PC提案事例

機械学習 (ニューラルネットワーク) 用のPCが欲しい。
2枚のGPUを搭載して、それぞれを別々の学習で利用したい。具体的には、以下のスペックを考えている。

・CPU：IntelでもAMDでもどちらでもよい
・マザーボード：PCI-E 4.0 x16（PCI-E 5.0 x8）相当の転送速度でGPUを2枚挿せるもの
・メモリ：DDR4-3200かDDR5で、32GBか64GBのどちらかを検討している
・SSD：NVMeタイプ 500GB
・HDD：S-ATA 8TB
・電源：1600W
・GPU：NVIDIA Geforce RTX3090 x2枚
・OS：CentOS 7

第3世代Xeon Scalableを用いた1CPU仕様のマシンをご提案しました。
この構成を採用した主な理由は、PCI Express 4.0への対応です。2台のビデオカードはPCI-Express 4.0 x16の帯域幅で接続されます。

また、用途を考えるとメインメモリはビデオメモリの総容量以上を確保することが望ましいため、RTX3090のビデオメモリ24GB x2枚分の48GB以上である64GBとしています。
その他の構成も、可能な限りお客さまのご要望にあわせています。

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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

検索キーワード
科学演算,画像解析,機械学習,Anaconda,Rプログラミング,TensorFlow,PyTorch,GPUサーバー,Ubuntu 20.04,ハイスペックPC, 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

事例No.PC-8962Bを見ての問い合わせ。
写真から3Dモデルを作成するフォトグラメトリ用ソフトウェアRealityCaptureを用いて遺構や遺物のSfMが行えるマシンを導入したい。

RealityCapture以外にもAdobe Creative CloudやZoom、Metashapeの使用も予定している。
ドローンを利用するような大掛かりなものは想定していないので、予算60万円程度で構成を提案してほしい。

RealityCaptureとMetashapeを比較すると、RealityCapture側はアルゴリズム上メモリ要求が少ない反面、ストレージへのアクセスが多くなるため、ストレージ速度が重要になります。
そのため、メモリ容量の上限よりもストレージ速度を重視し、CPUを最新世代とすることで、全体的に速度アップした仕様としています。

本構成のCPUはIntel製デスクトップ系の最上位品ですので、一般的なOA用途においては十分なメモリ容量となっています。そのため、オフィス系ソフトで処理が遅いと感じることはほぼないものと思われます。
ただし、ストレージは速度優先での選定としていますので、容量自体はあまり大きくありません。PC上に置くデータ量にご注意ください。

事例No.PC-3294を見ての問い合わせ。
有限要素法解析 (DIANA FEA) に使用していた解析用マシンが故障したため新規導入を検討しているが、PCに詳しくないので、用途に適した構成を提案して欲しい。
実際の解析に必要なスペックとして、メモリは64GBを希望する。CPUは、XeonとCore i系のどちらがいいのかわからない。
その他、動画の編集でも使用する予定があるため、ある程度のグラフィック性能が欲しい。
予算は50～60万円を想定している。

DIANA FEA公式サイトに掲載されている構成例の”EXAMPLE CONFIGURATIONS”を参考に検討しました。全体的なスペックは、ご覧いただいた事例No.PC-3294をアップデートした内容という位置づけです。
ビデオカードはミドルクラスのQuadro系列の製品を選択しています。一般的なレベルの動画編集は問題なく処理できる性能です。その他、将来的なWindows 11への移行を想定し、TPMモジュールを搭載しています。

また、CPUはXeonを選択しています。
解析やシミュレーション用途で導入されるマシンにXeonを搭載した構成が多いのは、ECCメモリのサポートなど長時間の解析に求められる機能に対応していることや信頼性などが理由として挙げられます。
Core i9といったコンシューマ向け製品でも、ソフトウェアをご利用いただくこと自体は可能と思われますが、ソフトウェアメーカーが提示する推奨構成がある場合、それに準拠した構成にした方が、ソフトとハードのマッチング面で問題が少ない点も理由として挙げられます。

なお、DIANAはCPU処理が重要なソフトです。
コア数を増やすことで高速化を実現できる可能性もありますが、分析の多くは順次実行されるため、クロックを重視した選定が望ましいと考えられます。