- 事例No.PC-10872
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参考価格：
2,113,100円AI学習用ワークステーション
用途：RTX6000 Adaを用いたAI学習お客さまからのご相談内容
RTX6000 Adaを用いたAI学習を行いたい。そのためのPCを提案して欲しい。
想定しているスペックは以下の通り。・CPU：Core i9-13900K
・メモリ：16GB x4枚
・ストレージ：2TB SSD M.2
・GPU：NVIDIA RTX6000 Ada
・OS：Microsoft Windows 11 Professional 64bit 英語版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。
NVIDIA RTX6000 Adaは、GeForceではRTX4090に相当する現時点での最上位製品です。しかし、TDPは300Wと比較的低く抑えられていますので、十分なエアフローが確保されていれば、特殊な冷却対策は必要ありません。
一方で、構成全体としては、CPUに最大TDPの高いCore i9-13900Kを搭載していますので、エアフローの確保を目的として、筐体の排気ファンを標準品よりも強力なものに換装します。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学習用ワークステーション,RTX6000 Ada,AI学習,Core i9-13900K,メモリ16GB,2TB SSD M.2,Microsoft Windows 11 Professional 64bit,NVIDIA RTX6000 Ada,TDP,エアフロー主な仕様
CPU Core i9-13900K (3.00GHz 8コア + 2.20GHz 16コア) メモリ 64GB ストレージ 2TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA RTX6000 Ada ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit 英語版 その他 交換用ケースファン 12cm x1 キーワード
・RTX 6000 Adaとは
RTX6000 AdaはNVIDIAがリリースしたAIコンピューティング用のビデオカードであり、以下の特長を有する。・AIワークロードに特化したハードウェア機能が搭載されている
・Tensor Coreを568基搭載しており、高速な深層学習演算が可能
・48GBのGDDR6メモリを搭載しており、大規模なデータセットを扱うことができる
・NVIDIAのソフトウェア開発キットであるCUDAやcuDNNとの高い互換性がある
・仮想化技術をサポートしており、複数の仮想マシン上でのAIワークロードの実行が可能参考：NVIDIA RTX 6000 Ada 世代 グラフィックス カード (NVIDIA) ※外部サイトへ飛びます
事例追加日：2023/04/04
- 事例No.PC-10825
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参考価格：
2,196,700円タンパク質結合解析用マシン
用途：タンパク質・低分子化合物の結合解析お客さまからのご相談内容
アカデミックフリーのツールを用いたタンパク質・低分子化合物の結合解析を行いたい。
構造予測、ドッキングシミュレーション、量子計算、MD計算に使用する予定。
使用するソフトウェアは以下を考えている。構造予測 Alphafold2 ドッキング autodock (GNINA) / ucsf-dock 量子計算 GAMESS / firefly MD GROMACS 2022.4 AlphaFold2をローカルで構築でき、一般的な条件でGROMACSを稼働させられるスペックが必要。
メインの用途はMD計算や量子計算で、将来的にはイン・シリコ・スクリーニングへの発展を考えている。テガラからのご提案
第3世代Xeon Scalableを搭載した2CPU構成をご提案しました。
ご利用のソフトウェアにIntel APIをコンパイラとして推奨している物があることに配慮した選択です。ソフトウェアの性質にあわせたCPU・GPU選定が必要
ご連絡いただいているのソフトウェアのうち、GAMESS以外は何らかの形でGPUを利用することができますが、CPUで処理を行う部分も相応にあるため、CPUとGPUのバランスを考える必要があります。
AlphaFold2はGPUを必要とするソフトウェアで、かつ2.2TBほどの巨大なデータベースを参照するため、ストレージ性能がパフォーマンスに大きく影響します。2ndストレージとして搭載している大容量のSSDはAlphaFold2のデータベース保存を想定したものです。
AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアとではGPUの使われ方が異なる
なお、AlphaFold2とそれ以外のソフトウェアでは、GPUの使われ方が異なり、AlphaFold2はTensorflowを基盤としたDeepLearningになりますが、他のソフトはGPUをコアプロセッサとした科学計算です。
科学計算ではGPGPUに倍精度小数点演算 (fp64) を求められることがありますが、非常に高額で専用筐体が必要になります。 利用を想定しているソフトウェアは、いずれもfp64が必須ではなくCUDAに対応したNVIDIA製GPUであれば利用可能とされているため、搭載GPUはディスプレイ出力を兼ねたビデオカードを選択しています。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
タンパク質結合解析ワークステーション,アカデミックフリーのツール,タンパク質結合予測,構造予測ソフトウェア,ドッキングシミュレーション,量子計算ソフトウェア,MD計算ワークステーション,AlphaFold2,Autodock,GNINA,UCSF Dock,GAMESS,Firefly計算,イン・シリコ・スクリーニング,タンパク質立体構造予測,第3世代Xeon Scalable,Intel APIコンパイラ,量子計算スペック,GROMACS計算,構造予測ワークステーション,タンパク質・低分子結合解析,タンパク質立体構造予測,ドッキング計算,量子化学計算,タンパク質構造解析,タンパク質相互作用解析,タンパク質化合物結合予測
主な仕様
CPU Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16コア) x2 メモリ 256GB REG ECC ストレージ1 2TB SSD S-ATA ストレージ2 4TB SSD M.2 ビデオ Geforce NVIDIA RTX4080 x2 ネットワーク on board (1000Base-T x2) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W OS なし キーワード
・AlphaFold2とは
AlphaFold2はDeepLearningによるタンパク質の立体構造予測を行うプログラム。従来の手法では、タンパク質の構造を決定するには膨大な時間とコストがかかったが、AlphaFold2は迅速かつ効率的に予測処理を行うことができる。タンパク質の構造解析は、疾患の発症メカニズムや薬剤開発における貴重な情報源となる。参考：deepmind / Alphafold ※外部サイトに飛びます
・GROMACSとは
GROMACS (Groningen Machine for Chemical Simulations) は、オランダのフローニンゲン大学で開発された分子動力学シミュレーションのパッケージ。主に、タンパク質や脂質、拡散などの生化学分子用に設計されている。参考：GROMACS ※外部サイトに飛びます
・GNINAとは
GNINAは異なるタンパク質間の相互作用や機能の関係を推定するために利用するプログラム。タンパク質の相互作用ネットワークを比較することで、タンパク質間の機能的な類似性を推定することができる。参考：gnina / gnina ※外部サイトに飛びます
・UCSF Dockとは
UCSF Dockは、タンパク質と小分子リガンドの間の相互作用を予測するためのオープンソースのドッキングプログラム。リガンドとタンパク質の分子構造情報を入力として受け取り、両者の3次元構造を解析して、最適なドッキング構造を計算する。UCSF Dockは、多くの異なる機能を持ち、タンパク質リガンド相互作用エネルギーの計算、分子動力学シミュレーション、柔軟なドッキング、および仮想スクリーニングなど、多数のドッキングタスクに適用可能。参考：UCSF Dock (The Official UCSF DOCK Web-site) ※外部サイトに飛びます
・GAMESSとは
GAMESS（General Atomic and Molecular Electronic Structure System）は、分子構造や反応に対する電子構造解析を行うための計算化学ソフトウェア。GAMESSは、量子力学に基づいた理論を用いて、分子の電子構造や反応エネルギー、スペクトルなどの物理化学的性質を計算することができる。参考：GAMESS ※外部サイトに飛びます
・Fireflyとは
Firefly (旧名PC GAMESS) は、分子構造や反応に対する電子構造解析を行うための計算化学ソフトウェア。様々な計算方法をサポートしており、HF法、DFT法、MP2法、CCSD法、CASPT2法、および多くの高次の相関法などが含まれる。これらの方法は、分子の電子状態を解析するために使用され、反応エネルギーやスペクトルなどの物理化学的性質を計算することができる。参考：Firefly computational chemistry program ※外部サイトに飛びます
・イン・シリコ・スクリーニングとは
イン・シリコ・スクリーニングは、コンピュータを用いて、大量の化合物の中から有望な化合物を選別する手法。分子の構造情報をコンピュータに入力し、化合物の相互作用や反応に関するシミュレーションを行い、大量の化合物の中から有望な候補を選び出すことができる。医薬品開発だけでなく、農薬や化粧品などの製品開発にも応用されている。事例追加日：2023/03/15
- 事例No.PC-10880
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参考価格：
2,484,900円Geforce RTX4090 x4枚搭載マシン
用途：DeepLearningの学習用途での利用お客さまからのご相談内容
DeepLearningでの利用を目的として、Geforce RTX4090を4枚搭載したマシンが欲しい。
CPUのスペックはあまり必要ではなく、予算250万円程度での導入を希望。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。
RTX4090 x4枚で利用する場合、CPUの選択によっては仕様上の最大消費電力が2000Wを超える見込みのため、電源の確保に注意する必要があります。本事例は、電源ユニットを2台搭載し2系統の電源出力を利用する構成です。電源に関する注意点
この構成は100V給電での利用が可能な仕様ですが、その場合電源ユニット容量に余裕がなくなるため、200V給電での利用を推奨しています。また、CPUをより消費電力の高いモデルに変更する場合、変更後の消費電力によっては200V給電での利用が必須になります。
なお、本事例の電源 2台は冗長性を目的としたものではなく、給電量を確保するためのものです。片方の電源が故障するとシステムは機能しなくなりますので、クリティカルな用途での利用は避けるようお願いいたします。
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
Geforce RTX4090,DeepLearning,学習用途,GPU 4枚搭載マシン,予算250万円,最大消費電力,100V給電,200V給電,電源ユニット,CPU選択主な仕様
CPU Xeon Silver 4314 (2.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ 1TB SSD S-ATA x2 ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 x4 ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 キューブケース + 1600W x2 OS Ubuntu 22.04 事例追加日：2023/02/28
- 事例No.PC-10540
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参考価格：
588,500円製品撮影/自動検査用マシン
用途：GigEカメラを用いた撮影とDeepLearningでの自動検査お客さまからのご相談内容
製造現場での製品撮影と自動検査のためにPCを導入したい。
検討の条件は以下のとおり。・GigEカメラを接続するため、LANカードを3枚搭載したい
・LANカードやカメラは自分で用意・搭載するので、PCI-Eスロットに空きがあればよい
・撮影した製品画像をDeepLearningで自動検査する
・学習済みのデータを使った検査なので、CPUの能力を優先し追加GPUは不要と考えている
・60万円程度に収まる構成を希望するテガラからのご提案
ご予算の範囲で、CPUの処理能力を優先した構成を検討しました。
PCI-Eスロットにも空きがあり、LANカード x3枚の搭載に対応しています。また、産業用途でのご利用のため、OSはWindows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bitとしています。
LTSC (長期サービスチャネル) は、リリース時点でOSの機能が固定され、運用期間中は毎月の品質更新プログラムのみアップデートされます。そのため、長期間安定的な利用が可能です。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。
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
製品撮影,自動検査,GigEカメラ,LANカード,PCI-Eスロット,DeepLearning,学習済みデータ,CPU処理能力,Windows 10 IoT Enterprise,産業用途主な仕様
CPU Xeon Processor W-2275 (3.30GHz 14コア) メモリ 32GB REG ECC ストレージ 500GB SSD M.2 ビデオ NVIDIA T400 ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bit キーワード
・Windows 10 IoTとは
Windows 10 IoTは、Windows 10をベースに組み込み向けの拡張機能を追加したOS。Windows 10がベースとなっているため、Windows 10のアプリケーションをそのまま利用できる。参考：Windows 10 IoT の概要 (Microsoft) ※外部サイトに飛びます
参考：組み込み系OS「Windows 10 IoT」の特色とは？ ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日：2023/02/22
ご注文の流れ
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お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。 （お電話でもご相談を承っております） |
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弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。 |
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必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。 |
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お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。 ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。 (掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております) |
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動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。 (納期は仕様や製造ラインの状況により異なります) |
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お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸) |
お支払い方法
お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。
| 法人掛売りのお客様 |
| 原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。 |
| 学校、公共機関、独立行政法人のお客様 |
| 納入と同時に書類三点セット（見積書、納品書、請求書）をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。 先に書面での正式見積書（社印、代表者印付）が必要な場合はお知らせください。 |
| 企業のお客様 |
| 納品時に、代表者印つきの正式書類（納品書、請求書）を添付いたします。 ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。 |
| 銀行振込(先振込み)のお客様 |
| ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。 |
修理のご依頼・サポートについて
弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。
■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
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。
| メール | support@tegara.com |
| 電話 | 053-543-6688 |
■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について
保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。
無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります
オプション保証サービス
| 「あんしん＋」 もしもの時の延長保証サービス |
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PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
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| HDD返却不要サービス |
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保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。 
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| オンサイト保守サポート | |
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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。
