数値流体解析用ワークステーション (2026年3月版)

お客様より、数値流体解析 (OpenFOAMなど) のためのLinuxマシンをご予算100万円で検討したいとのご相談をいただきました。
GPUは描画とPythonからの軽い利用が主目的で、将来的な並列計算 (MATLABやPython) に向けて、できる限りメモリ容量の大きな構成がご希望です。

ご相談の内容を踏まえて、弊社からは以下の構成をご提案しました。
お客さまの用途が数値流体解析を中心としていることから、CPUとメモリを最優先にした構成です。
公開ベンチマークの情報も参考にしつつ、解析規模の拡大にも対応しやすいバランスの良いワークステーションです。

CPU	Intel Core Ultra 9 285K 3.70GHz (8C/8T) +3.20GHz (16C/16T)
メモリ	合計256GB DDR5 6400 64GB x 4
ストレージ	2TB SSD M.2 NVMe Gen4
ビデオ	NVIDIA RTX PRO2000 16GB (MiniDisplayPort x4)
ネットワーク	2.5Gbｘ1，Wi-Fi 7
筐体+電源	ミドルタワー 1000W 80PLUS PLATINUM
OS	Ubuntu 24.04

CPUについて

OpenFOAMなどの数値流体解析では、CPUの計算性能が処理時間に大きく影響します。そのため、多コアかつ高い処理能力を持つ Intel Core Ultra 9 285K を採用しました。解析負荷の高いケースにも対応しやすく、将来的なケース増加にも余裕を持って運用いただける構成です。

メモリ構成について

計算格子数が増えると必要メモリも急激に増えるため、余裕を持って使えるよう合計256GB (64GB×4) のDDR5メモリを搭載しています。大規模な解析や複数ジョブの同時実行を見据えた容量とすることで、運用中のメモリ不足リスクを抑えつつ、将来の研究展開にも対応しやすい構成としました。

GPUの選定について

GPUについては、深層学習などのGPGPU用途ではなく、主に描画およびPythonからのGPU利用が中心とのことでした。そのため、コストを抑えつつ業務用途の表示性能を確保できる NVIDIA RTX PRO2000 を選定して、過剰なスペックに振らない構成としました。

ストレージと拡張性について

ストレージは、2TBのNVMe接続SSDを搭載し、解析結果や入力データをまとめて格納しやすい容量を確保しています。マザーボードには複数のM.2スロットやPCI Expressスロットを備えており、将来的にストレージの増設や追加の拡張カードを導入する際にも柔軟に対応できる拡張性を持たせています。

OSについて

OSには Ubuntu 24.04 を採用しており、研究用途で必要となるLinux環境をそのまま利用できる構成としています。

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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 ・OpenFOAMとは OpenFOAMは、計算流体力学（CFD）のためのオープンソースソフトウェアであり、C++で実装された連続体力学向け数値ソルバーと前処理・後処理ユーティリティから構成される。流体流れや熱輸送などの物理現象を数値解析するための豊富なアプリケーションを備え、工学・科学研究で広く利用されている。質量分析、ペプチド同定、グリコペプチド解析といった研究分野でも、装置設計や流体シミュレーションにCFDを活用したい技術者に有用である。 参考：OpenFOAM – Free, open source CFD software ・MATLABとは MATLABは、数値計算および行列・配列演算に特化したプログラミング言語と統合環境を備える数値解析ソフトウェア。データ可視化やアルゴリズム開発、シミュレーション、他言語との連携機能などが統合されており、工学、物理、制御、信号処理など幅広い分野で利用されている。質量分析データ処理、ペプチド同定アルゴリズムの試作、グリコペプチド解析ワークフロー構築といった複雑な研究用途にも適した柔軟な計算基盤である。 参考：MATLAB – MathWorks ・Pythonとは Pythonは、可読性の高い文法と豊富な標準ライブラリを備えた高水準・汎用プログラミング言語。インタプリタ型であり、オブジェクト指向・手続き型・関数型など複数のパラダイムをサポートし、データ分析、機械学習、科学技術計算、Web開発など多様な用途に利用される。科学計算向けにはNumPy、SciPy、pandasなどの主要ライブラリが整備されており、質量分析データ処理、ペプチド同定アルゴリズム開発、グリコペプチド解析自動化など、研究領域での柔軟なデータ処理基盤としても有用である。 参考：Python.org – Welcome to Python.org

■ このPC事例に関する詳細、お問い合わせはこちら 数値流体解析用ワークステーション (2026年3月版) ※事例の名称またはご希望の条件などをご記入ください。