PC提案事例

照明設計解析用ソフト LightToolsとDeepLearningに共用できるマシンが欲しい。
一般的な情報として、LightToolsはCPUのスレッド数、DeepLearningはGPUの性能とマルチ化が計算速度に影響すると認識しているが、費用と計算速度のバランスをどう考えるのがいいか相談したい。

具体的なスペックの要望として、CPUはLightTools用に16～48スレッドを希望。GPUはDeepLearning用にRTX2080Ti以上で将来的に増設できる構成にしたい。
メモリは256GB程度で、ストレージは処理速度と容量を考慮しつつ、複数台搭載したい。

ご検討のたたき台として、条件を満たした構成でのお見積もりをご用意しました。

• CPUが16～64コア程度の場合

  想定コア数の範囲をカバーしつつ、かつ動作クロックも比較的高く、複数枚のGPUに対応できるAMD Threadripper Proを用いた構成で検討するのが良いかと存じます。
  本事例のCPUは中間の32コアですが、64コアモデルと16コアモデルへの変更が可能です。

• 2枚目のGPUの増設について

  後付けで2枚目のGPU増設を想定し、外排気かつDeepLearning用としてチップ性能が高いRTX3090としています。 注意点として、100Vの電源環境で利用する場合はGPUの増設可能枚数が＋1枚までの保証となります。 PCI-Eスロット自体は4GPUまで対応できる構成ですが、100V環境では電源が1300Wまでの出力に制限されるためです。 電源側は200V環境にも対応していますので、200Vの電源環境で利用した場合は合計3枚までのGPUに対応します。 4枚目の利用は消費電力の面で厳しいとお考えください。

• ストレージについて
  速度面を考慮したご提案として、高速なNVMeタイプのSSDを2本搭載し、10TBのHDDも1台搭載しています。RAIDをご希望の場合、ご要望の内容によっては他のスペック部分に影響する可能性がありますので、予めご承知おきください。

検索キーワード
照明設計解析,Deep Learning,LightTools,Neural Network Console v2.3,Visual Studio 2015,Visual C++,Matlab,CPUスレッド数,GPU性能,RTX2080Ti, 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

computer simulation，integrating sphere，LightTools，LightTools code，Light guide，Photon transmission efficiency，Visible Light Communication(VLC)，Signal-to-interference-noise ratio(SINR)，freeform optics，illumination design，light emitting diodes，light scattering，micro-optics，Monte Carlo methods，optical design techniques，optical elements，optical engineering computing，ray tracing

事例No.PC-6601を現行スペックに直した見積もりが欲しい。
シングルセルRNA-Seq解析用マシンとしての利用を想定しており、メモリは128GB以上でCPUコア数も12コア以上を希望する。
予算は、100万円以下の場合と100万円～150万円の場合で提案して欲しい。

PC-6601は旧世代の構成ですので、ご要望に合わせて現行スペックにアップデートした内容でご提案しました。
本構成はご予算150万円想定でのご提案ですが、ご予算100万円以下想定で、CPUのモデルが異なる事例No.PC-9379Aもご用意しました。コストを重視した構成をご希望の場合には、ぜひご覧ください。

事例No.PC-6601を現行スペックに直した見積もりが欲しい。
シングルセルRNA-Seq解析用マシンとしての利用を想定しており、メモリは128GB以上でCPUコア数も12コア以上を希望する。
予算は、100万円以下の場合と100万円～150万円の場合で提案して欲しい。

PC-6601は旧世代の構成ですので、ご要望に合わせて現行スペックにアップデートした内容でご提案しました。
本構成はご予算100万円以下を想定したご提案ですが、ご予算100万円～150万円想定でCPUのモデルが異なる事例No.PC-9379Bもご用意しています。よりCPU性能の高い構成がご希望の場合には、ぜひご覧ください。

バイオインフォマティクス、特に次世代シーケンサー解析用としてPCを検討している。
将来的な拡張性のある構成が希望で、ストレージは4TB SSDを搭載したい。
具体的な用途としては、Cell RangerやSTAR、bowtie2などを使った次世代シーケンサー解析と、Rなどを利用した下流解析・図表作成がメイン。
また、機械学習用にGPUを搭載したい。予算は120万円程度。

ご予算とCPU性能との兼ね合いから、Ryzen Threadripperを用いた構成をご提案しました。
メモリは本構成の最大容量の256GBで、ECCモジュールを採用しています。コストを重視する場合は、ECC機能のない通常のDIMMへの変更も可能です。

また、機械学習の予定があることから、GPUとしてRTX3080を搭載しています。
Cell Ranger、STAR、bowtie2 などをお使いいただく上では、特別な描画能力が必要となることはありませんので、コストを重視する場合にはもっと安価なビデオカードへの変更も可能です。ご希望の場合には、お気軽にご相談ください。

本事例はRADIC 1CPU Modelをベースにしています。
スペック変更による概算価格のシミュレーションはこちらからご確認いただけます。
※RADICのモデルチェンジ等の理由により、事例の構成と同一のスペックを選択できない場合があります。
　おそれ入りますが、予めご承知おきください。

検索キーワード
次世代シーケンサーデータ解析,バイオインフォマティクス,Cell Ranger,STAR,bowtie2,R,Ryzen Threadripper,4TB SSD,機械学習,RTX3080, Cell biology,RNA sequencing,Biochemistry,Bioengineering,Bioinformatics,Biophysics,Cancer Biology,Cell Biology,Clinical Trials,Developmental Biology,Ecology,Epidemiology,Evolutionary Biology,Genetics,Genomics,Immunology,Microbiology,Molecular Biology,Neuroscience,Paleontology,Pathology,Pharmacology and Toxicology,Physiology,Plant Biology,Synthetic Biology,Systems Biology,Zoology,Single-cell RNA sequencing,SARS-CoV-2,COVID-19,chromatin accessibility,transcriptome profiling,scATAC-seqScRNA-seq,T cells,tissue resident memory T cells,central memory T cells