承諾いただき、追加で以下の要望をお知らせいただきました。

追加の条件を含め、お客様のご希望に合わせて検討したものが本事例の構成です。

CPUには、最新世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載しています。

ストレージは、お客様のご要望にあわせてシステムディスク用に2TB SSD M.2 x2枚を、データディスク用に2TB SSD M.2 x2枚および10TB HDD SATA x3枚を搭載しています。

ビデオカードに関しては、1枚で48GB のVRAMを搭載したワークステーション向けハイエンドビデオカード NVIDIA RTX A6000を選択しています。
NVIDIA RTX A6000のTDPは300W (NVIDIA Geforce RTX4090の2/3程度) ですので、問題なく100V環境で利用が可能です。
なお、NVIDIA RTX A6000のVRAM搭載量48GBという値は、2023年9月現在、ディスプレイ出力を搭載したビデオカード製品としては最大の搭載量です。

電源に関しては、概算の最大消費電力は約610Wほどとなるため、100V環境での運用が可能です。
また、電源容量はお客様のご希望にあわせて、余裕のある1000W電源としています。

CPUクーラーに関しても、ご希望に沿って水冷クーラーを搭載しています。

メモリ容量に関しては、搭載量128GBが仕様上の上限となります。

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。

事例No.PC- 11075を見ての問い合わせ。

ビッグデータ処理やMCMC処理および、Pythonによる画像処理・自然言語処理 (PyTorch、Tensorflow) 用のマシンの導入を考えている。
用途上GPUの性能を重要視しているため、NVIDIA RTX6000 Adaを4枚搭載したいと考えている。200V環境での使用を前提とした構成でも構わない。

希望する条件は以下の通り。

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。

NVIDIA RTX6000 Adaはワークステーション向けビデオカードとしては高額な製品のため、RTX6000 Adaを4枚搭載した場合、ご予算を大幅にオーバーしてしまいます。
そのため、ご希望のご予算範囲内にて搭載できる2枚のみを搭載した構成としています。

構成自体は最大4枚のNVIDIA RTX6000 Adaを搭載可能となるように選定しておりますので、今後のアップグレードにてRTX6000 Adaを増設することも可能です。

なお、RTX6000 Adaを4枚搭載した場合、GPUだけでもTDPが1200Wを超えてしまいます。
そのため、本構成は200V環境での運用を前提としております。

CPUに関しては、ご予算の範囲内で最もコア数が多くなるよう、第4世代Xeon Scalableシリーズ Intel Xeon Silver 4410を搭載した2CPU構成を選定しています。

CUDA利用におけるメモリ容量の考え方

メモリに関しては、CUDAを利用される場合、メモリ搭載量がVRAMの実装量を下回ることは好ましくありません。これは、処理のためVRAMにデータを転送する際、メモリをいったん経由して行われるためです。
そのため、今後RTX6000 Ada 48GBを4枚（合計VRAM:192GB）搭載することを考慮して、メモリ搭載量は256GB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。
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。