人工知能開発は多くの業界で注目されていますが、実は専門領域でなくとも自社で開発環境を整備することが可能です。中でも、AI研究の最先端を行くディープラーニングは圧倒的な人気を誇るものの、条件次第では自社開発を進められます。
今回は、ディープラーニングの開発環境に必要なものや、GPUがディープラーニング開発で重視されている理由について紹介します。
ディープラーニングとは
ディープラーニングは機械学習手法の一種で、いわゆる「教師なし学習」を実現できる技術として注目を集めています。
これまでAI開発において主流だったのは「教師あり学習」と呼ばれる手法です。教師あり学習は、あらかじめ教師データを用意し、それをプログラムに読み込ませることで学習を行えるというものです。
教師あり学習は高い精度が期待できる反面、「教師データ」と呼ばれる加工済みデータを用意する必要があり、運用負荷の大きい点がネックとされてきました。これに対して、「教師なし学習」は学習データを教師データとして加工する必要がなく、そのまま読み込ませることで自動的にAIが情報の取捨選択を行い、学習を進めてくれるという仕組みです。
ディープラーニングは、そんな「教師なし学習」を実現する上で不可欠な技術として、さまざまな企業で成果を挙げています。
ディープラーニングの仕組み
ディープラーニングを実現しているのは、ニューラルネットワークと呼ばれる仕組みです。ニューラルネットワークは人間の神経細胞であるニューロンから着想を得たもので、複数の層をデータが行ったり来たりすることで、インプットしたデータから目的に合わせた特徴を抽出し、分析を行います。
教師あり学習の場合、特徴の抽出を自律的に行うことができなかったため、開発者が教師データという形で特徴をあらかじめ定義し、分析する必要がありました。教師なし学習では、ニューラルネットワークを採用したことで、開発者が特徴を定義づけなくとも、自らデータの特徴を目的に合わせて抽出可能です。
ディープラーニングに必要な環境
そんな高度な技術を実現しているディープラーニングですが、実現するためには具体的にどのような環境を整える必要があるのでしょうか？ここでは、主な3つの要素について紹介していきます。
GPU搭載のPC
ディープラーニングの実践において、最も重要なのがGPU搭載のPCです。GPUはGraphic Processing Unitの略称で、主にグラフィックの描画を担当しているユニットですが、近年は人工知能の開発に大いに貢献していることから、その汎用性に注目が集まっています。
ディープラーニングの実践においても、GPUの存在は欠かせません。GPUをディープラーニングに実装したことで、AI研究は飛躍的な進化を遂げました。そのため、GPU搭載のPCの準備はここでは不可欠となります。
ちなみに、ビジネス向けに本格的なディープラーニング運用を検討している場合、PCに内蔵されているGPUでは圧倒的なリソース不足となってしまいます。そのため、多くの組織や研究機関ではGPUサーバーを運用し大量の演算処理が行えるよう、設備投資が行われています。
OS
ディープラーニングはプログラミングや統計学の延長線上にある技術ですが、ハードウェアさえ用意できれば、その他に混み入った指定はありません。
研究開発を行う際、よく議論の的となるのがOSの選び方です。OSについては後述しますが、基本的に一般で流通しているものを採用すれば特段困ることはないため、ハード選びを丁寧に行うことに時間とお金をかけましょう。
開発環境
ディープラーニングをはじめとするAI開発は、今日ではプログラミング言語にPythonを採用するケースが一般的です。そのため、テキストエディタや統合開発環境（IDE）を選ぶ際には、Pythonに強いソフトを選ぶのがベターです。すでに使っているものがあれば使い慣れているものが一番ですが、Pythonに対応していない場合には別途用意することをおすすめします。
ディープラーニングに活躍するOS
ここでは、ディープラーニングに活躍するOSについてみていきます。ポピュラーな以下3つのOSについて理解を深め、ディープラーニングをスムーズに実現しましょう。
Windows
ビジネス向けに最も普及しているOSといえばWindowsです。ディープラーニングにおいてもWindowsは問題なく活躍してくれるので、すでにWindows環境が整っている場合にはGPUをグレードアップするだけで運用環境を整備できます。特別他のOSに切り替える必要がないので、継続して運用できます。
Linux
Linuxもエンジニアリング関連で活躍しているOSですが、ディープラーニング環境で問題なく運用ができます。Windows同様のパフォーマンスを期待できるので、こちらも特に新規に変更を加えたり、わざわざLinuxに切り替えたりする必要はありません。
Mac OS
Mac OSはWindows向けのアプリなどが動作しないことから、ビジネスでの運用が敬遠されることもありますが、ディープラーニングに関してはさほどMac OSそのものが支障を与える心配はありません。というのも、最近ではWebブラウザで運用できる開発環境も整備されてきているため、OSに囚われることなく機械学習を実行できるためです。
ただ、Mac OSを採用する場合はPC本体のカスタマイズ性が失われてしまいやすいため、その点は注意が必要です。WindowsやLinuxのOSを採用する際には自由に組み替えられるPCがほとんどですが、Mac OSはMacBookやiMacなど、拡張性に欠ける製品を使わざるを得ないためです。
既存マシンがMacであれば無理に買い換える必要はありませんが、パフォーマンスに悪影響をきたしている場合や、買い替えを検討している場合にはWindowsやLinuxを選ぶことをおすすめします。
ディープラーニングに活躍する開発環境
続いて、ディープラーニング運用に活躍する開発環境をご紹介します。前述の通り、ディープラーニングではPythonの活躍が顕著なため、開発環境選びもPythonに強いものを優先するのがベターです。ポピュラーなものは次の3つです。
PyCharm
PyCharmはPython向けの統合開発環境として、広く親しまれているツールです。広く親しまれている最大の理由は、クロスプラットフォームに対応しているためです。WindowsやLinuxはもちろん、Mac OSにも対応し、機械学習に必要な機能が揃っていることから、初学者からプロまで使えるのが強みです。
Visual Studio Code
Visual Studio Codeは、シンプルなUIと軽量な動作が魅力の統合開発環境です。開発を支援する機能は拡張機能を使って適宜追加できるため、必要に応じた運用が可能です。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebookは、Webブラウザ経由で利用ができる便利な統合開発環境です。コードの修正や保存が容易なことから、多くの研究者やエンジニアに採用されており、感覚的なノートブックとして記録ができる点も高く評価されています。OSに縛られず運用できるため、積極的に活用したいサービスです。
ディープラーニングにおいてGPUが活躍する理由
ディープラーニングは近未来的な技術である一方、家庭用PCが進歩している今日では、自宅でも気軽に始められるようになった技術です。上記のようなツールを使えば誰でも開発をスタートできますが、GPUだけは優れたモデルを用意することが大切です。
GPUにこだわる必要があるのは、主に次の2つの理由が挙げられます。
高い演算能力を有しているから
GPUは、CPUに比べて高い演算能力を備えています。元々グラフィック向けに開発されたGPUですが、高い演算能力の秘密は並列処理にあります。CPUはタスクを一つずつ計算する仕組みを採用している一方、GPUは同様のタスクをまとめて計算できる仕組みになっており、ディープラーニングには同じようなタスクが大量に発生するため、応用がききます。
結果的に、GPUがディープラーニングを行う際には不可欠な存在となっていったのです。
GPU向けのフレームワークが次々と登場しているから
GPUはそのままだとディープラーニングに適用することはできませんが、AI開発向けに最適化させるフレームワークも、近年は複数登場しています。
特定の研究機関だけでなく、一般人でも無料で利用できるGPU向けのオープンソースプロジェクトが増えたため、気軽にディープラーニングを実践できるようになったのです。
GPU運用の懸念点
GPU運用は不可欠となったディープラーニングですが、実際にGPUを導入するとなると、解消しなければならない課題があります。
導入コストが高い
まず、GPUは本体料金が高く、初期費用が高額になる傾向にあります。もちろん家庭用で小さく実験するレベルであれば数万円のモデルで問題ありませんが、業務用となると数百万円もするGPUサーバーを導入しなければならず、実践的な運用が難しいのが現状です。
維持管理コストが発生する
また、GPUは導入以降も光熱費や冷却のための空調費用、サーバー設置スペースの賃貸料金なども発生するため、決して安く運用できないこともデメリットです。維持管理に担当者を配置する必要もあり、早期に成果を出せなければ赤字を膨らませてしまうこととなります。
買い替えや増設の必要がある
GPUが老朽化・陳腐化してしまうと、再度最新のGPUへと買い換える必要も出てきます。また、開発をスケールアップさせるとなれば、さらなるGPUの増設が必要となり、出費も発生するためコスト面での懸念は拭えません。
クラウドGPUを実装するメリット
上記のような課題を解消すべく、近年多くの企業で採用されているのがクラウドGPUです。クラウド経由でGPUリソースを利用することで、次のようなメリットが得られます。
初期費用を抑えられる
まず、クラウドGPUは実際に購入する必要がないため、初期費用を大幅に抑えられます。設備投資として他の分野にお金を回したり、データ収集に回したりできるため、健全なディープラーニング運用を実現可能です。
従量課金でリソースを活用できる
クラウドGPUの場合、料金は使った分だけ支払うという従量課金制が一般的です。必要になった月だけたくさん使い、そうでない月は使用量を抑えることで、スマートな維持管理コストを実現できます。豊富なGPUリソースを持て余す心配がないため、無駄のないプロジェクト運営が叶います。
導入はオンラインで簡単に行える
クラウドGPUは完全オンラインで導入ができるため、迅速に申し込みを行い、すぐに稼働させることができます。オフィスにGPUが到着するのを待つ必要がないため、スピーディにプロジェクトを進めなければならない場合も安心です。
リモート環境に適している
オンライン経由で利用できるクラウドGPUは、リモートワークにも最適です。インターネット接続があればどこからでもリソースにアクセスできるため、自宅からでもディープラーニング運用を進められます。
まとめ
ディープラーニングの運用は近年になって一段と身近になり、ちょっとしたマシンがあれば誰でもAI開発を行えるようになりました。ただ、GPUのリソースだけは十分に確保しておくことが理想的ですが、それにはコストがかかります。
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価格は抑えられているとはいえ、提供しているGPUはハイエンドのAMD製サーバーであるため、クオリティも十分です。専有サーバーをユーザーに提供しているので、他ユーザーの干渉が発生することもありません。
GPU導入の際にはエンジニアがニーズに合ったプランを提案するので、構築にお時間を取らせることもありません。クラウドGPU運用を検討の場合には、お気軽にご相談ください。