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ホーム > 研究開発用PC 構成事例 (テグシス) > 機械学習・地震波動解析向けワークステーション

機械学習・地震波動解析向けワークステーション

2025年10月22日 テガラ株式会社 数物系科学, 工学, 人工知能, ロボティクス, 研究開発用PC 構成事例 (テグシス)

機械学習および数値計算を中心とした研究に取り組まれているお客様より、100V環境で使用可能なワークステーション導入のご相談をいただきました。
使用予定ソフトは PyTorch、TensorFlow、OpenSWPC、SPECFEM、hbi、自作の MPI/OpenMP 並列コードです。
ご希望のハードウェアスペックは、CPU は64コア以上、メモリは256GB以上 (帯域幅重視) 、GPUはVRAM 96GB以上、SSDは高速I/O対応で4TB以上。
ご予算は約500万円を想定されています。

CPU AMD Ryzen Threadripper PRO 9985WX 3.20GHz (boost 5.4GHz)
64C/128T
メモリ 合計512GB DDR5 5600 REG ECC 64GB x 8
ストレージ1 4TB SSD M.2 NVMe Gen5
ストレージ2 4TB SSD M.2 NVMe Gen4
ビデオ NVIDIA RTX PRO6000 Max-Q 96GB
ネットワーク on board (10GBase-T x2)
筐体+電源 ミドルタワー型筐体+1600W 80PLUS PLATINUM
OS Alma Linux
保証 HDD返却不要サービス 1年

並列計算に最適なCPU構成

数値計算に最適なCPUとして、64コア128スレッドのRyzen Threadripper PRO 9985WXを採用しています。
多くのコア数に加え、ベースクロック 3.20GHzという高い動作周波数により、MPIやOpenMPを活用した並列処理を効率的に実行できます。
また、8チャネル対応のDDR5メモリにより、メモリ帯域のボトルネックを軽減しており、複数のプロセスを同時に実行する場合でも、安定した処理が可能です。

メモリ構成について

OpenSWPCやSPECFEMなど、大規模な行列データを扱う波動解析ソフトでは、十分なメモリ容量と高速なアクセス性能が求められます。
本構成ではDDR5-5600 REG ECC 512GB(64GB×8枚)を搭載し、容量・帯域幅ともに余裕ある環境を実現しています。
複雑な数値計算や並列処理においても、安定したパフォーマンスで計算処理を行えます。

GPUの選定と拡張性

機械学習用途として、GPUにはVRAM 96GBのRTX PRO 6000 Max-Qを選定しています。
大容量のグラフィックメモリは、深層学習だけでなく、GPUを利用する技術計算にも適しており、幅広い解析処理に活用できます。
SPECFEM3D Cartesianの解析では、NVIDIA公式にてマルチGPUによる性能向上が報告されています。

参考:SPECFEM3D Cartesian GPU & Software Configurations

本構成は100V環境での単体運用を想定しており、200V環境が整えば2枚目のGPU増設も可能です。
あらかじめ1600W電源を搭載しているため、将来的なGPU拡張にもスムーズに対応できます。

ストレージとI/O性能

解析に必要な高速I/Oを実現するため、Gen5 NVMe SSD 4TB(読み込み速度10,000MB/s以上)を搭載しています。
これにより、大容量データの読み書きが高速に行え、解析処理の効率が上昇します。
さらに、Gen4 NVMe SSD 4TBを併設しており、作業領域と保存領域を分けて運用することで、データ管理の効率化と安定性を両立できます。

このような分野で活躍されている方へ

  • 地震解析
  • 構造力学
  • 計算物理
  • 人工知能
  • GPUコンピューティング

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。

キーワード

・PyTorchとは

PyTorchは、Meta(旧Facebook)が開発したPythonベースのオープンソース振動学習フレームです。
動的計算グラフによる直感的な記述が特徴で、大学や企業の研究者に広く利用されています。
自然言語処理や医療画像解析など、多様な分野に対応し、GPUサポートや豊富なライブラリにより、高速かつ柔軟なモデル開発が可能です。

参考:PyTorch ※外部サイトに飛びます

・Tensorflowとは

TensorFlowは、Googleが開発したオープンソースの機械学習・深層学習ライブラリで、テンソル演算を通じた効率的な数値計算を可能にしています。
大学や企業の研究者、AIエンジニアなど幅広い技術者に利用されており、画像認識や自然言語処理など多様なタスクに対応。高い柔軟性とスケーラビリティを備え、研究から本番環境まで幅広い用途で活用されています。

参考:TensorFlow ※外部サイトに飛びます

・OpenSWPCとは

OpenSWPCは、地震波の伝播を高精度に解析できるオープンソースの数値シミュレーションソフトです。
国内外の大学や研究機関、企業の防災・構造解析分野で広く活用されており、地震動や津波、地盤応答などの3次元解析に対応。
GPUによる高速演算やNetCDF・SAC形式の入出力をサポートし、再現性と拡張性の高い研究基盤として評価されています。

参考:OpenSWPC公式サイト ※外部サイトに飛びます

・SPECFEMとは

SPECFEMは、スペクトル要素法(SEM)を用いた地震波動解析用のオープンソースソフトウェアです。
地球物理・地震学の研究機関やエネルギー関連企業で、震源解析や地盤特性評価などに活用されています。高い空間分解能と並列計算による大規模解析性能を備え、地球全体から都市スケールまでの精密なシミュレーションが可能です。

参考:SPECFEM ※外部サイトに飛びます

・HBIとは

HBIは、地震サイクルを多次元で高精度に解析できる研究用シミュレーションソフトです。
境界要素法とH-マトリックスを活用し、2D・3Dの断層運動や摩擦、流体圧拡散など複雑な力学現象を再現可能。複雑な断層ジオメトリや摩擦モデルへの対応、並列処理による大規模解析が容易で、地震・地球物理分野の大学・企業研究者に広く利用されています。

参考:sozawa94/hbi (GitHub) ※外部サイトに飛びます

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機械学習・地震波動解析向けワークステーション

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