PC提案事例

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。

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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医用画像を利用したDeepLearningを行うためのマシンを検討したい。
予算60万円の範囲内で可能な構成を提案して欲しい。
検討における条件は以下の通り。

GPUでの学習を想定しているが、提案の構成がGPUを複数搭載できるか教えて欲しい。
また、GPUメモリの容量とGPUの搭載数のどちらを優先するべきかについても知りたい。

第13世代Core i7を搭載した構成をご提案しました。

ビデオカードにはGeforce RTX4080を選択しています。
1ランク上のRTX4090とした場合、ご予算オーバーになってしまうため、コストを優先した選択です。
RTX4080も前世代のRTX3090とほぼ同等のCUDAコア数を搭載しているため、単純な処理性能の面ではハイエンドモデルに位置付けられます。

なお、ビデオカードの複数搭載につきましては、ご予算内での対応が難しいことから本件では考慮していません。
本事例の構成はビデオカード x1枚での運用を前提とし、カード増設非対応の構成となっております。
もし、ビデオカード x2枚を搭載可能な構成をご希望の場合は、ベース構成をワークステーション向けに最適化したものへと変更してご提案しますのでお知らせください。

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