事例No.PC-10619をご覧になったお客様より、健康予測モデル構築用マシンをご相談いただきました。
疫学データを用いて、将来の健康の予測モデル構築や測定項目間の因果探索を実施することを目的とされており、予算280万円以内で可能な限り処理速度の速いPCをご希望です。
現状としては、Pythonでの解析を行っており、パッケージとしてはRandomForest、LightGBM、LiNGAM、pgmpyを使用されています。また、扱っているデータは最大で1万行×1万列であり、現状では計算にかかる時間が非常に長くなっている点が課題です。
使用するパッケージにGPU性能は必要ないため、現状ではGPU性能は重視されていませんが、将来的には深層学習の実施や、より大規模なデータを取り扱う予定があるとうかがっています。その点を踏まえて、ビデオカードが増設可能なマザーボードをご希望です。
具体的には、以下の条件をご連絡いただいています。
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・CPU：AMD Ryzen ThreadripperPRO 5975WX もしくは 5995WX |
上記の情報を踏まえて、弊社からは以下の構成をご提案しました。
| CPU | AMD Ryzen ThreadripperPRO 5995WX (2.70GHz 64コア) |
| メモリ | 512GB REG ECC |
| ストレージ1 | 4TB SSD S-ATA |
| ストレージ2 | 16TB HDD S-ATA |
| ビデオ | NVIDIA Geforce RTX4090 24GB |
| ネットワーク | on board (1GbE x1, 10GbE x1) |
| 筐体+電源 | タワー型筐体 + 1600W |
| OS | Microsoft Windows 11 Professional 64bit |
お問い合わせ事例PC-10619の構成をベースに、さらにスケールアップした構成です。
具体的には、並列処理性能の向上のため、CPUを上位モデルに変更し、メモリ搭載量を倍増しています。
ビデオカードの優先度は低いとのことでしたが、CPUを最上位品にしてもご予算に余裕があることに加えて、将来的にDeepLearningを実施する予定があるとうかがいましたので、ハイエンドモデルであるNVIDIA Geforce RTX4090 24GBを選択しました。
Geforce RTX4090 24GB は16,384基のCUDAコア、512基の第4世代Tensorコア、24GBのGDDR6X VRAMを搭載しているため、DeepLearningへの活用が期待できます。DeepLearningへの対応が必要ない場合は変更も可能です。
マザーボードに関しては、拡張性を確保した選定を行っています。
具体的な拡張予定のご要望がありましたら、それに合わせた構成の調整も可能ですのでお申し付けください。
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・Pythonとは
・DeepLearningとは
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