PC提案事例

PC-10619を見ての問い合わせ。
疫学データを用いて、将来の健康の予測モデル構築や測定項目間の因果探索を実施している。
予算280万円以内で、可能な限り処理速度の速いPCを提案してほしい。

解析環境にはPythonを使用しており、パッケージとしてはRandomForest、LightGBM、LiNGAM、pgmpyを使用することが多い。扱っているデータは最大で1万行×1万列であり、現状計算に非常に時間を要している。

使用するパッケージにGPU性能は必要ないため、現状ではGPU性能は重視していないが、将来的には深層学習の実施や、より大規模なデータを取り扱うことを考えている。そのため、ビデオカードが増設可能な拡張性のあるマザーボードが好ましい。

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。
お問い合わせ事例PC-10619の構成をベースに、さらにスケールアップした構成です。
具体的には、並列処理性能の向上のため、CPUを上位モデルに変更し、メモリ搭載量を倍増しています。

ビデオカードの優先度は低いとのことでしたが、CPUを最上位品にしてもご予算に余裕があることに加えて、将来的にDeepLearningを実施する予定があるとうかがいましたので、ハイエンドモデルであるNVIDIA Geforce RTX4090 24GBを選択しました。

Geforce RTX4090 24GB は16,384基のCUDAコア、512基の第4世代Tensorコア、24GBのGDDR6X VRAMを搭載しているため、DeepLearningへの活用が期待できます。DeepLearningへの対応が必要ない場合は変更も可能です。

マザーボードに関しては、拡張性を確保した選定を行っています。
具体的な拡張予定のご要望がありましたら、それに合わせた構成の調整も可能ですので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。

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AIモデル開発用のGPUマシンの導入を検討している。
AIの推論に使用するためGPUの性能を最も重視しており、CPUもそれに見合ったものを選定して欲しい。

ストレージは、使用頻度が高いデータ保存用とバックアップ用で別々のストレージを用意したい。
そのため、合計3~5TB、HDDと1TB以上のSSDの双方を搭載した構成がよい。

また、筐体はタワー型を想定しており、100V環境で運用可能な構成が好ましい。

具体的な希望条件をまとめると以下の通り。

お客様ご希望の条件にあわせて構成を検討しました。

GPU性能を最も重要視されている点を踏まえて、2023年8月時点で最新のハイエンドワークステーション向けビデオカードである NVIDIA RTX6000 Ada 48GB を2枚搭載した構成としています。
また、GPUに合わせて、CPUはワークステーション向けプロセッサーであるIntel Xeon WシリーズのW5-2465X (3.10GHz 16コア) を選択しています。

電源ユニットの最大出力は200V電源環境と100V電源環境で異なる

なお、搭載する電源ユニットの最大出力は、200V環境での利用では1600W、100V環境での利用ではおよそ1300Wです。
本構成の最大消費電力は概算で約1100Wですので、100V環境での運用が可能です。

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。

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機械学習と量子化学計算などのシミュレーションを行うためのマシンを検討している。
量子化学計算はVASP 6とQuantum Espressoの利用を想定。
OpenACCなどのGPU駆動も想定したいため、CPUとメモリのスペックを確保した上で、ビデオメモリ容量の多いGPUを搭載したい。
想定している要件は以下の通り。

CPUにXeon Scalable (Gold 6426Yx2枚 合計32コア) を採用し、メモリは512GB  (1コアあたり16GB) 、GPUをNVIDIA H100 80GBとした構成です。
VASP 6もQuantum EspressoもGPGPUでの倍精度演算に対応していますので、NVIDIA H100を利用することによるメリットが大きいと言えます。

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。

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ビッグデータ処理やMCMC処理、Pythonによる自然言語処理 (PyTorch) 、地理情報システムによるネットワーク分析などが可能なワークステーションを導入したい。
高精度なGPUに加えて、ビッグデータ処理にも対応できるCPUが必要だと考えている。
想定しているマシンの規模は以下の通り。

Xeon W-3400シリーズの24コアモデルを搭載した構成です。
NVIDIA RTX A6000を2台搭載し、NVLink Bridgeも含めています。

メモリは、初期の128GBから将来的に1TBへ拡張する想定ですが、128GB搭載時のメモリはすべて取り外す必要があります。そのため、初期出荷時点のメモリモジュール構成はメモリ拡張を考慮せず、すべてのメモリチャネルを使い切ることを優先しています。

ストレージは暫定的な容量としています。
ビッグデータ処理での利用において、マシン本体側に必要なストレージ容量の目安をご連絡いただければ、それに合わせて変更いたします。
また、ArcGISはキャッシュ領域にストレージを利用しますので、OSやソフトウェアがインストールされるSSDはより高速なNVMe対応製品としています。

設置場所がオフィス内であることに留意し、静音性の高い筐体を採用していますが、GPGPUでビデオカードをフル稼働させた場合には、ある程度の大きさの駆動音が発生いたします。さらなる冷却性・静音性を希望される場合、オプションで静音ラックのご用意もございますので、ご相談ください。

稼働音対策をご希望のお客様には、エスアイ社製の静音ラックと合わせたご提案を承っております。 静音性を重視したマシン導入をお考えの際には、気兼ねなくご相談ください。 エスアイ社製 静音ラックの特長 [1]ユーザーの環境とマシンに合わせた専用設計のラックを提供 [2]静音性と安全放熱を高い次元で両立 [3]音響の専門技術を軸としたメーカーなので、静音性の技術力が高い [4]マシン適合の技術サービスが付帯し、安全運用を約束

なお、本事例の構成は、金額にはとらわれず性能を優先した構成です。
メモリチャネル数が8と高性能ですので、コストダウンで最初に見直すポイントはCPUやメモリ周りになると考えられます。 ご予算に応じたプラン提案につきましても、お気軽にご相談ください。