材料工学・マテリアル研究向けマシン選定のポイント

材料・マテリアル研究では、電子構造解析や分子シミュレーションなど、非常に高度で複雑な計算処理が求められます。そのため、一般的なパソコンでは処理能力が不足し、研究の効率や精度に影響を及ぼすことも少なくありません。

しかし、ご安心ください。専門的な知識がなくても大丈夫です。どのような研究に、どのようなワークステーションが適しているのか——その選び方を、わかりやすく丁寧にご案内いたします。

よく使われる計算手法と必要なスペックの目安

材料・マテリアル研究では、使用する計算手法によって、求められるPCの性能が大きく異なります。ここでは、代表的な手法と、それぞれに適したワークステーション構成のポイントをわかりやすくご紹介します。

主な計算手法

計算手法	用途	構成検討のポイント
第一原理計算 (Ab initio)	電子構造解析や物性予測高性能	CPU、64GB以上のメモリ、大容量SSD
分子動力学 (MD)	分子の運動や相互作用のシミュレーション	GPU搭載、並列処理対応CPU、高速ストレージ
マルチスケールモデリング	原子〜マクロスケールの統合解析	バランスの取れたCPU・メモリ・GPU構成
フェーズフィールド法	材料の相変化や微細構造の予測	メモリ重視、安定性の高いストレージ
マテリアルズ・インフォマティクス	AIを活用した材料探索・設計	GPU (AI処理向け) 、大容量ストレージ、AI対応構成

ソフトウェア別のスペック目安

それぞれの計算手法に対応したソフトウェアも、必要なスペックに影響します。以下は代表的なソフトと推奨構成の一例です。
使用するソフトウェアによっても、必要な構成が変わります。

第一原理計算ソフトウェア (クリックで表示)

対象ソフト：WIEN2K / VASP / Quantum ESPRESSO / CASTEP

上記の第一原理計算ソフトウェアは、原子レベルでの電子構造解析を行うため、非常に高い計算精度と処理能力が求められます。

**推奨スペック**
CPU	高性能なマルチコアCPU (例：Intel Xeon / AMD EPYC) 計算の中心となるため、コア数とクロック数が重要です。
メモリ	最低でも64GB、可能なら128GB以上大規模な系を扱う場合、メモリ不足がボトルネックになります。
ストレージ	NVMe SSD (1TB以上) 計算結果の読み書きが頻繁に発生するため、高速なストレージが必要です。
GPU	精度な計算ではGPGPU仕様が優位。ただし、価格面ではCPU計算仕様が優位大規模演算や並列処理を行う場合は高性能なGPUが必要ですが、CPUで計算を行うことで価格を抑えることもできます。
OS環境	Linux推奨 (WSL2でも可) 多くの第一原理計算ソフトがLinux環境で最適化されています。

分子動力学シミュレーション (クリックで表示)

対象ソフト：LAMMPS / GROMACS / Materials Studio

分子の動きを時間軸で追うシミュレーションでは、並列処理とGPUによる高速化が鍵となります。

**推奨スペック**
CPU	並列処理対応のマルチコアCPU (例：Intel Xeon / AMD EPYC・Ryzen Threadrippe) GPUとのバランスが重要です。
メモリ	64GB以上推奨多数の分子を扱う場合、メモリ消費が増加します。
ストレージ	高速SSD (NVMe) シミュレーションデータの保存・読み込みに最適です。
GPU	NVIDIA RTXシリーズ (例：RTX PRO 4000 / RTX PRO 5000) CUDA対応で、計算速度が向上します。
OS環境	Linux推奨 (WSL2でも可) 多くの第一原理計算ソフトがLinux環境で最適化されています。

マテリアルズ・インフォマティクス (クリックで表示)

対象ソフト：ExoMatter / IBM Materials AI / Quloud

AIを活用して材料探索を行う分野では、GPU性能とデータ処理能力が重要です。

**推奨スペック**
CPU	高性能CPU (例：Intel Xeon / AMD EPYC) データ前処理や並列処理への対応を前提とした選定がポイントです。
メモリ	128GB以上推奨大規模データセットを扱う際に必要です。
ストレージ	10TB以上のHDD＋SSD併用学習データやモデル保存に対応するため、大容量が必要です。
GPU	AI処理向けGPU (例：NVIDIA H100 / RTX PRO 6000) 機械学習モデルの学習・推論に適したGPUが必要です。
OS環境	LinuxまたはWSL2＋Python環境 AIライブラリ (TensorFlow, PyTorchなど) との互換性が高いです。

熱・機械的物性解析 (クリックで表示)

対象ソフト：ANSYS / ABAQUS

構造解析や応力解析など、物理的なシミュレーションを行うソフトでは、安定性とメモリ容量が重視されます。

**推奨スペック**
CPU	マルチコアCPU (例：Intel Xeon Gold / AMD EPYC) 長時間の解析でも安定した処理が可能。
メモリ	目安は64GB〜128GB メッシュ数が多い解析ではメモリ消費が激しくなるため、128GB以上の容量が必要になる場合もあります。
ストレージ	信頼性の高いSSD＋バックアップ用HDD 長期保存や再解析に備えた構成が望ましい。
GPU	基本不要 (ただし可視化用途には有効) 解析自体はCPU中心ですが、結果の3D表示にはGPUが役立ちます。
OS環境	Windowsが主流。Linux版もあり (特にABAQUS) 多くのユーザーがWindows環境で利用していますが、Linux版は安定性・処理速度の面で優れる場合があります。企業・研究機関ではライセンスや運用体制に応じて選択されます。

OSとソフトウェアの互換性

多くの研究用ソフトはLinux環境で最適化されていますが、WindowsでもWSL2を使えばLinux環境を構築可能です。
初心者の方でも、テグシスのサポートにより安心して導入・運用が可能です。

WSL2関連情報 (クリックで表示)

研究内容に合ったPCを相談する

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。