脳科学・脳画像解析の入門者に最適！小型デスクトップパソコン新登場

本日より、脳科学の研究者・学生向け小型デスクトップパソコン「Lin4Neuro Starter Model」（リンフォーニューロスターターモデル）の取り扱いを開始します！

Linuxの一種で、脳科学の研究を支える「脳画像解析」に特化したLin4Neuro（リンフォーニューロ）。

今回リリースしたのは、Lin4Neuro開発者である根本清貴先生のご要望もあり、「脳画像解析の入門者向け、リーゾナブルでコンパクト」を目指した製品です！

Lin4Neuroと言えばあの製品

昨年、弊社は「Lin4Neuro」がプリインストールされたタワー型デスクトップPC「POWERSTEP Tower for Lin4Neuro」をリリースしました。

脳科学の研究者・学生必見！脳画像解析に最適な「Lin4Neuro」プリインストール済デスクトップパソコン新登場！

新モデルの「Lin4Neuro Starter Model」も「POWERSTEP Tower for Lin4Neuro」も、どちらも脳画像解析に特化したLin4Neuroが、予めインストールされています。ユーザー側でOSのインストールや設定作業は不要。

つまり、どちらも電源をいれれば、どなたでもすぐに脳画像解析に取り組むことができます！！！

しかも、Lin4Neuroは普段Linuxを利用しない人でも戸惑うことなく自然と動かせるように、UIを色々と工夫されているとのこと。お気遣いと優しさでできています。

個人的にはスタートボタンが左下に設置されていたり、メニュー一覧の表示方法などがWindows 7ぽさを感じるので、Lin4Neuroを立ち上げるたびに少し懐かしい気持ちになります。

さて、本日はそんな「Lin4Neuro」があらかじめインストールされている2製品を「大きさ」「性能」「価格」の3点から比較していきます。
これから脳科学研究や脳画像解析を始める方々にとって、解析機器を購入するときの参考になれば幸いです！

第１試合：大きさ・重量

まずは「POWERSTEP Tower for Lin4Neuro」

身長180cm（※体重は秘密🤫）の男性と並んだ写真をご覧ください。大体ヒザの高さくらいになります。

大型GPUを搭載していることもあり、冷却機能などを考慮したサイズで、機器の高さは約50cmです。

幅は約21.5cm 、奥行は約50cmです。

ストレージやグラフィックボードの構成にもよりますが、重さは15〜20kg程度になります。中型犬の中でもちょっと大きめの子の体重です。ボーダーコリーの成犬くらいですね。

続いて「Lin4Neuro Starter Model」

足じゃなくて手との比較になります。写真の通り、片手で持てます。

横幅・奥行は約12cm、高さは約5.4cmで、本体のみの重量は約0.7kgです。生後2ヶ月のトイプードルの体重と同じくらいです。

このサイズなら、書類が積み重なった机の上でも、なんとか設置スペースをつくれるのではないでしょうか？

VESA規格対応モニターであれば、モニターの背面に取り付けて使用することもできます。

最後に、「POWERSTEP Tower for Lin4Neuro」と「Lin4Neuro Starter Model」を一緒に撮影するとこんな感じになります。

意図せずカエルの親子みたいな写真になってしまいましたが、大きさが全然違います。
ご自身の研究室などのPC設置スペース等を考えて機種を選択するのもアリかと思います。

第2試合：性能

「Lin4Neuro」に含まれているテストスクリプトの計測結果の一部を公開します。

まずは、「POWERSTEP Tower for Lin4Neuro」

最初は標準構成のCPUのみで測定（CPU：Intel Core i9-12900KF）

brain@TL-0000:~/git/lin4neuro-jammy/test-scripts$ ./test_eddy_cpu.sh
real 98m21.994s
user 97m3.494s
sys 1m18.281s
eddy_cpu was done successfully.

real 102m28.304s
user 100m54.316s
sys 1m33.675s
eddy_cpu was done successfully.

色々数字が書いてありますが、とりあえず水色の数値をご覧ください。
例えば一番最初の「real」を見ますと、処理が完了するまで「98分21.994秒」かかったようです。ボーダーコリーくんがテストスクリプトの距離を完走するのが100分くらいかかったわけですね。

次は「CUDA」を使用して測定

「POWERSTEP Tower for Lin4Neuro」といえばGPUが搭載できるのが強みです。nVidiaのGPUを使用したテストスクリプト処理の結果も見てみましょう。

brain@TL-0000:~/git/lin4neuro-jammy/test-scripts$ ./test_eddy_cuda.sh
real 4m56.714s
user 4m16.922s
sys 0m39.902s
eddy_cuda was done successfully.

real 4m57.299s
user 4m16.475s
sys 0m40.910s
eddy_cuda was done successfully.

ん！？
CPUのみでは「98分21.994秒」かかっていた処理が、たったの「4分56.714秒」で完了…！？
ボーダーコリーくんに電動アシスト機能をつけて爆速になったようです。

この測定結果は、電動アシストならぬnVidia社のGPUで使える「CUDA」(クーダ）と呼ばれる実行環境を使っています。数値を見ていただければわかるように、「CUDA」を使えば画像解析などの演算処理が飛躍的に向上します。
ただし「CUDA」を使うためには「CUDA」対応GPUが必須です。また、熱対策等も必要のため、必然的にコストは上がります。

続いて「Lin4Neuro Starter Model」の測定結果

こちらはGPUを搭載していませんのでCPUのみの数値です。

brain@NL-0000:~/git/lin4neuro-jammy/test-scripts$ ./test_eddy_cpu.sh
real 125m31.655s
user 123m56.602s
sys 1m34.066s
eddy_cpu was done successfully.

real 126m2.138s
user 124m26.037s
sys 1m35.169s
eddy_cpu was done successfully.

トイプードルくんは「real」を完走するまで126分ほどかかっています。他を比べても「POWERSTEP Tower for Lin4Neuro」の方が良い数値を叩き出しています。筐体が大きいだけあって、処理速度は「POWERSTEP Tower for Lin4Neuro」の方がやっぱり優秀です。