- 事例No.PC-10543
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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：
690,800円GeForce RTX 4090搭載 深層学習用マシン
用途：声音合成のための深層学習お客さまからのご相談内容
声音合成の研究のため、音声言語の機械学習を目的としたマシンを導入したい。
予算60～70万円程度で、希望するマシンスペックは以下の通り。・メモリ：64GB以上
・ストレージ：1TB SSD 以上
・ビデオカード：NVIDIA RTX3090相当
・OS：Ubuntu (使い慣れたUbuntu 18.04をインストールして欲しい)テガラからのご提案
ご相談の時点では、為替レート上昇などの影響により、ご予算内で複数台のGPUに対応した構成をご提案することが難しいため、GPU x1台に対応した構成をご用意しました。2台目のGPU増設に対応しない構成となります。
また、Ubuntu 18.04のインストールに関しては、以下の情報をお伝えし、方針をご検討いただいています。
■Point
・Ubuntu 18.04は旧Verであり、最新のハードウェア構成では動作確認ができておらず、動作を保証することが難しい。
・Ubuntu 18.04のインストールを試すこと自体は問題ない。
・致命的なハード認識エラーがなければUbuntu 18.04で出荷し、エラーが発生＆解決できない場合は20.04もしくは22.04に変更する方法はどうか。
・Ubuntu 18.04をインストールした場合、LAN周辺やCPU、ボード系の低電力関係の対応でエラーが発生する可能性が考えられる。お客様からは「Ubuntu 18.04のインストールを試して問題がある場合には、20.04もしくは22.04に変更して構わない」とご承諾いただきましたので、本事例ではご要望に合わせたOSとしています。
また、GPUは新型のRTX4090を採用しています。
RTX4090は物理的なサイズ・発熱が大きいことから、筐体内部のエアフローに十分注意する必要があります。本事例はGPU x1台までに対応したハードウェア構成ですので、内排気タイプのRTX4090にも対応しています。そのため、ご利用ソフトウェア側でGPUに関する制限がなければ、旧製品のRTX3090よりも高い処理性能が期待できます。参考：【動作検証】GeForce RTX4090 取り付け～OS動作検証情報 ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」へ飛びます
検索キーワード
深層学習,声音合成,音声言語,機械学習,NVIDIA RTX4090,メモリ容量,SSDストレージ,Ubuntu 18.04,GPU構成,オーディオ研究,Deep 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主な仕様
CPU AMD Ryzen5 7600X (4.70GHz 6コア) メモリ 64GB ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 (内排気) ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Ubuntu 18.04 キーワード
・深層学習とは
深層学習、またはDeepLearning (ディープラーニング) とは、データを学習することでコンピュータが自律的に予測や分類を行う機械学習の手法です。
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
事例追加日：2022/11/16
- 事例No.PC-10074
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参考価格：
1,333,200円レンズ設計用マシン
用途：光学設計ソフトウェア「Zemax OpticStudio」の利用お客さまからのご相談内容
液晶ディスプレイの研究開発を目的として、光学設計ソフトウェア「Zemax OpticStudio」が高速に動作するマシンを導入したい。具体的には、レンズの設計やバックライト技術のシミュレーションでの利用を想定している。
現在使用中のマシンはRyzen Threadripper3 3970Xで、新しいマシンはそれと同等もしくは同等以上の性能を希望する。 具体的な条件は以下の通り。
・CPU：32コア以上 (Zemaxは32コアで最適な動作をすると聞いたため)
・メモリ：128GB
・ストレージ：SSD 1TB
・グラフィック：Geforce GTX1650と同程度
・予算：140万円以下テガラからのご提案
ご予算の範囲で構成を検討し、ご提案しました。
構成検討のポイント
・ご提案時点でThreadripper3 3970Xは終息のため、新しい世代のCPUを選定。
・ビデオカードは、ご提案時点で入手性の良いGTX1660Superを選定。また、お客様からご連絡いただいた「Zemaxは32コアで最適な動作をする」については、以下の見解をお伝えしています。
Zemaxは64スレッドを超えるとプロセッサーグループでコアが分かれてしまうため、64スレッド以上に対応しません。
現行のCPUは仮想スレッドもありますので、 32コア ＋ 32コア仮想スレッド で 合計64スレッド が上限になることに関連する情報と思われます。
仮に、少しでも処理理速をUPさせたい場合は、64コア搭載のCPUを採用し、仮想スレッドをオフにする方法が考えられますが、コスト差に見合うだけの速度UPにはつながらないと考えられます。参考：OpticStudio の実行に必要なコンピュータ (Zemax) ※外部サイトに飛びます
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 Ryzen ThreadripperPRO 5975WX (3.60GHz 32コア) メモリ 128GB ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ Geforce GTX1660S ネットワーク on board (1GbE x1 10GBase-T x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 11 Pro 64bit キーワード
・Zemax OpticStudioとは
Zemax OpticStudio (ゼマックス オプティックスタジオ) はZemax,LLC社の開発した光学設計解析ソフトウェア。内視鏡の光学設計や光ファイバーの開発設計、照明機器や照明設計の研究開発など、多方面で利用されています。
直感的なユーザーインターフェースにより、光学系の設計やシミュレーションを効率的に行うことができます。・プロセッサーグループとは
CPUを安定動作させるための制限。
1つのプロセスがCPU全てを使ってしまうことがないように、リソースを制限する手段です。・仮想スレッドとは
仮想スレッドとは、1つのコアをOSから2つ以上あるように見せかけたもの。
昨今のCPUでは1つのCPUコアに複数のスレッドを割り当てる仕様の物が多く、CPUコアの利用率を高める働きをしています。
スレッドはCPUコアを利用する単位であり、スレッド数が多いほどCPUは多くの命令を実行できるというメリットがあります。事例追加日：2022/11/04
- 事例No.PC-10454
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559,900円反応経路計算用マシン
用途：原子・分子スケール構造モデリングソフトウェア「Winmostar」の利用お客さまからのご相談内容
合金触媒の研究用途でマシンの新規導入を検討している。最適な構成を提案して欲しい。
・WinmostarでQuantum Espressoを使い、表面電子状態の計算や反応種 (プロピレンや水素等) が吸着した系の計算、NEB法による反応経路の計算などの実施を想定している。
・金属化合物を使用しているため、中にはユニットセル内の原子が10個を超えるものもある。
・予算申請のための見積もりなので具体的な予算は決まっていないが、ひとまずは50万円程度を想定している。テガラからのご提案
ご予算50万円に近い金額で検討した構成を検討し、ご提案しました。
構成検討のポイント
・Quantum Espressoは公式のCPUベンチマークデータが公開されている。
・AMD系の多コアCPUが性能面で有利。
・ベンチマークリスト内でご予算内で対応できるCPUは、Ryzen9 5900X 12コアやRyzen9 5950X 16コアが該当する。※参考：Performance Metrics (Quantum Espresso) ※外部サイトに飛びます
ご提案では、ベンチマークリストに掲載されたCPUよりも新しい世代の製品を採用しているため、より高いスコアを狙えると判断しました。
検索キーワード
反応経路計算,原子・分子スケール構造モデリング,Winmostar利用,QuantumESPRESSO,合金触媒研究,最適構成提案,金属化合物,NEB法,プロピレン,水素,表面電子状態計算,ベンチマークデータ,ハイパフォーマンス計算,分子動力学シミュレーション,量子化学計算,ユニットセル,ワークステーション提案,予算内構成,ミドルタワー筐体,分子モデリングソフトウェア
主な仕様
CPU AMD Ryzen9 7950X (4.50GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ 2TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 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 + 850W OS Microsoft Windows 11 Pro 64bit キーワード
・Winmostarとは
Winmostar (ウインモスター) は原子・分子スケール構造モデリングソフトウェア。量子化学計算 / 分子動力学計算 / 個体物理計算などに対応しており、GUIでのシミュレーションを行うことができます。※参考：Winmostar ※外部サイトに飛びます
・Quantum Espressoとは
Quantum ESPRESSO (クオンタムエスプレッソ) は、GNU General Public Licenseで無料配布されているオープンソースソフトウェア。第一原理電子状態計算プログラム。※参考：Quantum Espresso ※外部サイトに飛びます
事例追加日：2022/10/22
- 事例No.PC-10440
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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：
475,200円Gaussian向けマシン (予算50万円想定)
用途：科学計算用ソフトウェア「Gaussian」「GaussView」の利用お客さまからのご相談内容
事例No.PC-9979を見ての問い合わせ。
Gaussianでの計算およびGaussViewでの表示を行うためのマシンを、予算50万円程度で導入したい。
PC-9979の事例は、大きな計算は行わず限定的な用途を想定した内容だが、提案してもらうPCでGaussianを利用した場合にどの程度の計算ができるのか知りたい。テガラからのご提案
事例No.PC-9979の構成はパーツが終息しており、同じ構成でご提供することができないため、同価格帯での代替構成を提案させていただきました。
CPUは、ご予算内で多くのコア数を搭載できるようAMD Ryzen 16コア製品を採用しています。
CPU以外は、PC-9979と同程度のスペックとして設定しました。Gaussianではどの程度の計算ができるか
Gaussian 16では、50以上の原子数を設定して計算を行う場合、1コアあたり4GB以上のメモリを搭載することが推奨されています。
参考：Gaussian 16 Rev. C.01/C.02 Release Notes ※メーカーページが開きます
逆説的には、1コアあたり4GBのメモリ容量を確保していれば、1コアで50程度の原子数の計算を十分に行うことができると考えられます。
あくまで理論上の推測ではありますが、本事例の構成は16コア構成で、1コアあたり4GBのメモリ容量を確保していますので、単純計算で50原子xコア数程度の規模の計算を行うことができると考えられます。
検索キーワード
Gaussian/量子化学/計算化学/マシンラーニング/AI/HPC/クラスタ/GPU/CPU/メモリ/ストレージ/並列計算/スループット主な仕様
CPU Ryzen9 5950X (3.40GHz 16コア) メモリ 128GB ストレージ1 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 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 + 850W OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit 事例追加日：2022/10/13
ご注文の流れ
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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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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。
