【2021】ディープラーニング向けGPUの選び方は?活用したいGPUの例

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ディープラーニング向けGPUの比較

ハイエンドなコンピューターの需要は、近年急速に高まっています。そんなコンピューター需要を下支えしているのが、人工知能(AI)やディープラーニングといったハイテクへの注目です。

特に、ディープラーニングは高度な人工知能の開発においては欠かせない技術で、実現のためには優れたコンピューターが求められます。

そんなAI向けコンピューターを選ぶ上で意識されているのが、GPUの良し悪しについてです。GPUはコンピューターを形成するユニットの一種ですが、なぜGPUだけが注目を集めているのでしょうか?

今回は、GPUがディープラーニングにおいて重要である理由や、GPU選びをどのように進めていけば良いのかについて解説します。

GPUを使ったディープラーニングが注目される理由

GPUを使ったディープラーニングが注目される理由

そもそもGPUがディープラーニングの分野において注目を集めているのは、次の2つの理由があるためです。

高い並列処理能力を持っているため

一つ目の理由は、GPUの優れた並列処理能力です。一般的なコンピューティングにおいて重視されてきたのは、従来であればCPUでした。CPUはいわばコンピューターにおける脳のような役割を果たしているユニットで、あらゆる演算処理を一つでこなしています。

ただ、今日のコンピューターではCPUと合わせて、GPUと呼ばれるユニットも搭載されています。こちらも演算処理を実施するためのパーツですが、CPUとは異なりグラフィックの処理を実施することを目的に搭載されています。

ひと昔前のPCでは、グラフィックの処理もCPUで行っていました。しかし、近年は映像描写の技術力が高まっており、CPU単体では処理できないほど負荷が大きくなったため、GPUにその役割を分担しているというわけです。

グラフィックに特化したユニットのGPUは、並列処理能力を備えていることが特徴です。並列処理能力とは、同じタスクをまとめて計算できる能力のことです。CPUの場合、計算処理は直列的に行うため、さまざまな計算を高速で一つずつこなしています。

一方のGPUは、グラフィックに特化したユニットであるため、同じ計算処理を一度にこなす能力に長けています。というのも、グラフィック処理においては同じような計算処理が大量に発生するため、並列処理の仕組みの方が適しているためです。

この並列処理の能力は、ディープラーニングにも生かせます。ディープラーニングにおける学習処理もまた、似たようなデータを大量に計算するタスクなので、並列計算が役立つからです。

AI活用に向けたフレームワークが整備されたため

今になってGPU活用がAI分野で進み始めたのは、GPUをAI活用へ転用するためのフレームワークが整備されたことも背景として大きいといえます。

前述の通り、GPUは元々グラフィック処理のために開発されたユニットであるため、直接AIの計算処理に用いることはできません。そこで多くのAI研究者が採用しているのが、CUDA(Compute Unified Device Architecture、クーダ)です。

CUDAは大手半導体メーカーのNVIDIAが開発したプラットフォームで、GPUを別の用途に転用するために誕生しました。本来はグラフィック処理にしか利用できないところを、CUDAの導入によってGPUの計算能力は人工知能開発を含めたさまざまな分野で活用できるようになっていきました。

後ほど紹介しますが、NIVIDAもまた優れたGPUを世に送り出している企業です。さらなるGPU利用の可能性を推進する上でも、CUDAの開発は彼らにとって非常に意義のあるものだったと考えられます。

ディープラーニングに活躍するGPUの例

ディープラーニングに活躍するGPUの例

ここで、実際にディープラーニングに活躍するGPUがどんなものなのか、各社の商品を例に見ていきましょう。現在GPU市場において影響力を誇っているのが、NVIDIAとAMDの2社による以下のシリーズです。

NVIDIA GeForce RTXシリーズ

NVIDIAが提供するGeForce RTXシリーズは、主にゲーミングやクリエイティブの分野で活躍しているGPUです。AIの処理に特化したTensorコアを備えており、ディープラーニング分野においても安定したパフォーマンスを期待できます。

RTXシリーズは性能に合わせた複数のモデルがラインナップされており、処理能力に関わるメモリ容量は8GBから24GBまで幅広く選べるなど、バリエーションも豊富です。価格もモデルによって幅広いため、ディープラーニング初心者の方や家庭でAI開発に勤しみたい方まで、さまざまな使い方ができます。

NVIDIA Teslaシリーズ

RTXシリーズよりもAIに特化し、ハイエンド環境を求める場合に活躍しているのが、Teslaシリーズです。中でも最新モデルであるT4に至っては、ディープラーニングのトレーニングと推論を高いレベルで実現するのに欠かせないパフォーマンスを発揮する、優れたモデルに仕上がっています。

AI推論に特化したTuring Tensor コアを実装しており、CPUで計算した場合の数十倍にも及ぶ処理速度で、ディープラーニングの速度と精度を高めてくれます。複雑な画像判定などの処理を行う場合でも、T4の場合はリアルタイムで高速の応答を実現し、ユーザビリティの向上に努めます。

AMD Radeon Instinctシリーズ

AMD社はNVIDIAの競合ともいえる半導体メーカーで、NVIDIA同様優れたGPUを世に送り出してきました。中でもポピュラーなのがRadeonシリーズで、InstinctモデルはAI開発に更なる飛躍をもたらすべく活躍しています。

Radeon Instinctの特徴は、独自のAMD CDNA アーキテクチャーを搭載している点にあります。これはAIに特化したパフォーマンスを実現するための独自企画として登場し、ゼロから開発されたマトリックス・コア・テクノロジーによって、人工知能開発における演算処理を飛躍させてくれます。

前世代に比べ、およそ7倍ものパフォーマンス改善も期待できるということで、導入効果は大きいといえます。

AMD Radeon RXシリーズ

AMDのGPUでもう一つ注目したいのが、RadeonのRXシリーズです。こちらはAMD社のGPUとしては一般的なモデルを取り揃えたラインナップで、個人でも利用しやすいモデルがRXシリーズに揃っています。

価格帯や微妙な性能差に応えたモデルが揃っているため、趣味レベルからディープラーニングを始めたいという方は、こちらのシリーズがおすすめです。価格もNVIDIA製品に比べて安価であるケースが多いため、入手に苦労することもないでしょう。

ディープラーニング向けGPUの比較方法

ディープラーニング向けGPUの比較方法

実際にディープラーニング向けGPUを選ぶ上では、いくつかのポイントに注目して比較するのが効果的です。ここでは、具体的な比較方法を紹介します。

ベンチマークスコアを確認する

一つ目は、ベンチマークスコアの確認です。ベンチマークスコアとは、特定の環境を一律で設定し、GPUを差し替えることでどのようなパフォーマンスの違いが表れているかを数値化したものです。一般的に、ベンチマークスコアが高いほど優れたGPUであるとされ、スコアが低いとスコアが高いGPUほどのパフォーマンスは期待できないと考えられます。

ベンチマークスコアの比較については、さまざまなサイトで検証が行われており、製品の名称を入力することで、スコアを算出してくれるサービスもあります。理想は実際にGPUを試して比較することですが、そういった環境を用意するのは時間も費用もかかるため、各社が提供しているスコア情報を参考にしてみましょう。

AI向け機能の有無を確認する

二つ目の比較方法が、AI向け機能の有無についてです。上記で解説したNVIDIAとAMDのGPUにも、AI向けの機能を搭載しているか、していないかという違いが存在します。

たとえば、NVIDIA製品でディープラーニング用のGPUを探している場合、Tensorコアの有無に注目して製品を比較しましょう。最新のGPUであれば搭載されているケースが一般的ですが、型落ちモデルだとそうはいかない可能性があります。

特に予算とパフォーマンスのバランスを取りたい場合には、こういったポイントに着目してピックアップすることが大切です。

消費電力を確認する

三つ目の比較ポイントが、消費電力についてです。GPUは購入時点で初期費用が発生することはもちろん、運用においても電力コストが発生します。

特に大掛かりなGPUサーバーの導入を検討している場合、消費電力や排熱量は大きな懸念事項となります。消費電力が大きいモデルは光熱費がかかりますし、排熱能力に問題があるモデルの場合、空調整備にお金をかけなければならないためです。

スケールの大きなGPU導入を検討している方ほど、消費電力には気をつけましょう。

価格を確認する

GPU選びの大きな比較ポイントとなるのが価格です。当たり前ですが、価格が高いモデルほどGPUとしてのパフォーマンスは高く、逆に安いモデルは相応の性能となります。実際に選んでみると、価格差というものは同じGPUの中でも非常に大きく、まさにピンからキリまで多様です。

まずはGPU導入に伴う予算をあらかじめ検討しておき、大体いくらくらいのモデルであれば購入できるか、計算しておくと良いでしょう。また、各社が提示しているベンチマークスコアを確認しながら、どれくらいの性能のモデルであれば予算内であるか、検討しておくのも有効です。

ディープラーニング向けGPUの選び方

ディープラーニング向けGPUの選び方

最後に、ディープラーニングに最適なGPUを上手に選ぶための方法について紹介します。

最新モデルの導入を優先的に検討する

ディープラーニング向けGPUを選ぶ最も簡単な方法は、最新モデルに注目することです。AIやディープラーニングは最先端の技術を常に必要としており、なおかつGPUを用いたディープラーニングは最近注目され始めたため、最新モデルがAIに最適化されているケースが一般的です。

AMD Instinctなども最新のGPUであり、なおかつAIに最適化された代表的なモデルです。高額にはなってしまいますが、AI向けのGPU選びにおいては間違いのない選択肢といえるでしょう。

最新モデルのパフォーマンスや価格帯を確認しながら、最適なモデルへと逆算していくのが有効です。

メモリ容量を確認する

ディープラーニングにおいて、GPUのメモリ容量に注目することは大切です。メモリは一時的にデータを保管しておくためのストレージスペースで、メモリ容量が大きいほど、一度に計算できるデータ量が増え、結果的に計算スピードの向上につながります。

AI特化の機能性を求めない場合でも、できるだけメモリ容量の大きなモデルを探すのが有効です。メモリの大きさについては従来のモデルでも幅広く用意されているため、予算が限られていても選択肢にバリエーションを持たせられます。

費用対効果を確認する

GPUを使ったディープラーニングをビジネスで活用していきたい場合には、費用対効果にも注目しておきましょう。ビジネスレベルでディープラーニングを運用する場合、相応のリソースが求められるため、導入費用も高額になります。

果たしてその規模に見合う運用を実現できるのか、望んでいるようなAIを構築するためにはどれくらいのリソースが必要なのかということを検討しながら、費用対効果を確実に期待できる適切なGPU選びを進めていきましょう。

まとめ

今回は、ディープラーニングに活躍するGPUの選び方や、比較のポイントについてご紹介しました。GPUの購入は初期費用がかかるため、適切な選び方を理解し、失敗は避けたいところです。

GPUの確保の負担を少しでも抑える上で、当社モルゲンロットの「M:CPP」のクラウドGPUサービスは大きく貢献します。豊富なリソースを備えたGPUサーバーを、従量課金生で好きなだけ利用することができるだけでなく、AMD社のハイエンドGPUを搭載し、常に優れた環境でディープラーニングを実施できます。

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導入費用は極めて安く、いつでも契約内容は変更できるため、オンプレミスで導入するのに比べてはるかに高いコストパフォーマンスが期待できます。GPU選びに悩んでいる、導入コストは最小限に抑えたいとお考えの場合は、お気軽にご相談ください。

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