PC提案事例

量子化学計算ソフト Gaussian用の計算サーバーが欲しい。
GaussianとGromacsができるだけ高速に動くマシンが希望で、予算は200万円程度を想定している。
具体的には、以下のスペックと同等の構成が理想。

・CPU：Xeon Gold 6354 (18core 3.0GHz 205W) x2
・メモリ：256GB
・SSD：960GB SATA x2　システム用とバックアップ用に1台ずつ
・GPU：NVIDIA RTX A6000 x2
・OS：AlmaLinux 8.3

なお、GromacsはGPUでの運用を、GaussianはCPUでの運用を検討している。

ご予算に対応させるためGPUの台数を1台とし、CPUもコア数の少ない製品に変更した構成をご提案しました。

Gromacsは、メーカーにて特定のGPUモデルが指定されていないため、RTX A6000でも利用可能と考えられますが、もう一方のGaussian 16のGPGPUはRTX A6000を公式サポートしていません。
Gaussian 16でサポートされているのは、V100やA100といった倍精度演算に対応したGPGPU専用カードのみとなっています。

A6000での動作に関してお客さま側で情報をお持ちであれば問題ありませんが、そうでない場合はGPUの選択を見直していただいたくのが良いかもしれません。

なお、GPUをサポート対象のA100に変更する場合、カード仕様との兼ね合いからベース構成を変更する必要があります。
Gaussian 16ではCPU実行のみ利用する場合、GPUの選択はGaussian 16の動作に影響しません。

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大学での授業用で画像解析・機械学習を行うため専用のマシンを導入したい。
最大30名程度の学生が利用する想定で、各自のPCからアクセスし、科学演算や画像解析・機械学習の演習を行う。
OSはUbuntuで、Anaconda / SSH-Server/R / TensorFlow / Pytorch のインストールを希望する。
GPUの利用頻度は少ないので、スペックを妥協することはできる。
予算は400万円程度を考えている。

ご希望の条件に合わせて、たたき台の構成を検討しました。
GPUサーバー仕様ではご予算に収めることが難しいため、GPU x1枚・100V電源環境向けの構成としています。
ご予算との兼ね合いから、CPUは64コア (32コア x2基) とし、メモリは256GBです。30名で利用する場合、一人当たりCPU 2コア (4スレッド) /メモリ 8GB程度のリソース割り当てとなる計算です。

ソフトウェアはご指定のものをインストールするまでを作業範囲として想定しています。個別の設定が必要な場合は、別途ご相談とさせていただきます。

Anacondaを商業活動において利用する場合には有償ライセンスが必要となります。
これまで、大規模利用用の Enterprise のみの取り扱いでしたが、小規模利用のライセンスも取り扱い可能となりました。詳細は、下記をご確認ください。

■データサイエンスプラットフォーム「Anaconda」の小規模利用有償ライセンス

■Anaconda　科学技術計算向けのPython および Rのディストリビューション

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第一原理量子化学計算を行うための計算科学ソフト「Vienna ab initio simulation package (略称:VASP) 」を使用するためのマシンが欲しい。希望するスペックは以下の通り。

・CPU：32コア以上
・メモリ：100GB以上
・ストレージ：SSD 1TB
・OS：Ubuntu 20.04

頂戴したご希望に合わせて構成を検討しました。
物理コア数が18コアのXeonを選定していますので、Hyper-Threading (1つのコアで並行して2つの命令を実行できる技術) により論理コア数は36コアとなります。もし、ご用途に対し32コア以上の物理コア数を必要とする場合は、構成を変更する必要があります。
その他のスペックは、お客様のご希望に合わせて選定していますので、構成の見直しをご希望の際にはお気軽にご相談ください。

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深層学習用のGPUサーバーを検討したい。
GPUはNVIDIA A100 80GB x2台として、600万円程度の予算で提案して欲しい。
設置場所は200Vの電源環境に対応可能。

ご指定条件にてたたき台の構成を検討しました。
NVIDIA A100にはディスプレイ出力が搭載されていないため、画面出力用にエントリークラスのビデオカードを追加しています。追加ビデオカードではなくオンボードグラフィックでご利用いただくこともできますが、性能面では最低限の描画性能となります。

また、本構成はNVIDIA A100 x4台までの搭載に対応しています。ただし、CUDA利用時にメインメモリ容量がビデオメモリ容量を下回っていると、動作に問題が発生する場合がありますので、GPU増設の際にはメインメモリもあわせて増設することを推奨します。

なお、NVIDIA A100 x2台のままで利用する限りは100V給電で消費電力をカバーできますが、GPUを増設する場合には、200V環境でご利用ください。

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