【2022】ディープラーニングでGPUメモリが重要な理由は?メモリ不足を防ぐ方法とは

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ディープ ラーニングのgpuメモリ

ディープラーニングは高度な機械学習手法であるため、実行のためには相応のマシンスペックが求められます。

今回は、マシンスペックの中でも特に重要視されているGPU、およびGPUメモリが大切である理由を解説します。

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングは「教師なし学習」によって、高度なタスク処理が可能なAIを開発するのに役立つ技術です。これを支えているのが、「ニューラルネットワーク」と呼ばれる仕組みです。

人間の神経細胞に着想を得たネットワーク構造を有しており、複数の層を学習データが行き来することで、タスクに応じた学習結果を獲得することができます。

ディープラーニングにおけるGPUの役割

ディープラーニングの実行をこれまで阻んできた理由の一つに、マシンのスペック不足が挙げられていました。しかし、GPUがディープラーニングの現場に導入されて以来、この問題は大きく解消し、飛躍的なAIの進歩に貢献しています。

ディープラーニングへGPUが与える影響としては、次の2点が挙げられます。

膨大なデータの処理に貢献する

GPUは同じタスクを一度に複数処理することのできる、並列演算能力を備えています。元々、グラフィック処理をスムーズにするための機能でしたが、ディープラーニングにおいても似たような処理が発生するため、非常に効果的な計算を実現できます。

ディープラーニングにおいては、とにかく大量のデータを学習できる環境が求められるため、GPUの高い処理能力が現場では評価されています。

高速計算で高いコストパフォーマンスを実現する

ビジネス目的でディープラーニングを運用する場合、短期間でAIを開発できればそれだけ開発費用は抑えられます。一方で、ディープラーニングにおいてはとにかく計算タスクが多く、短期間での開発が難しいとされています。

ハイスペックなGPUは導入費用が高額になる一方、短期間で計算を終えられることから、長期的に見れば高いコストパフォーマンスを発揮します。「時は金なり」とはいいますが、GPUは人工血の開発においてそれを実現できる貴重なリソースです。

GPUメモリの不足がディープラーニングに与える影響

GPUメモリの不足がディープラーニングに与える影響

GPUの積極的な活用が求められる一方、GPUは十分なスペックのものを用意できなければ、期待していたようなパフォーマンスは得られません。特に、GPUメモリ部分のスペック不足がもたらす悪影響は大きく、判明した際には早急な対応が必要となります。

ここでは、GPUメモリの不足がディープラーニングに与える影響について解説します。

計算速度が低下する

そもそも、GPUメモリはGPUを使って処理するデータを保存し、効率良く計算を行うためのサポートを行うためのユニットです。GPUメモリがあることで、GPUの演算処理能力は高いパフォーマンスを発揮できます。

ところが、GPUメモリが不足すると、十分なデータ量を一時保管することができず、計算速度は低下してしまいます。一度に処理できるデータ量が減ってしまい、結果的にパフォーマンスの低下につながるというわけです。

想定していた学習を実施できない

ある程度高度な学習を行う場合、一度に十分なデータをメモリ上に保管できなければ、学習アプローチに制限が出てきます。学習用のデータセットをまとめて計算にかけることができず、ディープラーニングの処理能力を活かせなくなる問題です。

一度に読み込むデータに制限があることで、学習データに偏りが出てしまい、その結果にも悪影響を与えてしまう可能性があります。

モデル活用の効率が落ちる

GPUの利点は同時並行で学習モデルを活用し、多様な学習を進められることです。データセットを複数読み込めないことで、使用できるモデルも制限される可能性が、メモリ不足によって引き起こされます。

これまで2つのモデルを運用できていたのが1つのモデルしか運用できないとなると、その学習効率は半減してしまうこととなります。

ディープラーニングでメモリ不足に悩まないための方法

ディープラーイングは付加の大きな取り組みであるため、GPUメモリが不足するケースは珍しくありません。メモリ不足に悩まされることなくGPUを運用するためには、次の方法を検討してみましょう。

データを分割して運用する

データセットを分割しての運用は、メモリへの負担を抑えられる有効な方法です。テキストならまだしも、画像のような大容量のデータは、データセットを丸ごと読み込ませると多大な負荷がかかります。

そのため、データを小分けにして読み込ませることで、確実な学習を進められます。ただ、ファイル数が増えその管理負担が大きくなるため、大きなデータセットを扱う場合には注意が必要です。

バイナリ形式のデータを採用する

バイナリ形式とは、二進数のデータ形式のことを指します。バイナリ形式にしてデータを読み込むことで、指定した範囲のデータのみを読み込めるようになり、余計な負荷がGPUにかかることを回避できます。

しかしながら、バイナリ形式であっても全体のデータ容量が小さくなるわけではありません。そもそも、メモリサイズ以上のデータセットを扱いたい場合には、この方法で問題を解消することはできません。あくまで読み込みの柔軟性を高めるための方法である点に注意しておきましょう。

ハイスペックなGPUを導入する

最も簡単な解決策は、既存のGPUよりハイスペックなGPUを導入することです。メモリサイズが16GBのモデルを選ぶなどして、メモリの拡張に努めましょう。

メモリサイズが大きくなれば、それだけ大きなデータセットを読み込めるようになるので、最も効率的で確実な成果が期待できます。ただ、GPU導入は導入費用が高額になるため、気軽に買い換えることが難しいという問題があります。

クラウドGPU導入のメリット

クラウドGPU導入のメリット

通常、GPUの導入は費用面などの問題を抱えていますが、クラウドGPUであればこれらの問題を解消の上、豊富なリソースを活かせる環境が整備できます。ここでは、クラウドGPUのメリットを確認しましょう。

コストパフォーマンスに優れる

クラウドGPUの最大の特徴は、コストパフォーマンスに優れる点です。

通常のGPUの場合、購入費用として数十万円から数百万円の出費が発生しますが、クラウドGPUは基本的に月額、あるいは年額での従量課金制でサービスを利用することができます。そのため、費用を分散して支払えるだけでなく、あくまでリソースを利用するだけなので、非常にリーズナブルです。

個人でのGPUリソース拡充を検討している人はもちろん、組織的なGPUリソース活用を考えている場合も、好きなだけ初期費用を気にせずGPUを活用できるので、汎用性の高いサービスだといえます。また、繁忙期には多くのリソースを契約し、閑散期にはリソースを節約するといった使い方ができるため、GPUを自前で用意するよりも効率的な運用が実現します。

迅速に導入できる

クラウドGPUは、インターネット上で契約の申し込みを行うだけで、すぐにリソースの利用を開始できる点も特徴です。

通常のGPUの場合、GPUが職場に到着するのを待ったり、セットアップの必要があったりと、すぐにリソースを利用できるわけではないもどかしさがあります。また、いきなりGPUリソースが必要になった場合も、本体を購入するところから始めなければならないため、必要機会を逃してしまう可能性もあります。

クラウドGPUは迅速な導入ができるため、機を逃すことなく、確実にGPU活用を進められることが特徴です。

維持管理負担が小さい

GPUをクラウドに移行すると、維持管理負担がかからない点も特徴です。

GPUをサーバーごと導入するとなると、サーバーの電気代やそれを冷却するための空調費用、そしてサーバーを保管するスペースの確保にお金がかかってしまうため、本体購入費以外のコストも大きくなってしまいます。

一方、クラウドGPUは、GPUリソースの維持管理にかかる負担は全てライセンス料金に含まれているため、別途費用が発生することはありません。無形のGPUリソースを扱えるので、サーバーを設置するための保管スペースも必要なく、運用に伴う負担を最小限に抑えられます。

個人でGPUを活用したいけれどスペースがない、オフィスの規模を縮小したいと考えているといったニーズにも確実に応えてもらえます。

まとめ

ディープラーニングは高度なAIを開発できる可能性を秘めている一方、運用に当たってはハードウェア負担も大きいため、相応のスペックを備えたものを用意しておくことが大切です。メモリ不足の問題に悩んでいる場合、データセットの形式を見直したり、データを分割したりすることで、その負担を軽減することができます。

ただ、こういった工夫で対処できる問題にも限界はあるため、GPUリソースの見直しはどこかのタイミングで検討すべきです。クラウドGPUはリソースの確保を迅速かつ高いコストパフォーマンスで進められるため、積極的に活用しましょう。

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サービスの中でもさらなるコストパフォーマンスを追求した、汎用性の高いサービスです。大手クラウドサービスと比較して、およそ1/2程度のコストにまで抑えられる安価なプランを用意しているだけでなく、導入サーバーはAMD社製の最新GPUであるため、性能面でも見劣りはしません。

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