- 事例No.PC-10721B
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参考価格：
5,580,300円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-10483
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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：
474,100円タンパク質のドメイン検索用マシン
用途：BLASTによるDNA塩基配列の検索、HMMERによるタンパク質のドメイン検索お客さまからのご相談内容
BLASTによるDNA塩基配列の検索や、HMMERによるタンパク質のドメイン検索を行うためのマシンを導入したい。
教員と複数の学生が使用し、学内の有線LAN経由でマシンにアクセスする使い方を予定している。
BLASTでのクエリ配列は数百から数千程度で、データベース配列は10万程度を予定。
HMMERによるドメイン検索は、10万程度のクエリ配列を想定している。
マシン性能が十分であれば、植物のゲノムde novo解析も行いたい。 現時点で考えているマシンスペックは以下の通り。・CPU：Intel Core i7 16コア以上
・メモリ：64GB
・ストレージ1：1TB SSD S-ATA
・ストレージ2：8TB HDD S-ATA
・ビデオカード：Geforce GT1030程度
・ネットワーク：ギガビットイーサネット対応テガラからのご提案
ご要望に合わせて構成を検討しました。
データベースはHDD 8TBへの格納を想定していますが、サイズによってはストレージ容量が不足する場合があるため、容量面で問題ないことをお客様にご確認いただいています。de novo解析の実行も可能な構成ですが、優先度の高い要件として考慮する場合には、仕様上の最大メモリ容量となる128GBを搭載するのが良いかと思われます。
また、ネットワークアクセスで利用し、研究室内で小規模な簡易サーバーとして利用するのみでしたら、本事例の構成でもコスト重視の選択として成立します。ただし、学部レベルの人数で利用する想定の場合は、明らかにスペックが不足します。
マシンの重要度や求める可用性などの条件によっては、より本格的なサーバー構成を検討いただく必要があるため、お客様にはご提案と合わせてお伝えしています。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。
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 AMD Ryzen9 7950X (4.50Hz 16コア) メモリ 64GB ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce GT1030 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 Rocky Linux 8 キーワード
・BLASTとは
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) は、DNAの塩基配列やタンパク質のアミノ酸配列のシーケンスアライメントを行う相同性検索プログラム。手元にあるシーケンスで、シーケンスデータベースもしくはライブラリに対して検索を行うことにより、ある閾値以上のスコアで類似するシーケンス群を発見することができる。参考：BLAST (NAtional Center for Biotechnology Information) ※外部サイトに飛びます
・HMMERとは
HMMERはシーケンス解析用のフリーソフトウェア。相同タンパク質またはヌクレオチド配列を特定し、シーケンスアライメントを実行する。参考：HMMER ※外部サイトに飛びます
・de novo解析とは
タンデム質量分析からペプチドのアミノ酸配列を決定する方法。参照配列を必要とせず、非モデル生物の遺伝子解析で用いられる。事例追加日：2022/12/22
- 事例No.PC-10619
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参考価格：
1,959,100円遺伝的能力の推定計算用マシン
用途：遺伝子型の情報を使った遺伝的能力の推定計算お客さまからのご相談内容
PC-8850Bの遺伝子発現解析用マシン (2022年9月版) を見ての問い合わせ。
ゲノムデータや統計解析を使用した計算を行うためのマシンが欲しい。
SNP (スニップ/一塩基多型) という遺伝子型の情報を使い、遺伝子的能力の推定を行う予定。
具体的には、1万x1万以上の行列を処理するため、大容量のメモリが必要。現在使用中のマシンスペックは以下の通り。
・機種はMac Pro
・CPU：Xeon E5-2697v2 2.7GHz 12コア
・メモリ：64GB使用しているプログラムはBLUPF90。
複数の計算を処理するにあたって、64GBメモリでは不足気味であることが分かっている。その他、将来的にはPythonを用いた16S リボソームRNAのデータ解析や、畜産のビッグデータを使用した機械学習も予定している。
OSは使い慣れたWindowsを希望。ストレージ容量は4TB以上が必須。
PCに詳しくないので具体的な要望を出すことは難しいが、予算内でできる限り高スペックなマシンを提案して欲しい。テガラからのご提案
ご覧いただいた事例No.PC-8850Bをベースに、構成を変更してご提案しました。
■Point
・メインの用途を考えると、CPUでの処理が主になると考えられる。
・メモリは64GBで不足「気味」なので、それ以上の容量があれば余裕をもって同じ処理を実行できると推測。
CPUは、コア数とクロックのバランスのよいThreadripperPRO 5975WXを選定しました。
また、メモリは余裕をみて256GBとしています。現在お使いのマシンの4倍に相当する容量ですので、同じ処理を比較的余裕を持って実施できる想定です。その他、将来的に機械学習の手法を取り入れる可能性があることを考慮し、機械学習で利用されることの多いハイエンドGPUを搭載しています。機械学習の実装にも種類がありますので、NVIDIA GPUに対応するGPGPUフレームワークやCUDA Toolkitを介したプログラムを利用しない、またはそれほど本格的に取り組む想定ではない場合には、必ずしもこのGPUである必要はありませんので、安価な製品に変更することで価格を抑えることができます。
なお、ご利用中のMac Proと比較するとパーツの世代差が大きいため、性能の向上を体感できる構成です。
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。
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。
検索キーワード
遺伝的能力推定,ゲノムデータ解析,SNP (スニップ/一塩基多型),メモリ容量,BLUPF90,16SリボソームRNA解析,機械学習,Windows OS,ストレージ容量,ThreadripperPRO主な仕様
CPU AMD Ryzen Threadripper 5975WX (3.60GHz 32コア) メモリ 256GB ストレージ1 4TB SSD S-ATA ストレージ2 16TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Pro 64bit その他 TPMモジュール キーワード
・BLUPF90系プログラムとは
BLUEPF90系プログラムは、動物飼育における混合モデル計算用の統計ソフトウェアパッケージ。
動物や植物の育種のための量的遺伝子学的アプローチで用いられる。
Fortran 90/95で記述されたプログラムは、何十万もの遺伝子型からゲノミック選抜を行うことができる。参考：BLUPF90 Family of Programs ※外部サイトに飛びます
・機械学習とは
機械学習とは、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・予想精度を向上させる。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 ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
検索キーワード
genomic selection,genomic prediction,genome-wide association,single-step genomic BLUP,ssGBLUP,genomic relationship matrix,genome-wide,blupf90,genomic,snp,genetic evaluation,variance componentsDeep 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
事例追加日：2022/12/07
- 事例No.PC-10086
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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：
965,800円DeepLabCut ver2.2用マシン
用途：動物行動解析、DeepLabCutお客さまからのご相談内容
DeepLabCut ver2.2の動作要件を満たす構成のPCが欲しい。
Geforce RTX3090を1枚搭載した構成を想定しているが、将来的には増設して2GPU構成にしたい。
その他、DeepLubCutやTensorflowのインストールを含めた状態での出荷を希望する。テガラからのご提案
DeepLabCutの最新版をインストールした構成にてお見積もりしました。
ただし、DeepLabCutは有志によって開発されている無償ソフトウェアのため、バージョンによっては挙動が安定しないことがあります。
セットアップの過程において、最新版の利用が難しいと判断した場合は、動作確認済みのバージョンにて提供させていただく可能性があります。なお、TensorflowはDeepLabCutの動作に必須であるため、DeepLabCutのセットアップをご要望いただいた際には合わせてインストールを行っています。
検索キーワード
motion capture technology,automated behavioral analysis,DeepLabCut,Behavioural methods,Computational neuroscience,Machine learning,Zoology,behavioral tracking,closed-loop systems,deep-neural network,Image segmentation,Neuroscience,Shape,Pose estimation,Predictive models,murine behavior recognition,keypoint detection,machine learning主な仕様
CPU Core i9 10980XE (3.00GHz 18コア) メモリ 64GB ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3090 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1200W OS Windows 10 Professional 64bit その他 DeepLabCutインストールサービス 事例追加日：2022/09/09
ご注文の流れ
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修理のご依頼・サポートについて
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■お問合せ先
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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。
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| 電話 | 053-543-6688 |
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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。
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「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。
