【2022】ディープラーニングおすすめのGPUは?選び方のポイントをわかりやすく解説

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ディープラーニングとGPU

人工知能開発の最先端技術であるディープラーニングは、そのポテンシャルの高さから導入を検討する企業も増えつつあります。ディープラーニングを効果的に運用するためには、AI活用ができる人材もさることながら、マシンスペックにもこだわらなければなりません。

今回は、ディープラーニングにおいてGPUが重視されている理由や、最適なGPU選びのポイントを解説します。

GPUの概要

GPUはGraphic Processing Unitの略称で、主にPC上でグラフィック処理を担当するためのユニットです。これまでコンピューター上で発生する計算はすべてCPUが担っていましたが、グラフィック技術が進化したことでその負荷が大きくなり、グラフィック処理のみGPUに分離して担当する方式が現在では定着しました。

グラフィックの描画は大きな負荷がかかる一方、4Kや8Kの映像作品や実写のようにリアルなCGが登場するなど、映像技術は常に進化しています。GPUも映像技術の進歩に合わせて改良が加えられており、最新モデルになるほど高い処理能力を備えています。

ディープラーニングにおいてGPUが重要である理由

先ほどお伝えしたように、GPUは元々グラフィック処理に特化したユニットとして誕生した経緯を持ちながら、今ではディープラーニング開発のようなAIの領域で存在感を発揮しています。CPUよりもGPUが重宝される理由としては、主に次の2点が挙げられます。

  • 並列処理能力が高度だから
  • 運用事例が豊富であるから

並列処理能力が高度だから

GPUがディープラーニングの現場で重宝している理由の一つに、高い並列処理能力を備えていることが挙げられます。

そもそも、グラフィック処理は大量の計算が必要な一方で、その計算内容については変化に乏しく、同様の処理をいかに素早くこなせるかが重要です。GPUはこのようなニーズに対処すべく、一度に同じ計算を同時並行で処理できる並列処理能力を備えています。そのため、高度なグラフィックの演算が必要な場合でも、スムーズな描画を実現します。

実は、ディープラーニングにおいても、グラフィック同様大量でありながら、同じ計算を何度も繰り返すというタスクが発生します。そのため、GPUの並列処理能力の高さが活躍し、ディープラーニングを速やかに実行することで、短時間でも高度な学習効果を発揮することができます。

運用事例が豊富であるから

GPUがディープラーニングに実装された歴史は比較的古く、GPUの存在がディープラーニングを発展させたといっても過言ではありません。

ディープラーニングが有名になったのは、2012年に開催された国際的な物体認識コンテストにおいて、トロント大学のチームがGPUを採用したディープラーニングマシンを投入したことがきっかけです。従来は通常の機械学習手法によるAI活用が一般的とされており、ディープラーニングに耐えうるマシンスペックを当時はCPUでは実現できなかったことから、運用は見送られていました。

しかし、トロント大学のチームはディープラーニングにGPUを採用したことで、他のチームがエラー率26%前後に留まるところを、17%前後という驚異的な数値を叩き出し、その実用性は瞬く間に世界中で注目を集めることとなったのです。

これ以降、ディープラーニングをはじめ、AI研究においてGPUは不可欠なユニットとして広く普及し、ここ10年ほどのAIの急速な進化をさまざまな組織で支えてきました。

ディープラーニングに必要なマシンスペック

ディープラーニングを実施するにあたっては、どれくらいのマシンスペックを想定しておく必要があるのでしょうか?ここではディープラーニングに影響を及ぼすユニットやミドルウェアのスペックについて解説します。

GPU

ディープラーニングを実施するにあたって、最も重要なのがGPUです。GPUのスペックは高ければ高いほど良く、新たにマシンを構築する場合は予算内で用意できる最高レベルのGPUを用意しましょう。

ビジネスや研究用にディープラーニングを運用する場合、通常のデスクトップPCに導入できるレベルのGPUリソースでは不十分なケースも出てくるものです。本格的なディープラーニング運用へ移行する際には、GPUサーバーの導入も視野に入れておくことが大切です。

CPU

CPUは、マシン全体の計算処理を司る重要なユニットです。CPUについてもGPU同様に高いスペックを備えているに越したことはありませんが、GPUでディープラーニングを実行する場合、CPU性能に優れていれば直接的に計算速度が高まるわけでもないため、優先度はGPUに劣ります。

ただ、CPUの性能が優れていればソフトの立ち上げが高速化したり、挙動が安定したりといったメリットがあるので、あまりに貧弱なスペックのものを導入することは控えてください。

メモリ

メモリは同時に複数の計算処理を実行するために必要なユニットで、マシンの挙動を安定させるのに活躍します。ディープラーニングにおいてもメモリは活躍しますが、ここで重要なのはGPUへ別個に搭載されているメモリ容量であるため、マシン本体のメモリ容量はCPUと同じくらいの優先度で問題ないでしょう。

ストレージ

ストレージはデータを保管するための記憶媒体ですが、近年はクラウドストレージや外部SSDなどの利用も盛んなため、マシン本体が大容量のストレージを備える必要はありません。ただ、ラップトップ(ノートパソコン)などでコンパクトにマシンを運用したい場合はPCのストレージに直接データを保存する方が便利なため、大きめの容量を用意しておくと良いでしょう。

OS

OSはMac、Windows、Linuxの3つが主流で、従来ではディープラーニングをGPUで実行するためのフレームワークがWIndowsやLinuxでしか動かないとされてきましたが、最近ではどのOSでも運用は可能です。そのため、普段使い慣れているOSや、すでに会社に導入されているOSに準拠して運用すると良いでしょう。

ディープラーニングに適したGPUの選び方

一口にGPUといってもバリエーションが豊富であるため、最適なGPU選びにも気をつける必要があります。ここでは、ディープラーニングに強いGPUの選び方のポイントを3つ紹介します。

  • メーカーに注目する
  • ディープラーニング向けGPUの導入を検討する
  • できる限りハイスペックなGPUを選定する

メーカーに注目する

GPUは、メーカーによって異なる機能やフレームワークを提供しているため、魅力的なスペックを備えたメーカーのGPUを選ぶと良いでしょう。

たとえば、GPUメーカー大手のNVIDIAは、ディープラーニングのような高度な計算に特化したプラットフォームである「NGC」の提供を進めています。あるいは、NVIDIA同様にGPUメーカー大手であるAMDも、ディープラーニングを含めた機械学習特化のプラットフォームである「ROCm」を提供するなど、独自のソリューションが各社から登場しています。

それぞれの特徴を把握し、自社に最適なメーカーを検討しましょう。

ディープラーニング向けGPUの導入を検討する

GPUは元々グラフィック特化のユニットでありながら、最近では機械学習やディープラーニングに特化したGPUの開発も進んでいます。

ディープラーニング向けGPUを利用することで、フレームワークのインストールの手間を省くことができたり、高速の演算処理を行えたりといったメリットがあります。ディープラーニング向けGPUの詳しい例については、後ほど紹介します。

できる限りハイスペックなGPUを選定する

ディープラーニング向けGPUでなくとも、処理能力に優れる最新のGPUであればどれでも相応の活躍が期待できます。

もちろん、常に最新のGPUを導入することは予算の都合から困難であるため、思うような計算が行える環境を整備できないこともありす。

型落ちモデルや同様のスペックで別メーカーの安価なモデルを購入できないか検討し、予算内で優れたマシンを入手しましょう。

ディープラーニングに活躍するGPU:ハイスペック製品

ここでは、ディープラーニングに活躍する主なGPUを紹介します。まずは、ハイスペックの製品からです。

NVIDIA Quadro GV100

NVIDIA Quadro GV100は、32GBという大容量HBM2メモリとVolta アーキテクチャGPUを採用の高級グラフィックスプロセッサを備えた、ハイエンドGPUです。ディープラーニングに特化したTensorコアを640基も搭載し、高速な演算処理を実現します。

AMD Instinct MI200

AMD Instinct MI200は、GPUをサーバーで運用するのに最適化されたハイエンドGPUです。メモリには容量128GBのHBM2eを採用し、安定感のある演算処理を実現します。世界各国の研究機関で採用されているモデルの最新シリーズであるため、これ以上ないスペックで研究開発をサポートできます。

ディープラーニングに活躍するGPU:ミドルスペック製品

続いて、ハイスペック製品よりも比較的手頃な価格で導入できるミドルスペックGPUを紹介します。

NVIDIA TITAN RTX

NVIDIA TITAN RTXは、デスクトップ向けに開発されたあらゆる用途に最適化されている汎用GPUです。24GBの超高速 GDDR6メモリや576基のTensor コアを活用し、ディープラーニングを従来のGPUでは実現できないスピードで実行することができます。

AMD Radeon RX Vega 56

AMD Radeon RX Vega 56は、もともと優れた環境でゲームをプレイしたいというニーズに向けて生まれたGPUですが、ディープラーニングにも活躍する汎用性の高い製品です。AMD製品の特徴とも言えるコストパフォーマンスを活かし、最新のGPUで手軽にディープラーニングをはじめたいという需要を満たしてくれます。

ディープラーニング向けGPU導入で注意すべきポイント

ディープラーニング向けにGPUを導入するにあたっては、あらかじめ注意しておくべきポイントもあります。

十分な学習データを確保するためのリソースにも気を配る

まず、ディープラーニングは大量のデータを確保の上それらを読み込む処理が発生するため、マシンを用意してもデータがなければAI開発を進めることはできません。マシンスペックにこだわるだけでなく、十分なデータを確保するためのリソースも残しておき、バランス良くディープラーニングを運用しましょう。

本格的なディープラーニング運用には大規模なサーバーが必要となる

ディープラーニングを使った事業や研究を本格的に進める場合、一台のデスクトップPCのGPUだけですべてのタスクをこなすのは不可能です。ディープラーニングでビジネスを実現したい場合には、データセンターを借りたりGPUサーバーを導入したりするなどして、大量のリソースを確保する必要があります。

ディープラーニングにクラウドGPUをおすすめする理由

ディープラーニングを運用するにあたっての最大の課題は、大量のGPUリソースをどのように確保するかです。クラウドGPUはそんな需要に応えられるサービスで、近年は多くの企業で導入が進んでいます。

コストパフォーマンスに優れる

クラウドGPUは、とにかくコストパフォーマンスに優れるサービスです。導入に伴う初期費用がかからず、従量課金制で使った分だけ料金を支払えば良いためです。

GPUサーバーなどは何千万円もの初期費用がかかることもありますが、クラウドであればその心配はありません。

リソースを気にせず運用できる

クラウドGPUはリソースをオンライン経由で利用できるので、プランを変更さえすれば事実上無制限にリソースを用意できます。オンプレミスのGPUはリソースが有限であるため、大規模な処理が突如として必要になった場合にパフォーマンスが低下してしまいます。

クラウドGPUは契約内容を変更するだけで、すぐにリソースを利用できるのが便利なところです。

BCP対策やリモートワークにも活躍する

クラウドGPUの場合は会社にサーバーを設置する必要がないので、災害時にも強いのが特徴です。データセンターは会社とは別の場所に設置されているため、地震や火災に見舞われても業務を実行できます。さらにはオンライン環境さえあれば自宅からでもリソースを利用できるため、リモートワークの実施にもつながります。

クラウドGPUの「M:CPP」が持つ強み

MCPP

クラウドGPUにはいくつものサービスがありますが、当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」では、他のサービスにはないアドバンテージで、独自の強みを発揮しています。

  • 大手クラウドよりも費用対効果に優れる
  • 最新のAMD製GPUを専有サーバーで利用できる
  • クライアントに最適なサーバープランの提案ができる

大手クラウドよりも費用対効果に優れる

M:CPPのクラウドGPUは、大手クラウドと比べて費用対効果に優れるプランを用意しています。最大で従来の1/2というコスト削減効果も実現可能など、これまでクラウドGPUを利用してきたけれど、恩恵を感じられなかった方にもおすすめできます。

最新のAMD製GPUを専有サーバーで利用できる

M:CPPでは、サーバーに最新のAMD製GPUを導入し、常に高いパフォーマンスを発揮できる環境を整備しています。また、サーバーはクライアント専有で利用が可能であるため、他のクライアントとサーバーを併用することでパフォーマンスが低下するなどの問題を回避できます。

クライアントに最適なサーバープランの提案ができる

自社に最適なサーバープランがわからないという方に向けて、M:CPPではクライアントに最適なプランのご提案を行っています。自社エンジニアがニーズに応じてサーバーのカスタマイズを行うため、余計な作業に時間を奪われる心配はありません。

まとめ

GPUはディープラーニングの実行において不可欠な存在となっており、できる限りハイスペックなモデルを用意することが重要です。とはいえ、GPUは単価が高く気軽に購入できるものではないため、コストの面で問題を抱えています。

そんなときには、クラウドGPUを活用することで、リソース制限を気にせず、初期費用を抑えて高度なGPU活用を行えます。当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」では、そんなクラウドGPUの強みをさらに生かすためのプランをご提案しています。GPU導入を検討の際には、お気軽にご相談ください。

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