第一原理計算や実験データ収集、機械学習を連携させた材料探索環境をTEGSYSがワンストップで構築・ご提案します
GPU搭載ワークステーションやクラスタなどの高性能なハードウェア構成のご提案・ご提供で、材料探索における各種シミュレーション等を高速化し、研究を加速します。
またご予算に合わせて将来への拡張性を持たせた構成でのご提案や、PoCによる導入支援も可能ですので、段階的な本格導入をご検討の場合にもTEGSYSにお任せください。
材料探索において、このようなお困りごとはありませんか？
検討対象となる材料候補が多すぎて、絞り切れない…
第一原理計算や分子動力学(MD)の計算コストが高く、膨大な時間がかかる…
実験データとの連携が煩雑で、効率的な検証が難しい…
材料探索の高速化においては、材料探索 (特にマテリアルズ・インフォマティクス領域)で必要とされる機械学習系の処理や分子シミュレーションに適した構成のマシンの導入により、各フェーズの処理時間を短縮化することが重要です。
しかし、「速度向上にはGPUが効果的だと考えてはいるが、具体的にどのGPUを選択するのが最適なのか判断が難しい」また「GPU以外のパーツとの相性まで考慮すると、なかなか検討に踏み切れない…」 そんなお悩みはございませんか？
材料探索用マシンについてお困りの際には、年間1,500件以上の研究用PC構成のご相談をいただくTEGSYSにお任せください。
お客様の利用する解析手法や扱うデータの規模に応じて、最適なマシンをご提案いたします。
材料探索における3つのフェーズの最適化を、テグシスが支えます
TEGSYSでは、ディープラーニングモデルの学習・推論から第一原理計算／MDシミュレーションなど、材料探索における各フェーズに最適な環境をご用意いたします。 もちろん全てを網羅した「材料探索のためのワンマシン」もご提案可能ですので、お問合せください。
TEGSYSは材料探索の各ステップをシームレスに支援し、探索期間の大幅短縮とコスト削減を実現します
① データ収集を支えるハード基盤
実験データや構造データを一元管理できる大容量ストレージを採用したワークステーション／サーバのご提供
実験データ・構造データ・計算ログなどの大量データを扱う研究のために、大容量ストレージ／高速I/O対応のワークステーション・サーバ構成を提供しております (例：管理ノードに20TB RAIDを構成)。研究室～センター全体でのデータ管理環境にも対応可能です。
② 高速探索を実現するGPU環境
GNN・生成モデル・各種MLモデルの学習をGPUワークステーション／GPUサーバで高速化
「AI材料探索に必要な計算資源がほしい」「GPUの選定や構成がわからない」というニーズに合わせて、最適なマシンをご提案いたします。
③ DFT／MDなどの検証フェーズを高速化する計算環境
第一原理計算 (DFT)、分子動力学 (MD)、力場シミュレーションなどに必要な多コアCPU・大容量メモリ構成のワークステーション／サーバを提供。
研究開発者さまからお寄せいただくことの多い「高負荷計算をとにかく安定して実施したい」といったご要望に合わせて、構成を最適化いたします。
実際のお客様からのご相談内容とTEGSYSからの提案事例
TEGSYS では、実際にお客様に提示したPC 構成を「提案事例」としてご紹介しております。
どのようなご相談をいただき、どのような意図で具体的にどのような構成をご提案したのかをご覧いただくことで、お問い合わせのイメージに繋がれば幸いです。
- ・営業担当者が、メールや電話でヒアリングを行い、最適な構成のお見積りをご案内します
- ・お見積もり無料 / 24時間以内に第一報ご連絡 / 科研費・校費でのお支払い対応
事例No.PC-TWTJ253956
GROMACS・LAMMPS用ワークステーション
お客さまからのご相談内容
分子シミュレーション用途でLinux OS搭載のワークステーション導入を検討している。
GROMACSとLAMMPSのインストールに加えて、設置支援および導入後の保守も依頼したい。ハードウェアとしては、GPU2枚搭載、IPMI機能を想定。
その他、SSH接続やIPアドレス設定など社内PCとの連携・接続のサポートも希望する。
テガラからのご提案
CPUとメモリ構成について
Xeon W5-2565X (18コア) を採用し、GROMACSやLAMMPSなどの並列計算に対応できる計算性能を確保しました。
メモリは128GB (32GB×4枚) を搭載し、将来的には256GBまでの増設が可能な構成です。これにより、大規模な分子動力学シミュレーションにも対応できます。
GPUの選定について
RTX PRO 4000 (Blackwell世代) を2枚搭載する構成としました。PCI-E x16レーン接続に対応しており、計算処理の高速化と安定性を両立しています
事例No.PC-TRNJ253648
Autodock Vina・GROMACS用ワークステーション
お客さまからのご相談内容
Autodock Vina (または vina-gpu) と、 GROMACS を用いた分子シミュレーションに使用するPCを導入したい。
OSはUbuntuを希望。
CPUはIntel Core 構成を中心に検討中だが、AMD Ryzen構成も選択肢に含む。
メモリ容量は32GBを基本とし、64GBへの増設による性能向上の程度を確認したい。
テガラからのご提案
CPUについて
本構成では、AMD Ryzen 9 9950X3Dを採用しました。
GROMACSはCPUのL3キャッシュを多用するため、キャッシュ容量が処理性能に大きく影響します。
Ryzen 9 9950X3Dは128MBのL3キャッシュを搭載し、OpenBenchmarking.orgのGROMACSベンチマークでは高い処理性能を記録しています。
そのため、分子シミュレーション用途における計算効率の最大化を目的として、本構成に採用しました。
GPUの選定について
GPUにはNVIDIA GeForce RTX 5070を選定しています。
使用予定のソフトウェアであるvina-gpuとGROMACSは、CUDA対応GPUによる計算加速に対応しており、RTX 5070はその要件を満たしています。
Ubuntu環境での安定動作も確認されているため、GPUアクセラレーションを活用する構成に適しています。
事例No.PC-TUKD251927
RTX 4090搭載 MIPAR向けワークステーション
お客さまからのご相談内容
AI技術を採用した画像解析ソフトウェア MIPARの Spotlight と Deep Learning オプション機能を用いて解析をするため、GPUを搭載したワークステーションを導入したい。予算は約100万円。
テガラからのご提案
Spotlight と Deep Learning の両方で快適に運用できるよう、GPU性能を最重視した構成をご提案しました。
GPUについて
本構成では、主要機能で求められるGPU条件を踏まえ、性能要件を満たすパーツを選定しています。
Spotlightでは、VRAM 16GB以上が最適とされています。
Deep Learning では、8K解像度での学習・推論に対応可能なGPUとして、NVIDIA GeForce RTX 4090が明記されています。
そのため、VRAM 24GBを備えたGeForce RTX 4090を採用しています。
CPUとメモリについて
MIPARの公式ドキュメントでは、CPUは8コア以上、メモリは32GB以上が推奨されています。
本構成では、Intel Core Ultra 9 285K (24コア)と192GBメモリを搭載し、推奨要件を大きく上回る処理性能とメモリ容量を確保しています。
「研究用PCで実現したいこと」を、どのようなことでもお気軽にお問合せください
- ・営業担当者が、メールや電話でヒアリングを行い、最適な構成のお見積りをご案内します
- ・お見積もり無料 / 24時間以内に第一報ご連絡 / 科研費・校費でのお支払い対応
関連情報
テグシスなら相談できます！
初めてのPC選びは、専門用語や仕様の違いに戸惑うことも多く、「本当にこの構成で大丈夫かな？」と不安になる方もいらっしゃいます。 「このスペックって何？」「自分の研究に合ってるか分からない…」という方もご安心ください！
テグシスでは、そんな研究者の皆さまの声に寄り添いながら、研究内容に最適なPC構成をご提案しています。
こんなお悩み、ございませんか？
- 「研究室で『このソフト使って』と言われたけど、どんなPCが必要か分からない」
- 「予算内で、なるべく快適に使える構成を知りたい」
- 「メモリって何？GPUって必要なの？」
こうした疑問も、専門スタッフが丁寧にヒアリングしながら一緒に解決していきます。
PCやワークステーションのことがわからなくても大丈夫
- 研究内容をお知らせいただければ、目的に合ったスペックを分かりやすくご提案します
例：「ナノポアシーケンサー解析用のPCが欲しい」「同じPCで機械学習もやりたい」など - 他の研究者の導入事例も多数公開中
実際にどんなPCが使われているか、具体的な事例を参考にできます - 導入後も安心のサポート体制
ソフトウェアのインストールや初期設定など、運用開始までしっかりサポートします
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