PC提案事例

事例No.PC-10865を見ての問い合わせ。
物質科学ソフトウェア「VASP」を用いて物性研究を行いたい。
鉄などの金属とその酸化物膜、その界面に高分子を配置した系で表面の電子状態を数百ほどの原子数で計算したいと考えている。
また、将来的には第一原理分子動力学計算も視野に入れている。

上記の用途に適したワークステーションを提案してほしい。

より安価に高速計算を行うことが可能な場合は、GPUで計算を行うことも検討している。

希望する条件は以下の通り。

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
最新の第4世代Xeon Scalableシリーズを搭載した構成です。
24コア製品のIntel Xeon W7-2495Xを選択していますが、ご希望に応じて変更することも可能です。

最大200原子ほどの計算を想定して、メモリ容量は128GBとしています。
これ以上の原子数の計算をご予定の場合は、メモリ容量を256GBに拡張することもご検討ください。

ストレージはご希望に沿って1TB SSD S-ATAを搭載しています。
最大2台のHDDを搭載できますので、ストレージ構成の変更をご希望の際にはお申し付けください。

CPU計算仕様とGPU計算仕様の比較

CPU計算仕様とGPGPU仕様を比較した場合、高精度な計算ではGPGPU仕様が優位ですが、価格面ではCPU計算仕様が優位です。
VASPのGPGPU対応に関する公式ドキュメントでは、GPGPUを利用する際は倍精度演算(fp64)性能の高いGPUを利用することが求められています。
加えて、下記のオンラインマニュアルにはGeForceシリーズやワークステーション向けRTXシリーズなどは適していない旨が明記されています。

参考：OpenACC GPU port of VASP – Vaspwiki ※外部サイトへ飛びます

fp64性能を考慮したGPUとして、NVIDIAの現行製品ではA100やH100が挙げられますが、これらの製品はカード単体で本事例のマシン価格より高額です。また、カードの冷却方式の仕様上、GPGPU専用筐体での利用が必要です。

上記のポイントを踏まえ、本事例では価格を優先したCPU計算仕様をご案内しています。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

産業用カメラの画像をリアルタイムでMP4に変換して動画を記録するシステムを開発している。この用途に最適なマシンの構成を提案してほしい。

長時間の録画稼働を想定しているため、できる限り耐久性が高く、長期間供給可能な構成を希望する。
また、筐体はできるだけ小さいものを希望する。可能であればスリムタワーが望ましい。

希望する条件は以下の通り。

ご希望の条件にあわせて、長期供給に対応したパーツを選択した構成をご提案しました。
マザーボード、CPUなど基幹の部品は2029年まで供給が継続される予定です。

ビデオカードの選定

ビデオカードは、ご指定のNVIDIA Geforce GTX1650を採用していますが、本製品はコンシューマー向け製品です。長期供給を重視される場合はNVIDIA RTXシリーズなどのワークステーション向けビデオカードに変更することも可能ですので、お気軽にご相談ください。

CPUの発熱と筐体の選定

また、この構成はCPUに高負荷時の発熱が相応に高いIntel Core i7-12700を搭載しており、フルハイトのビデオカードも搭載しています。そのため、容積の小さいスリムタワー型筐体を採用することが難しい構成です。
本事例では、筐体内部の排熱・冷却に配慮して、大型のCPUクーラーやフルハイトのビデオカードを搭載可能なミニタワー型筐体をご案内しています。CPU・ビデオカードの構成を変更した場合、スリムタワー型筐体への対応も可能ですので、ご希望の場合はご相談ください。

なお、本構成は撮影した画像をAIに学習させることで製品エラーを検出する使い方を想定しております。関連する事例として、後工程としての学習用構成 (事例No.PC-10311) や製品判定用 (事例No.PC-10540) のマシンの事例もございますので、お気軽にご相談ください。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

予算60万円で、NeRF用のフレームワーク「nerfstudio」を利用するためのワークステーションの導入を検討している。

GPUはnerfstudio公式サイトのCurrently supported CUDA architectures in the docker imageの表に記載があるモデルを希望する。

その他の条件は以下の通り。

お客様ご指定のパーツを搭載した構成をご提案しました。
ご指定に沿って2023年10月時点で最新の第13世代Intel CoreシリーズであるIntel Core i9-13900Kを搭載した構成です。このCPUはシリーズ内で最多の24のコアを搭載したハイエンドモデルです。

ビデオカードは、お客様が候補として想定されたGeforce RTX4070Tiを選択しています。価格的にも、本製品がご予算内で選択可能な製品のなかでは最上位クラスです。
※Geforce RTX4070Tiはnerfstudio公式サイトの表にも記載があるモデルです。

また、本構成は100V環境での運用に対応しています。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

事例No.PC-10992を見ての問い合わせ。

Stable Diffusionによる画像生成を活用したゲームの開発プロセスの研究を行っている。作業ロットの増加と作業時間圧縮を念頭に、RTX4090を3枚搭載したマシンを導入したい。Stable diffusion Web UI (Python) の動作に特化した構成を希望する。

希望する条件は以下の通り。

お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
事例No.10992の元となった事例No.PC-10880をベースに、ビデオカードの搭載数を3枚に変更した構成です。

ベース事例ではRTX4090を4枚搭載していたため、消費電力の都合上200V環境を推奨していました。
本事例のビデオカードx3枚構成は100V環境での利用が可能ですが、給電量を確保するため、PC-10880の事例と同様に2台の電源ユニットを搭載しています。
この2台の電源ユニット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。

なお、Stable Diffusionの動作は主にビデオカードの性能に依存します。
そのため、価格や消費電力が低くなるように各パーツを選択し、ビデオカードの性能に特化した構成としています。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。