Bioinformatics解析用コンピューター
F.H.HPC仕様要件
すでに解析に使えそうなPCをお持ちの方は、下記のスペック要件を満たしているかどうか、ご参考にしていただけますと幸いです。
医薬関連の研究に携わるお客様より、ご予算200万円でバイオインフォマティクス解析のためのワークステーションを検討したいとのご相談をいただきました。
ご連絡いただいた時点では使用するソフトウェア等は定まっておらず、RNA-Seq解析・シングルセルRNA-Seq解析・メタゲノム解析・ショットガンメタゲノム解析など、一通りの解析で利用できる構成をご希望いただいています。
また、導入後にパーツ増設や換装などのアップグレードを行う可能性があるため、導入するマシンはCPUなど後々の増設や拡張が難しいパーツの性能を重視した構成を検討したいという条件もいただいています。
ちなみに自分はノートパソコン（16GBと32GB、ともにWindows）です。WindowsかMacかはどちらでもいいですが、個人的にはWindowsがおすすめです。WSL（Windows Subsystem for Linux）というLinuxを動かすシステムがあるのですが、基本的にほぼLinuxの操作もできるのと、失敗してもアンインストールして再インストールすれば動きます。MacもLinuxのような操作ができますが、InterproscanなどMacでは動かないソフトもあります。また、makeで呼び出されるのがgccではなくclangなど、Mac特有の問題もあります（逆に言えば同じことで困っている人は見つけやすいです。）。
では、ワークステーションとサーバーや一般のパソコン、これらはいったいどのように違うのでしょうか。違いや向いている業務について、解説します。
機械学習は1950年代から継続して研究が進められ、近年ではディープラーニングの登場により、急速に身近なものになりました。自社でも機械学習を業務に取り入れ、変革を進めていきたいという方も多いのではないでしょうか。しかしながら、機械学習を進めていく上で、PCにどの程度のスペックが必要かわからないという方もいらっしゃるかと思います。
本記事では、そのような方に向けて機械学習に最適なPCのスペックや選ぶ際のポイントなどを交えて紹介していきます。
F.H.H自作PC
冷却
PCle
PCI-Expressとは「Peripheral Component Interconnect-Express」の略です。
「PCIe」と記述する場合もあり、本来の意味では、高速にデータ通信をおこなう目的で決められた「シリアル転送方式の拡張インターフェースの接続規格」のことを意味します。
現在PCI-Expressは、複数の意味でつかわれるようになっています。
PCI-Expressに対応する拡張カードを差し込む「スロットの形状」を意味する場合や「補助電源」にも、PCI-Expressの名前がつかわれるようになっています。
F.H.HGPU
この記事では、GeForceとRadeonのGPU性能比較、選ぶときのポイントについてわかりやすく解説しています。類似する機能も多数ありますが、それぞれが強み・弱みを持っているため、ご自身の利用用途ではどちらを選べばよいかわからない方も多いでしょう。おすすめのGPUもご紹介していますので、ぜひ参考にしてください。