Gazebo・ROS2対応リモート作業向けワークステーション

電気設備設計に携わるお客様より、ロボットモデルの作成にGazeboシミュレータとROS2を使用する環境構築を検討中とご相談をいただきました。
Docker環境で3名がリモート作業を行うため、並列処理性能を重視した構成を想定されています。
将来的には機械学習への応用も視野に入れており、GPU性能とのバランスを含めた検討をご希望です。OSはUbuntu 24.04、ご予算は税込150万円です。

CPU・メモリ構成について

複数ユーザーによる同時作業を想定し、並列処理性能に優れたEPYC 9354（32コア）を選定しました。
初期搭載メモリは256GB (32GB×8枚) で、空きスロットを活用することで最大384GBまで拡張可能です。
EPYC 9354の高効率なスレッド処理と大容量メモリにより、Dockerベースの仮想環境でも安定したパフォーマンスを発揮します。

GPUの選定と拡張性

GazeboシミュレータはGPUによる描画処理に対応しており、リアルタイム性を求める用途では描画性能が重要です。
そのため、CUDAコア数とVRAM容量のバランスに優れた「RTX 4500 Ada」を採用しています。
マザーボードはGPUを最大2枚まで搭載可能な設計で、初期構成の1枚に加えて、もう1枚の増設が可能です。
これにより、将来的にモデルの高精細化や機械学習処理の負荷が増加した場合でも、構成の拡張によって安定した運用が可能です。

ソフトウェアインストールについて

GazeboシミュレータおよびROS2のインストール作業は弊社にて承っています。
GazeboおよびROS2を用いたロボットモデルのセットアップ手順に関する記事を現在準備中です。
ロボットシミュレーション環境の構築をご検討中の方は、ぜひ公開後にご参照ください。

テガラのオーダーメイドPC製作サービスは、導入時の用途に加え、将来的な研究規模の拡大を見据えたシステムの拡張にも対応しています。
各種ソフトウェア要件に応じた構成のご提案はもちろん、研究環境全体の構築に関するご相談も承っています。
お客様のニーズに合わせて最適なソリューションをご提供しますので、どうぞお気軽にお問い合わせください。