【2022】ディープラーニングは「GPUなし」でも実現可能?スペック不足を補う方法

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GPUなしのディープラーニング

ディープラーニングは、GPUの採用によって瞬く間に人工知能開発の最先端技術として注目されるようになりました。

GPUは元々AIとは縁の遠いユニットと考えられてきましたが、果たしてGPUなしでディープラーニングを実行することはできるのでしょうか?

今回は、GPUを使わずにディープラーニングを実行できるのか、そしてGPUのスペック不足を補うためにはどんな方法があるのかについて解説します。

GPUとは

GPUとは

GPUは、Graphic Processing Unitの略称で、主にコンピュータのグラフィック処理を任されているユニットです。

かつて、コンピュータは「CPU」と呼ばれるユニットがあらゆる演算処理を担当していました。しかし、グラフィック技術の進化に伴い、CPU単体ではそのパフォーマンスにも限界がありました。

そこで導入されたのがGPUです。グラフィックに関する処理をすべてGPUに任せ、それ以外をCPUが担当する役割分担を実現し、高性能な処理が行えるようコンピュータは進化してきたのです。

ディープラーニングでGPUが活躍する理由

では、そんなグラフィック特化のGPUが「ディープラーニング」という別の領域で活躍しているのには、どういった理由があるのでしょうか?ここでは、ディープラーニングでGPUが活躍する理由について解説します。

優れた演算処理能力を有しているから

一つは、GPUそのものが単純に優れた演算処理能力を有していることが挙げられます。

グラフィックの処理には多くの負担がマシンにかかるため、GPUのパワーは場合によってはCPUよりも優れています。近年、4Kや8K映像といった最新の映像技術が登場したことで、ますますGPUへ求められる負担も大きくなり、それに合わせて急速な技術開発も進んでいます。

このような最先端の計算処理能力をフル活用する上で、ディープラーニングの領域は最適といえるでしょう。

GPUの並列処理能力とディープラーニングの相性が良いから

GPUは、並列処理能力を備えている点も高く評価されています。

グラフィック処理は負担が大きい代わりに、同じようなタスクが大量に発生することが特徴です。CPUは、単純にタスクを一つずつしか処理することはできませんが、GPUはこの問題に対処するため、同様のタスクをまとめて処理できる能力を備えています。

実は、ディープラーニングもグラフィック同様、複数の同種のタスクが発生するため、GPUの並列処理能力が活躍します。そのため、GPUとディープラーニングは非常に相性が良いとされているのです。

GPUなしでディープラーニングはできるのか?

GPUとディープラーニングの相性の良さはさまざまな研究開発の場で証明されてきました。それでは、GPUなしでディープラーニングを実行することはできるのでしょうか?

不可能ではないが本格的な開発は難しい

結論からお伝えすると、ディープラーニングはGPUを使わずとも実行はできるものの、そのパフォーマンスには限界があります。

そもそも、ディープラーニングがAI開発の場で頭角を表したのは、そのマシンにGPU を採用してからです。GPU登場以前、あらゆる機械学習はCPUを使って行うことが一般的とされていました。

ディープラーニングも「教師あり学習」と同じくらいの時期に開発はされていたものの、CPUのスペックが不足していたことから、研究者はディープラーニングを採用することはなかったのです。しかし、10年ほど前にGPUを採用したマシンでディープラーニングを実行したところ、当時としては驚異的なパフォーマンスを発揮したことから、AI開発は転機を迎えました。

ディープラーニングはGPUを採用することで、初めて活躍できることが証明されたためです。そのため、ディープラーニングの運用はGPUなしでも不可能ではないものの、効率的な方法とはいえないのです。

CPUを使ったディープラーニングで代用する

実験的に、CPUを使ってディープラーニングを実行する方法が試されているケースもあります。

実際のところ、CPUを使ったディープラーニングは演算スピードに問題があるだけで、その仕組み自体は正常に動作します。とはいえ、CPUを使って本格的なディープラーニングを実行することは、かなり無理があります。

あくまで、個人での勉強用として実行するのに留めておくのが良いでしょう。

GPUのスペック不足を補う方法

GPUでのディープラーニングが主流とされているのにも関わらず、GPU以外の方法を探している多くの人は、GPUのスペック不足に悩んでいる場合が多いのではないでしょうか?ここでは、GPUのスペック不足をどのように補うべきかについて解説していきます。

各種クラウドサービスを利用する

GPUのスペック不足を補う最善の方法は、クラウドサービスの利用です。クラウドサービスは、オンライン経由で各種機能を利用することができる、便利なサービスです。

クラウドサービスの良いところは、手持ちのマシンスペックに依存することなく業務を遂行できる点にあります。

たとえば、GPUが不足していてディープラーニングができないという場合には、GPUリソースを提供しているクラウドサービスを利用することで、不足するリソースをオンライン経由で賄い、手元のマシンに負荷をかけることなくディープラーニングが行えます。

クラウドサービスのバリエーションは非常に豊富で、他にもアプリ開発の環境をクラウド上に設け、マシンスペックに依存することなく開発を遂行したり、インフラ環境を整備して仮想PCを用意したりすることができます。必要に応じて各種サービスを使い分けることで、ユーザーは適当なPCさえあれば、どこにいてもハイエンドな環境で作業を行うことができるのです。

転移学習を活用する

GPUのスペック不足を補う場合、そもそもディープラーニングの負担を軽減するという方法もあります。

一般的に、ディープラーニングにおいて採用されている学習方法は「教師なし学習」と呼ばれる方法です。教師なし学習は、大量のデータを用意の上、時間をかけて読み込む必要があるため、相応のマシンスペックがなければ途方もない時間がかかってしまいます。

このタイムロスを回避するために実行するのが「転移学習」です。転移学習とは、既存の学習モデルを新しい学習モデルにも適用することで、大まかな学習結果は別のモデルから引き継いだ上で、新しいモデルを活用するという方法です。

転移学習を実行するためには、すでに何らかの学習モデルが完成していることが必要です。しかし、一つモデルを用意すれば、以後の学習を効率的に進めることができます。状況に応じて、適切な方法を選びましょう。

クラウドGPU活用のメリット

GPUのスペック不足をシンプルに解消する方法は、クラウドGPUを活用することです。最後に、クラウドGPUの利用にどういったメリットがあるのか解説しましょう。

コストパフォーマンスが高い

クラウドGPUの最大の特徴は、高いコストパフォーマンスです。

通常、GPUのスペック不足に見舞われた際、新しいGPUを購入すること必要です。しかし、GPUは単価が非常に高いユニットです。ましてや、ディープラーニングのような高度なタスクに対応できるGPUとなると、数十万円から数百万円のモデルを購入しなければならないというケースも珍しくありません。

一方で、クラウドGPUは月額や年額、従量課金での利用となるため、高額な初期費用が発生することはありません。初期負担を抑えたい方にとって、クラウドGPUは最適の選択肢です。

手持ちのPCですぐに導入できる

クラウドGPUは、導入したいと思ったときにすぐ利用できることも高く評価されています。

GPUを拡充したい場合、GPU本体を購入した後、それが手元のマシンに導入されるまではタイムラグがあります。クラウドGPUの場合、プランの変更をリクエストするだけですぐに拡充ができるため、必要なときにすぐ確保できる強みがあります。

また、拡充したリソースが必要なくなったとき、過剰分を解約して余計なコストの発生を抑えるということもできます。そのため、繁忙期にのみリソースを追加して閑散期は減らすという使い方を実現すれば、無駄のないサービス利用が可能です。

GPUを自前で購入する場合、このような柔軟性は得られません。

オンライン環境があればどこでも利用できる

クラウドGPUは、オンライン環境が整っていればどこでも利用ができます。

オンプレミスのGPUだと、GPUサーバーが設置されているオフィスなどでしか業務が行えず、わざわざ会社に足を運ばなければならないということもあるものです。クラウドGPUであれば、どんなところからでも豊富なGPUリソースを活用できるため、リモートワークの推進にも役に立つのが強みです。

まとめ

ディープラーニングの際のGPUのスペック不足を補う方法を解説しました。

確かに、ディープラーニングはGPUがなくとも実行はできるものの、GPUを採用した時に比べてそのパフォーマンスは大きく劣るため、おすすめできる方法ではありません。そのため、ディープラーニングの学習方法を見直すか、クラウドサービスを利用することで、スペックの不足を回避することをおすすめします。クラウドGPUは、そんなGPUのスペック不足を柔軟に補ってくれるサービスであるため、非常におすすめです。

当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」は、そんなクラウドGPU利用の効率をさらに高められる特徴を備えたサービスです。

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大手クラウドサービスと比べ、最大で1/2程度まで費用を抑えられるコストパフォーマンスを発揮し、リソース不足を低コストで補います。提供GPUサーバーには最新のAMD製GPUが採用されており、専有サーバーでの提供となるため、パフォーマンスが常に高い状態で安定しています。

サーバー利用の際にはエンジニアが自社にあったプランを提案するので、個別に見積もりを立ててもらう必要もなく、速やかなGPUの確保が進みます。GPUのスペック不足でお悩みの際には、お気軽に当社モルゲンロットまでご相談ください。

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