電磁界シミュレーション用マシン | 研究開発者向け情報発信メディア TEGAKARI

電磁界シミュレーションソフト (CST-Studio)の導入を検討中のお客様よりPC導入をご相談いただきました。 CST-StudioはFIT＆PBAによるメッシュ区切りを採用しているため、GPUによる処理時間短縮が可能である点を踏まえて、適切な構成を提案して欲しいとのご依頼です。
具体的な希望としては、下記の条件を伺っています。

・CPU：Xeon
・メモリ：256GB～512GB (GPUメモリの4倍を確保したい)
・GPU：NVIDIA製品メモリ容量が多く性能が高いもの
・OS：Windows
・予算：150万円程度

ご連絡いただいた条件を踏まえ、弊社からは下記の構成をご提案しました。

CPU	Xeon W5-2465X (3.10GHz 16コア)
メモリ	256GB REG ECC
ストレージ	1TB SSD S-ATA
ビデオ	NVIDIA RTX A5500
ネットワーク	on board (2.5GbE x1 /10GbE x1)
筐体+電源	ミドルタワー筐体 + 1000W
OS	Microsoft Windows 11 Professional 64bit

CST Studio Suiteの動作要件は下記メーカーサイトに掲載されています。

参考：CST Studio Suite & Opera Recommended Hardware (Dassault Systèmes) ※外部ページに飛びます

GPUの選定ガイドとしては、下記PDFが公開されています。

参考：CST Studio Suite 2023 GPU Computing Guide (Dassault Systèmes) ※外部ページに飛びます

上記の参考ページを確認すると、CST Studio SuiteのGPUアクセラレーションにはFP64を利用するものがあり、FP64性能が低いGPUは注釈が付けられています。この注釈は利用できないことはないものの、用途によっては期待するパフォーマンスが得られない場合があるという警告の意味合いが強いと推測されます。
本事例の構成は前述の情報を踏まえて選定しており、参考ページ内でも当該の注釈がないGPUとしています。ただし、ソフトウェアのバージョン2022 SP5からのサポートとなりますので、ご検討の際にはお手持ちのソフトウェアのバージョンをご確認いただけますようお願いします。

ソフトウェアの推奨要件として、CPUは8～16コアでベースクロックが3.00GHzを超えるものが多くの用途にバランスよく対応するとされています。そのため、本事例ではこれに合わせて16コアのXeonを選定しました。
ビデオカードは現実的に導入を検討できる価格帯の製品の中でも性能の高いものとしています。
RTX A6000やNVIDIA A100では価格の上昇が大きく、ご予算面と比較して現実的な選択ではないので、検討候補から除外しています。

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。
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。

■FAQ

・CST Studio Suiteとは
CST Studio Suiteは電磁界解析ソフトウェアの包括的なスイート。3D設計/シミュレーションと直接連携が可能。幅広い業界やアプリケーションに適用でき、特にEMC/EMI、アンテナ、電子機器/半導体分野での利用が多い。高度な物理モデリング機能と数学的手法に基づき、幅広いシミュレーションが可能。高性能な専用メッシャーにより、計算時間を短縮できるのが利点。

参考：CST STUDIO SUITE (Dassault Systèmes) ※外部ページに飛びます

・FITとは
FIT (Functional Integration Test = 機能統合試験) は機能安全に関する規格で、複数の機能ブロックやソフトウェアモジュールを統合したシステムレベルでの試験。個々の機能が正しく動作するだけでなく、全体としての機能安全性を評価するもの。

・PBAとは
PBA (Programmable Electronic System in Safety-Related Applications = プログラマブル電子システムの機能安全適用に関する指針)は機能安全に関する規格で、電子制御システムを機能安全分野で使用する場合の要件や手法をまとめたもの。

・FP64とは
FP64はGPUで64ビットの倍精度浮動小数点数をハードウェアで処理するための規格。通常GPUは32ビットの単精度しかサポートしていないため、FP64を使うと数値計算などでの精度が大幅に向上する。GPUに専用の倍精度演算ユニットが必要で、一部のGPUのみに搭載されている。演算性能は単精度より低下するが、科学技術計算や機械学習分野ではFP64が必要とされるケースが少なくない。