- 事例No.PC-10992
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参考価格：
1,610,400円AIサービス用マシン
用途：サービス開発を目的としたDeepLearning実験お客さまからのご相談内容
事例No.PC-10880を見ての問い合わせ。
以下の条件でDeep Learningの実験用マシンを検討したいので、構成を提案して欲しい。・CPU：Core i9
・メモリ：128GB
・ストレージ1：1TB SSD
・ストレージ2：2TB HDD
・GPU：RTX 4090 x2台
・OS：Ubuntu 20.04
・使用するソフトウェア：R、Rstudio、Python、BayoLinkS
・予算：100万円以内 難しい場合でも、どの程度の金額になるか知りたい
・その他：PyTorch 1.9 または2.0を使用テガラからのご提案
ご参照の事例をご予算に合わせてカスタムした構成です。
本事例の構成はPC-10880とは異なり、電源ユニット1台で動作しますが、100V給電ではフル稼働時に電源容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨します。
また、RTX4090を2台搭載するためには、PCI-E x16スロットを2本用意する必要があります。CPUをCore i9とする場合、PCI-Eレーン数を必要分確保することが難しいため、対応可能なXeon仕様としています。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。
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
AIサービス用マシン,Deep Learning実験,Core i9,128GBメモリ,1TB SSD,2TB HDD,RTX 4090,Ubuntu 20.04,R、Rstudio、Python、BayoLinkS,PyTorch 1.9主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x2 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS Ubuntu20.04 その他 200V対応ケーブル
キーワード
・PCI Express (PCI-E/PCIe) とは
PCI ExpressはPCやサーバーなどのシステムで高速なデータ転送を行うためのインターフェース規格。レーンと呼ばれる単位で送受信する。PCI-Eは1本の送信用差動ペアと1本の受信用の差動ペアで構成される。1レーンあたりの転送速度はバージョンによって異なるが、PCI-E 5.0では1レーン当たり32Gbpsの転送が可能。
また、PCI-E x1スロットには1本のレーンがあり、PCI-E x4スロットには4本のレーンがある。したがって、PCI-E x4スロットはPCI-E x1スロットの4倍の転送速度を持つ。
ビデオカードは高速なデータ転送を必要とするため、通常は最大レーン数であるPCI-E x16スロットに接続される。・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。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
・PyTorchとは
PyTorchはPythonで書かれたオープンソースの機械学習ライブラリ。ニューラルネットワークの構築やトレーニングにおいて、高速かつ柔軟な開発を可能にすることを目的としている。また、Tensorと呼ばれる多次元配列を扱うことが可能で、GPUを用いて高速な演算を行うことが可能。
その他、多くのモデルアーキテクチャをサポートしており、様々な種類のニューラルネットワークをを簡単に構築することができる。加えて、GPUをサポートしているため、大規模なデータセットを用いた学習を効率的に行うことができる。参考：PyTorch ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2023/05/18
- 事例No.PC-10924
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参考価格：
1,432,200円Reality Capture用マシン (2023年05月版)
用途：Reality Captureを用いた家屋などの3Dモデル化お客さまからのご相談内容
Reality Captureを利用するためのマシンを検討したい。
事例No.PC-10063から、メモリを256GB、ビデオメモリを24GBの製品に変更した構成を提案して欲しい。テガラからのご提案
事例No.PC-10063は現行世代の構成ではないため、最新のハードウェア構成で検討しました。
Reality Captureでのメモリ容量選定
また、PC-10063をアップデートした構成の場合メモリ容量は128GBが最大となるため、256GBのメモリ容量に対応できるようCPUをXeon Wに変更しました。Reality Capture自体はメモリ使用量の少なさがセールスポイントになるため、実際の作業において128GBを超えるメモリ容量が必要かどうかは、導入前にご確認いただくのが良いかと存じます。
仮に、他の用途で大容量メモリを必要としている場合には問題ありませんが、利用目的の大部分がReality Captureだとした場合、メモリ容量を持て余してしまう可能性がありますので、ご注意ください。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 W5-2465X (3.10GHz 16コア) メモリ 256GB REG ECC ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1200W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 TPMモジュール キーワード
・Reality Captureとは
Reality Captureは、写真やドローン、レーザ測距計などのデータを組合せ、3Dモデルを作成するためのソフトウェア。点群データを自動的に処理し、精密で高品質な3Dモデルを作成することができる。高速な処理と柔軟な出力形式により、建築や土木工学、映画やゲーム制作など幅広い分野で利用されている。参考：Reality Capture (Epic Games, Inc.) ※外部ページに飛びます
【関連情報】
「RealityCapture」を快適に利用するためのマシンのご紹介 ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
【製品相談事例】RealityCapture – アカデミックライセンスについて ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます事例追加日：2023/05/10
- 事例No.PC-10905
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参考価格：
1,376,100円CTスキャン解析用マシン
用途：Spring-8で行ったCTスキャン情報の解析お客さまからのご相談内容
Spring-8で行ったCTスキャンを解析するためのPCを検討している。
Spring-8の推奨スペックを確認したところ、以下の情報が得られた。・CPU：Core i9-10980XE
・メモリ：256GB
・ストレージ1：SSD 1TB NVMe
・ストレージ2：SSD 8TB x2
・ビデオ：NVIDIA Geforce RTX3060
・OS：Microsoft Windows 10 Professional 64bit
・その他：10Gb LANカード同様の内容での見積もりを希望する。
テガラからのご提案
ご連絡いただいた情報を元に構成を検討しました。
Core i9-10980XEは実質的に提供が終了しているため、同世代のXeon-Wをベースとした構成です。コストダウンを優先した場合、以下の2点が検討ポイントになります。
解析ソフトウェア側のGPUアクセラレート対応
画像解析を想定したPC構成を大別すると、CPUで解析を行う場合とGPUアクセラレートを前提とした仕様に分かれます。推奨スペックとしてご連絡いただいたGPUは上位モデルではありませんので、CPUでの計算を主軸に検討されていると推測しました。もし、CPUで計算がメインになる場合には、GPUのスペックを下げることでコストダウンが可能です。
SSDの容量と速度
大量の画像を読み込んで処理を行う場合には、SSDが有効です。
ただし、画像1枚に対する解析時間がある程度かかる場合は、結果的にストレージ速度全体の処理における速度上昇の割合が小さくなることもあり得ます。この場合、データ保存用のストレージをあえてHDDにすることでコストを抑えることが可能です。
また、ストレージは後々の増設が比較的容易ですので、現時点ではコストダウンの方向で検討しつつ、実運用の中で必要になったタイミングで増設するという方法も考えられます。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 Xeon W-2295 (3.00GHz 18コア) メモリ 256GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD M.2 ストレージ2 8TB SSD S-ATA x2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX3060Ti ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x1 5G x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit その他 TPMモジュール
10Gb LANカードキーワード
・Spring-8とは
Spring-8は高輝度光科学研究センター (JASRI) の運営する大型放射光施設。高エネルギー電子ビームを用いて強力なシンクトロン放射光を生成し、物質科学、生物学、化学、物理学など幅広い研究分野で利用されている。参考：Spring-8 大型放射光施設 ※外部ページに飛びます
事例追加日：2023/04/20
- 事例No.PC-10816
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参考価格：
520,410円NGS解析&ナノポアシーケンサー解析用マシン
用途：MaSuRCAやGuppyを用いたハイブリッドアセンブリ、RNA-seq解析お客さまからのご相談内容
簡易的なNGS解析とナノポアシーケンサー解析を行う計画があり、そのためのPCを導入したい。
具体的にはMaSuRCAを利用した30Mb程度のハイブリッドアセンブリやRNA-seq解析を想定している。GPU版Guppy basecallerにも使うことができるのが理想で、それ以外に3Dモデル処理などの実施は考えていない。
OSはUbuntuを考えているが、WSLでUbuntuを使っても解析能力に大きな影響がなければ、Windows上で動かしたい。
その他に想定している内容は以下の通り。・CPU：12コア程度の製品を想定しているが、より良い提案があれば希望する
・ストレージ：SSDを希望する
・予算：50万円程度
・MaSuRCAのダウンロードページでは、ハードウェア要件として 「Bacteria (up to 10Mb): 16GB RAM, 8+ cores, 10GB disk space」の記載があるため、30MbであればPC-10596程度のスペックで動作するのではないかと考えているテガラからのご提案
ご要望の条件に合わせて構成を検討しました。
仕様は暫定ですが、MaSuRCAの公式リポジトリに掲載された動作要件のBacteriaとInsectの中間程度のスペックです。
参考：alekseyzimin / masurca ※外部サイトへ飛びます
OSはUbuntuのみをインストールする想定です。
Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2)でのUbuntu利用
WSLでの利用に関しては、ソフトウェア自体は動作すると思われますが、解析能力への影響は避けられません。
WSLは基本的に仮想マシンですので、仮想化によるオーバーヘッドが生じます。Windowsを用意しなければならない理由が他にないようであれば、Ubuntuをネイティブに動作させる形での利用を推奨します。
その他の選択肢として、WindowsとUbuntuのデュアルブート環境を構築する方法があります。ご希望のお客様はご相談ください。また、本構成ではNVIDIA製ビデオカードを搭載しており、GuppyのGPU実行に対応しています。
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。
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 (4.50GHz 16コア) メモリ 64GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX3060 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 Ubuntu 20.04 キーワード
・Guppyとは
Guppyは遺伝子配列データをグラフィカルに表示する遺伝子情報表示プログラム。配列中のタンパク質に翻訳される領域や、マーカとして知られている部位に対する注釈などをわかりやすく表示、または編集することができる。参考：GUPPY 遺伝子情報表示プログラム (産業技術総合研究所) ※外部サイトへ飛びます
・MaSuRCAとは
MaSuRCAは、高品質なペアエンド読み込みと長いリードのハイブリッドアセンブリに特化したゲノムアセンブリのためのソフトウェア。異なる読み込みタイプのデータを組み合わせてア、高速で正確なアセンブリを生成できる。参考：alekseyzimin / masurca ※外部サイトへ飛びます
・ハイブリッドアセンブリとは
ハイブリッドアセンブリとは、異なる読み込みタイプのデータを組み合わせて行うゲノムアセンブリの手法。短いペアエンド読み込みと長いリードの両方を使用することで、アセンブリの精度と連続性を向上させることができる。・WSL2とは
Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) はWindows上でLinux向けバイナリを実行する方法の一つ。参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【1/3】
参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【2/3】
参考：【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【3/3】
事例追加日：2023/03/23
ご注文の流れ
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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。
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