構造解析や流体解析などのシミュレーション（CAE=Computer Aided Engineering）は、多大な計算リソースが必要なことで知られています。近年、CPUやGPUの高性能化は著しいものがありますが、ものづくりの世界では様々な要求から、従来よりも高度な解析へのニーズが年々高まっており、ハードウェアの高性能化と要求の高度化はいたちごっこを繰り広げています。今回はAnsys社のLS-DYNAを中心にCAE用のPC選びについて、まとめてみます。

今回の記事では、いわゆるHPC（High Performance Computing）と個人ユース・コンシューマー向けPCとの間くらいで悩んでいる方が抱く疑問にお答えできればと考えています。どちらを採用するにしても、共通した話題があり、そうしたものを扱います。なお、HPCも幅広いものを指す言葉ですが、主にラックマウント型PCをいくつも繋いだような計算マシンのことを指す、としておきたいと思います。今回、そちらにはあまり深入りはしません。

ソフトウェアの性質、対応状況を知る

計算処理の中心を担うものは、以前であればもっぱらCPUでしたが、いまではGPUの利用も拡大しています。LS-DYNAであれば2025年現在もCPUが中心ですのでCPUを重視してPCを選んでいくことになります。同じくAnsys社のFluentやRockyといったソフトウェアではGPUの利用が盛んで、GPUの方が費用対効果や絶対的な速度も優れているので、GPUを重視して選択することになると思われます。

計算内容に複雑な分岐点が多くあるような計算には、いまのところCPUが優位です。複雑な接触や座屈、非線形性の高い材料モデルを用いた構造解析がそれに該当します。流体解析や最初からGPUでの処理を前提として設計されたソフトウェアはGPUによる高速化の恩恵を受けやすい傾向にあります。AIは専用チップやGPUがよく使われます。CPUに専用ユニットが搭載されている例もあるようです。

このように、使用するソフトウェアによって重視すべきパーツが異なってきます。CPU重視なのか、GPU重視なのか（そもそも対応しているのか）、はその最初の分岐点と言えるかもしれません。また、CPU重視の場合も、並列計算に向いているのかどうかが大事になってきます。

このようにCAEにおけるPC選びでは、ソフトウェアの性質や対応状況をよく確認する必要があります。

そもそも論としての選択肢

CPUなどの具体的な話に入る前に、そもそも論として考えておくべき点を最初に論じます。

 プロフェッショナル向けのPCか？それともコンシューマ向けのPCか？

予算の都合がつくなら、プロフェッショナル向けを選択します。見た目の性能に大差がないように見えても、プロフェッショナル向けのPCは耐久性や安定性といった側面で優れた部品や設計が採用されています。トータルとして絶対的な性能も優れています。Workstationと銘打たれているものなどがそれにあたることが多いようです。

CAEはソフトウェアライセンスの方が高額なことが多いので、耐久性や安定性といった観点（＝仕事を止めない）から、高額に思えるものであってもプロフェッショナル向けを選択することが多々あります。また、ソフトウェアライセンスも高額ですが、負けず劣らず人件費も非常に高額な時代ですので、トラブル時の保証も含めて検討します。

搭載CPUという角度でいうと、インテルのCPUであればXeonシリーズ、AMDのCPUであればEPYCやRyzen Threadripper Proシリーズ辺りを搭載しているものが優先して検討すべき候補となります。なお、従来からあるCore-iシリーズや、Ryzenシリーズでも計算は可能なことがほとんどで、日常使いに困らない程度の速度は出ます。

ノートPCか？それともデスクトップPCか？

本来、科学計算の類にはデスクトップPCを使うべきです。後述するTDPの関係で、意外なほど計算力には差が生まれます。（デスクトップPCの方が高性能）しかし、軽い計算やプリ・ポスト処理が中心であれば、本格的な計算サーバーを別に用意することを前提として、ノートPCも利用することができます。

なお、LS-PrePostを使いたい場合は、エントリー～ミドルクラスのグラフィックチップを積んでおきます。

CPU選びの基本的な考え方

CPUは選択肢が多いため、迷いやすいものの１つです。予算とにらめっこしながら決めていくことになりますが、以下の点に着目しながら選んでいきます。

CPUの世代

通常、新しい世代のCPUを選択します。IPC（クロック周波数あたりの処理能力）が向上しているケースが多いからです。

クロック周波数

通常、高クロックなものを選択します。他の部分が似たようなスペックであれば、高クロックなものが高性能です。なお、ブーストクロックよりもベースクロックを重視します。

キャッシュメモリ容量

他の部分が同程度の場合、L3キャッシュの容量が大きいものを選択します。キャッシュメモリとは、メインメモリに比べると小容量だが応答が速い、CPU自体に載っているメモリのことで、容量が小さく高速なものからL1、L2、L3キャッシュと呼ばれています。L1やL2キャッシュを大きくすることは技術的困難を伴うため、それよりは大容量化の容易な少し遅めのL3キャッシュが大きめに設定されます。多くの場合、差別化されているのはL3キャッシュの部分で、L3キャッシュを大容量としたモデルが併売されていることがあります。

コア数

大雑把な性能はベースクロック×コア数で見積もれます。目的によって適切なモデルを選択することになります。並列計算が効果的である場合は、コア数を重視して選びます。ただし、同じTDPでコア数が増えるとクロック周波数は落ちる傾向にありますので、よい塩梅のところを探る必要が出てきます。

なお、コア数は「Pコアの数」でカウントします。効率性重視の「Eコア」は無視します。また、ハイパースレッディングなどの１つの物理コアを２つ以上の論理コアとみなす技術はオフとし、物理コア数で判断します。これらの区別は非常に重要ですので、マシン選びの際に間違えないようにしてください。

TDP

最近は別の言葉で表されることもありますが、TDP（Thermal Design Power(熱設計電力)）とはCPUが発する熱量（≒消費電力）をW（ワット）数で表すもので、基礎スペックが同じようなものでも数字が大きいほど高性能な傾向にあります。その分、高クロックを維持しやすいためです。近年は400WクラスのCPUも登場しています。ベースクロックが高いものやブースト時のクロックが高くそれを維持しやすいものがそれにあたります。

ただし、TDPが高いものは電力消費が増えるだけでなく、それだけ冷却システムへの要求も高まることから注意が必要です。TDPが高いものは、室温を含めた冷却環境が大事になってきます。CPUやGPUは高性能化に伴って発熱量も増大していますが、高温が苦手という点でも共通しているためです。埃やたばこのヤニなども冷却の大敵ですので、設置場所も含めて考える必要があることになります。

冷却が間に合わないと、サーマルスロットリングという現象を起こします。温度が熱くなりすぎたため、クロック周波数を落として発熱量を減らし、温度が下がるのを待つというものです。これが発生すると、10年以上前のCPUにも劣る性能しか出せなくなります。ノートPCで起こりがちな挙動ですが、デスクトップ型PCでも起きる可能性があり、注意が必要です。

メモリ関連

対応するメモリ容量と目安

計算の種類によっては、大容量のメインメモリが必要になる場合があります。陰解法の構造解析などがその好例です。プロフェッショナル向けのCPUの中には、最大でTBクラスのメモリに対応しているものがあります。メモリ容量はCPUと同等以上に予算に大きく影響しますので、よく検討してください。ちなみに、多くのコンシューマ向けCPUでは、メモリ容量は最大128～192GB程度に制限されています。

陽解法の衝突解析がメインで陰解法の計算は行わないという場合、64～128GBあれば困ることはまずありません。複数の人が一台のPCで同時に計算を流すのかも影響します。自信がない場合は128GBを選択しておきます。

陰解法を含む大規模な計算を行う場合はモデル規模やその性質によって512GB～1.5TB程度、あるいはそれ以上が視野に入ります。使用するメモリ容量は解法によっても大きく変わります。むやみに大きなものを選ぶより、事前に関係者やソフトウェアベンダー・代理店とよく相談した方がよいでしょう。

メモリ速度（帯域）

理論上は速いほどよいのですが、気にすることはあまりないかもしれません。メモリについては、速度よりも容量の方がクリティカルなケースが多いと考えられます。LS-DYNAの衝突解析の場合、メモリの速度がボトルネックになるケースはめったにないようです。

対応するメモリチャンネル数

極端に計算速度を左右するケースはあまりありません。CPUが決まればある程度勝手に決まる部分でもあるため、重視すべき場面はあまりないと考えられます。ただし、メモリ帯域は広いに越したことはありませんので、トータルとして同じ容量なら、メモリの枚数を多くします。例えば128GBとする場合、128GBのメモリ1枚よりは64GBを2枚、それよりも32GBを4枚、16GBを8枚、といったものを選びます。

少し話を戻し一般論として乱暴にまとめるなら、メモリチャンネル数は多いほどベターです。デュアルチャンネル（２チャンネル）対応よりも４チャンネル対応、４チャンネルよりも８チャンネル、８よりも１２・・といった具合です。コンシューマ向けのCPUではデュアルチャンネル対応のものが多く、プロフェッショナル向けのCPUでは８チャンネル以上に対応したものが多く存在します。

ECCありか？ECCなしか？

通常、どちらでも構わないと考えられています。また、ECCありかなしかでシステムを選ぶというより、他の要件で選んだシステムのメモリがECCありだった、なしだった、となることが多いと考えられます。計算の種類によっては恩恵を受けている可能性がありますが、知らぬ間に恩恵を受けているという類のもので、明確に意識して決める必要までは無いと考えられます。

ストレージ

SSDか？それともHDDか？

現状、速度重視ならSSD、容量重視ならHDDとなっています。システムにもよりますが、OSなどはSSDに格納、シミュレーションデータはHDDに保存といった使い分けが多いのではないでしょうか。OSなどの格納に使うSSDも後述するような寿命等に関する議論があるため、最低でも1TB以上は確保しておきたいところです。可能なら2~4TB積んでおきます。データ用のHDDは8TB以上を積んでおきたいところです。

シミュレーションでは、ストレージを仮想メモリとして利用することがあります。大規模なメモリ容量を要求する陰解法で、メインメモリだけでは足りないという場合に自動的に仮想メモリを使い出すことがあります。ストレージがHDDだとランダムアクセスの速度がメモリやSSDに比べてあまりにも遅いため、桁違いに計算速度を低下させるボトルネックとなってしまうことがあります。SSDの方がその点でだいぶマシです。なお、陽解法の衝突計算などでは、このような処理を行う例はないと思われますので、SSDかHDDかを深く気にする必要はありません。（出力が極端に多い場合は、HDDの速度が原因でボトルネックとなることがあります）

容量と耐久性

予算が許すのであれば、基本的に容量が大きいもの、高耐久なものを選択します。SSDは同じような書き込み寿命を持っているものなら、大容量なものがベターです。その分、1セルあたりの書き換え回数が減るためです。また、SSDは大容量のものの方が並列化処理の恩恵を受けたりもできるため、タフな使い方をした際に速度面でも粘り強くなる傾向があります。

SSDは大容量化に伴いSLCからMLC、MLCからTLC、さらにTLCからQLCへと、1セルに書き込める容量を拡大してきました。その副作用として、それぞれの移行に伴い、桁違いに短い書き込み寿命を背負うことになっています。TLCなら問題になるケースはまずありません（SLC、MLCは事実上選択肢が消滅済み）が、QLCになると少し不安が生じてきます。予算との相談になりますが、可能なら古い世代のQLC製品は避けた方がよいでしょう。新しい世代のQLC製品の中には一部のセルをSLCとして利用することで、トータルとしてTLCと同等の耐久性や速度を確保する製品もあり一概には言えない部分もあります。そのようなことから、実際には耐久性の指標（理論上一日で全体を何回書き換え可能か、あるいは総書き込み容量TBW）をみて判断することになるかもしれません。

HDDはコンシューマ向けのものとそれ以外とで耐久性・信頼性に大きな違いがあります。24時間365日稼働を前提として作られているニアライン向けやサーバー向けのHDDを選択します。

 RAID構成

ミラーリングにするか、RAIDを構成せず別プログラムにて別ドライブにバックアップを作成することをお勧めします。単純なミラーリングであれば、障害時の対応が容易になります。他のRAID構成に比べて復旧が容易ですので、メンテナンスにかかる時間（ダウンタイム）が削減できると期待されます。そうしたタイムロスを削る方が人件費やライセンス料金を考えた際に優位なことが多いと思われますので、このように考えています。

この辺りのハードウェアに詳しい専門家がいる場合は、もう少し高度な手法を用いたRAID構成にすることも視野に入りますが、よほど大規模な構成でない限り、そこまで明確なコストメリットは得られないのではないかと想像しています。

ローカルストレージか？それともネットワークストレージか？

無難なのはローカルストレージです。ネットワークストレージは特殊な知識が必要となる場合や、構成によっては計算速度の足を引っ張ることもあるため、十分な知見をお持ちでない限り避けた方が確実です。バックアップ先にネットワークストレージ（クラウドも含む）を使うのはよいかもしれません。

伊藤忠テクノソリューションズが提供するCAEアドバイザリーサービス

伊藤忠テクノソリューションズが提供するCAEアドバイザリサービスは、設計や製造プロセスを改善するための高度な解析技術を利用し、製品の品質向上や生産性の向上など、お客様のビジネスパフォーマンスを高めるためのサービスです。

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その他

Windowsか？Linuxか？

扱うソフトウェア次第ですが、まずはOSへの対応状況を確認する必要があります。Ansys社であれば、こちらのリンクで詳しく確認することができます。
https://www.ansys.com/ja-jp/it-solutions/platform-support
LS-DYNAの場合、どちらかといえばLinuxの方がお勧めなのですが、Windowsでの動作もだいぶ安定してきていると感じています。トータルとして使いやすいほうを選択すればよいというのが答えになります。運用場面をよくイメージして、それから選択するとよいでしょう。

また、WindowsかLinuxかという話は、Linux環境の面倒を見られる人が身近にいるかどうかが１つの分岐点になるかもしれません。Windowsであっても、サーバーOSの場合は面倒を見られる人が必要になってきます。サーバーOSにすべきかどうかという点も議論の対象になるという意味で、Windowsも意外と難しい部分があります。

有線LANか？それとも無線LANか？

利便性の観点から無線LANが使われることも多いですが、可能なら有線LANを選択します。無線LANは速度、安定性ともに以前よりもだいぶ進歩したのですが、それでも絶対的な速度、安定性を誇る有線LANが圧倒的に優れています。

科学計算の世界では、計算サーバーからプリ・ポストを行うクライアントPCに大容量のデータを転送することが多々あります。リモートデスクトップ接続などで計算サーバーに入って、そこでポスト処理を行ってから必要な結果のみを転送・保存することも多く、そのような使い方しかしないのであれば、無線LANで構いません。しかし、大量の結果ファイルをそれぞれのエンジニアが自身のPCに持ってきてから処理するという使い方もまだまだ珍しくないのが現状と思われます。そのような使い方をする可能性があるなら、極力、有線LANで繋いでおくことがお勧めです。なお、無線LANと有線LANは両立可能なので、排他的に捉える必要はありません。

スタンドアローンでの運用とセキュリティ

LS-DYNAのライセンスは、現在、ネットワークライセンスとなっています。本来、ライセンスサーバーと計算サーバーは別に存在することが仮定されています。しかし、ライセンスサーバー＝計算サーバーという運用も可能ですので、スタンドアローンで運用することもできます。極端に機密性が高いプロジェクトなど、外部へのデータ流出をどうしても防がねばならないようなケースでは、スタンドアローンにて運用することが視野に入ります。

ただし、スタンドアローンにしたからといって安心するのではなく、いわゆる「ゼロ・トラスト」の考え方に従って、強固なセキュリティ環境を構築することが推奨されます。従来の境界防御型では対処しきれない問題が多数発生してきているためです。以前のように「スタンドアローンにしたから安心・・」というほど単純ではなくなっていることを肝に銘ずる必要があります。

オンプレミスか？それともクラウドか？

現状では、オンプレミスの方が扱いやすいと思われます。今回論じているようなクラスのCAE用PCの場合、基本的にオンプレミスが事実上唯一の候補となります。しかし、ある程度以上大規模な計算を行う方々の場合、クラウド利用も視野に入ります。環境構築に手間や費用を考えれば、今後はクラウド環境への移行はますます進んでいく可能性が高いと感じています。

Arm系CPUってどうなの？

現時点では、絶対性能ではまだx86系CPU（インテル、AMD）の方が優れている場面がほとんどですが、Arm系CPUは性能向上が著しいため、そう遠くないうちに現実的な選択肢として広く認識されるようになると思われます。

LS-DYNAのようなソフトウェアでも、Arm系CPUへの対応が徐々に進んでいますので、そう遠くない将来、クラウドで計算を流すならArm系CPUを積極的に採用する、という機会が出てくるかもしれません。Arm系CPUの計算クラスターを個々に所有するというのは少し一般的にはならない気がしますので、それらを使うならクラウドで、という流れが一般化するのではないか・・と想像しています。

まとめ

少し長くなりましたが、いかがだったでしょうか。上記ですべての考慮すべき点を網羅できているわけではありませんが、ある程度、PC選びの際に考慮すべき点は見えてきたのではないでしょうか。今回読んでいただいた内容がCAE用PCの購入を検討される際の一助になれば幸いです。

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