電磁場解析と深層学習用マシン

事例No.PC-8278をご覧になったお客様より、電磁場解析用のワークステーションの導入についてご相談いただきました。

電磁場解析ソフトであるAnsys Lumerical FDTDを中心に、Rsoft FullWave、 MATLABを使用するマシンとしての導入予定です。
より具体的には、Ansys Lumerical FDTDでは32コアのライセンスを使用予定で、Rsoft FullWAVEは使用上限が20コアのため、導入するマシンのCPUのコア数としては32コア程度を想定されています。
また、現在使用しているマシンでは、Ansys Lumerical FDTDのGUI動作が非常に重く感じるというお悩みも伺っています。

その他、Pytorchを用いたDeepLearningへの利用も検討しており、NVDIA Geforce RTX3090程度のGPUが搭載された構成もご希望いただきました。

お客様が想定されている条件は以下の通りです。

・CPU:32コア程度
・メモリ:1TB以上 (可能であれば2TB以上)
・ストレージ:M.2 PCIe Gen 4.0対応SSD
・GPU:NVIDIA Geforce RTX3090程度、将来的に増設予定あり
・OS:Windows 11 Professional
・使用するソフトウェア:Ansys Lumerical FDTD 2023R1 (32コアライセンス)、Rsoft FullWAVE (ソフト動作上限20コア)、MATLAB、Pytorch
・予算:300万円程度

ご連絡いただいた条件に合わせて、以下の構成をご提案しました。

CPU Intel Xeon Gold 6426Y (2.50GHz 16コア) x2
メモリ 1TB REG ECC
ストレージ 2TB SSD M.2 PCIe Gen 4.0
ビデオ NVIDIA RTX A6000 48GB (合計2枚まで増設可能)
ネットワーク on board (10GBase-T x2)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1600W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit

最新の第4世代Xeon Scalableシリーズ Intel Xeon Gold 6426Y搭載の2CPU構成です。合計32コアとなる構成はXeon W-3400シリーズの1ソケット構成でも実現可能ですが、ご利用予定の電磁場解析にはメモリ帯域の幅も重要となります。そのため、メモリバスの面で優位な2ソケット構成としています。

メモリは2TB搭載した場合、ご予算をオーバーしてしまいます。そのため、ご予算に収まる容量である1TBとしています。

ビデオカードは、Geforce RTX3090程度のGPUをご希望いただきましたが、Ansys社製品はGeForceシリーズをサポートしておりません。そのため、ワークステーション向けハイエンドビデオカードであるNVIDIA RTX A6000を選択しています。
NVIDIA RTX A6000はGeforce RTX3090と同型のチップ GA102を搭載したビデオカードで、ワークステーション向けビデオカードラインナップでのRTX3090にあたる製品となります。また、10752基のCUDAコア、336基のTensorコア、48GBのGDDR6 VRAMを備えているため、DeepLearningへの活用も期待できます。

なお、この構成にはNVIDIA RTX A6000 x1枚を増設可能です。電源容量に関しても、GPU増設後を考慮して選択しています。

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。

■キーワード

・Lumerical FDTDとは
Lumerical FDTDは有限差分時間領域法を用いた電磁界解析ソフトウェア。3次元構造の広い周波数範囲での解析が可能で、複素媒質や各種材料を考慮できる。FDTD法により高速に広帯域の周波数解析が行え、位相やSパラメータの取得が可能。入射波も豊富で開放境界はPMLで実現。出力フォーマットや回路結合にも対応し直感的な操作性。マイクロ波・光通信・フォトニクス分野で研究開発に使われている。

参考:LUMERICAL FDTD (Ansys) ※外部ページに飛びます

・FullWAVEとは
FullWAVEは有限差分時間領域法 (FDTD法) を用いたCAEソフトウェア。高性能・高精度なシミュレーションエンジンと快適なCADレイアウトプログラムを用いて、様々なフォトニック構造における光の伝搬を解析することができる。解析対象の材料特性として、分散性材料や非線形性をもった材料を扱うことも可能。

参考:FullWAVE 製品概要 | Synopsys ※外部ページに飛びます

・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。

参考:【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。

参考:Python ※外部サイトに飛びます

参考:【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は?- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます