材料工学・マテリアル研究向け マシン選定のポイント

材料工学やマテリアル研究分野では、高度な物性解析や構造解析を行うために高性能なPC環境が不可欠です。

テガラでは研究用途に最適なPCをご提案しております。

主要な計算手法と必要なPCスペック

材料工学やマテリアル研究において使用される主要な計算手法と、それに求められるPCスペックを以下にまとめました。共通するポイントや注意点も記載しています。

共通ポイント:

  • 高性能のCPUと大容量メモリが必要。
  • 一部の手法では、GPUの利用が推奨される。
  • データ処理能力の向上を図るために、適切なハードウェア環境が重要。

主要な計算手法と必要なPCスペック:

第一原理計算 第一原理計算は、物質の電子構造を基礎から計算する手法です。量子力学の原理に基づき、原子や分子の構造や性質を理論的に予測します。
大規模な行列演算や並列処理が頻繁に行われるため、高性能なGPUが必要です。GPUは並列処理に優れており、計算速度を大幅に向上させることができます。また、大規模な電子構造計算では多くのメモリが必要です。数百GB以上のメモリ容量が必要な場合もあります。
分子動力学シミュレーション 分子動力学シミュレーションは、分子の運動を時間とともにシミュレーションする手法です。分子間の相互作用や力学的振る舞いをモデル化し、物質の性質や反応過程を研究します。
分子間の相互作用や力学的な振る舞いを計算するため、大量の浮動小数点演算が行われます。これらの演算はGPUが得意とする領域であり、高性能なGPUが必要です。また、シミュレーション中に生成される膨大なデータを処理するため、大容量のメモリが必要です。数十GB以上のメモリ容量が必要な場合があります。

有限要素法 有限要素法は、物体を有限個の要素に分割し、それぞれの要素の特性を数値計算して物体全体の挙動を予測する手法です。構造解析や流体解析などの応用があり、物体の変形や応力、流体の流れなどを解析します。大規模な行列演算や連立方程式の解法が行われます。これらの演算はGPUによって高速化できるため、GPUの利用が推奨されます。また、解析対象の物体のサイズや複雑さに応じてメモリ容量の要求が変わります。数十GB以上のメモリ容量が必要な場合もあります。大規模なモデルや高密度なメッシュを取り扱う場合には、より大容量のメモリが求められます。
モンテカルロシミュレーション モンテカルロシミュレーションでは、確率や統計的な手法を用いてシステムの振る舞いを推定します。大量のランダムなサンプリングや乱数生成が必要なため、高速な演算が要求されます。GPUは乱数生成や並列計算に優れており、モンテカルロシミュレーションの高速化に適しています。また、シミュレーションの精度を向上させるためには多くの反復試行が必要であり、大容量のメモリも必要です。
格子動力学 格子動力学では、物質の原子や分子を格子上に配置して振る舞いをシミュレートします。格子点上の相互作用や運動方程式の計算が主な処理です。高速な行列演算や浮動小数点演算が要求されるため、GPUの利用が推奨されます。また、シミュレーションの規模に応じて格子点の数や相互作用の数が増加し、メモリ容量も増えていきます。数十GB以上のメモリ容量が必要な場合もあります。

これらの要素を考慮し、適切なハードウェア環境を整えることで、効率的な計算やシミュレーションが可能となります。

使用される主要ソフトウェアと求められるPCスペック

材料工学やマテリアル研究分野では、高性能なPC環境が必要です。以下に共通するポイントや注意点をまとめました。

共通ポイント:

  • 高性能のCPUと大容量メモリが必要。
  • 一部のソフトウェアや計算手法では、GPUの利用も有効。
  • 複雑な解析や大規模データ処理に対応するために、適切なハードウェア環境が必要。

主要ソフトウェアとその要件:

ANSYS 用途:構造解析、熱解析、流体解析、電磁場解析など幅広い物理解析
必要なハードウェア:高性能なCPU、大容量メモリ、高速なグラフィックスカード
ABAQUS 用途:非線形有限要素解析、動的解析、疲労解析、破壊解析など
必要なハードウェア:同様に高性能なCPU、大容量メモリ、高速なグラフィックスカード
MATLAB 用途:データ処理、アルゴリズム開発、数値計算、画像処理、信号処理など
必要なハードウェア:中程度のスペックのPCで動作可能(高性能なハードウェアで高速化可能)
COMSOL Multiphysics 用途:多物理場の連成解析、金属・半導体デバイスシミュレーションなど
必要なハードウェア:高性能なCPU、大容量メモリ、高速なグラフィックスカード
CrystalMaker 用途:結晶構造の可視化と解析
必要なハードウェア:標準的なPC(特別な高性能ハードウェアは必要ない)
Gaussian 用途:量子化学計算(分子軌道法に基づく第一原理計算)
必要なハードウェア:並列性能の高いCPU、大容量メモリ
LAMMPS 用途:分子動力学シミュレーション
必要なハードウェア:並列性能の高いCPU、大容量メモリ、並列化に適したHPC 
GROMACS 用途:分子動力学計算
必要なハードウェア:並列性能の高いCPU、大容量メモリ、高速なグラフィックスカード
VASP 用途:第一原理計算
必要なハードウェア:並列性能の高いCPU、大容量メモリ、高速なグラフィックスカード

これらの要素を考慮し、材料工学やマテリアル研究用途に最適なPCを提案しています。適切なハードウェア環境を整えることで、効率的な解析やシミュレーションが可能となります。
特に、Gaussian、LAMMPS、GROMACS、VASPはスケーラビリティがパフォーマンスに直結します。

なお、ANSYSなどの商用ソフトウェアについては、契約ライセンスによって使用できるCPUコア数が決まっている場合がありますので、契約内容をご確認いただけますようお願いします。

材料工学・マテリアル研究に特化したモデルPC

材料工学・マテリアル分野の研究開発に携わるお客様からの要望をヒアリングし、代表的なソフトウェアでの利用に特化したモデルをご用意しました。
このモデルをベースとしたスペック変更も承っております。

Gaussianのご利用に適したワークステーション
参考価格:¥1,014,200-(税込)
CPU Intel Xeon W7-2495X 2.50GHz 24コア
メモリ 合計 128GB DDR5 4800 REG ECC 32GB × 4
ストレージ 1TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA T400 4GB (MiniDisplayPort x3)
ネットワーク on board (2.5GbE x1 /10GbE x1)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit
その他 Gaussianプリインストール

HSPiPのご利用に適したワークステーション
参考価格:¥572,000-(税込)
CPU Intel Core i9-13900 2.00GHz 8コア+1.50GHz16コア
メモリ 合計 8GB DDR4-3200 4GB ×2
ストレージ 500GB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA T400 4GB (MiniDisplayPort x3)
ネットワーク on board(2.5GBase-T x1)
筐体+電源 ミニタワー筐体 + 550W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit
その他 HSPiPプリインストール + サポートパック「あんしん+ ソフトウェア」

テグシスの提案事例 -材料工学・マテリアル-

上記モデルPCの他にも、テグシスでは材料工学やマテリアル分野のお客様へ,多数のPC構成をご提案してきました。
以下はその代表的な事例ですが、WEBに掲載のない用途・構成でもお気軽にご相談ください。
長年の実績から、最適な構成をご提案します。

PC-10461
金属錯体計算用マシン
予算50万円

Gaussianで金属錯体計算を行うためのPC構成例。
R言語による行列計算も想定しており、予算50万円の範囲での構成提案を希望。

PC-10865B
材料計算用マシン (2023年07月版)
予算80万円

VASPやABINITなど第一原理電子状態計算での利用を想定したワークステーション構成例。

PC-11249
VASP/物性研究用マシン
予算100万円
VASPを用いた物性研究を行うためのマシン構成例。24コアタイプのXeonを搭載し、メモリ容量は最大200原子ほどの計算を想定して128GB。容量UPにも対応。
CD-2327B
Gromacsによる 合計64コアCPUの数値計算用WS
予算190万円

Gromacsでの分子動シミュレーションを行うための構成例。CPUは合計64コア、ECCメモリ256GBを搭載した高性能ワークステーション。

PC-10291B
機械学習&量子化学計算シミュレーション用マシン (RTX A6000 x4枚構成)
予算550万円
RTX A6000 x4枚を100V環境で使用できる構成。
機械学習と量子化学計算シミュレーションでの利用を想定した特殊構成。
PC-11103
機械学習&シミュレーション用マシン
予算830万円
機械学習と量子化学計算などのシミュレーションを行うためのマシン構成例。量子化学計算ではVASP 6とQuantum Espressoの利用。GPGPUでの倍精度演算に対応している。