【2021】ディープラーニングにおすすめのGPUとは?具体例と選び方

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ディープラーニングは、次世代のAI開発を支える重要なテクノロジーの一つです。そんなハイテクを効果的に活用するためには、計算処理を実際に行うハードウェアへの注目も欠かせません。

近年のAI開発の現場では、ディープラーニングも含めGPUの活躍が目覚ましくなってきました。本来は異なる用途で開発されてきたGPUですが、ディープラーニングに最適なモデルを選ぶためにはどのような点に気をつけて探すべきでしょうか?

今回は、ディープラーニングに最適なGPUの選び方や、AI開発に最適なGPUについて解説します。

GPUとは

GPUとは

そもそもGPUは「Graphic Processing Unit」の略称で、その名のとおり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。

従来のコンピュータはCPU一台であらゆる計算処理を賄っていましたが、3Dグラフィックの普及により、描画に必要な計算量も増えてきました。そのため、現代のコンピュータはGPUをグラフィック専門、それ以外の計算をCPUで実施という分業体制がスタンダードになっています。

グラフィック処理に必要な計算量というのはあらゆる演算処理の中でも特に負荷が大きく、日々向上するグラフィック技術へキャッチアップするため、求められる処理能力も高くなりつつあります。そのため、映像技術やその他のテクノロジーの進歩と比例するように、GPUの性能も年々向上を続けています。

ディープラーニングの仕組み

ディープラーニングの仕組み

AI開発における最先端の技術として注目されているのが、ディープラーニングです。ディープラーニングは従来行われてきた機械学習の一環ですが、ニューラルネットワークと呼ばれる仕組みを応用し、高度な学習能力をAIに与えることができます。

ニューラルネットワークによって得られた最大の強みは、AIが自発的にデータの特徴量を抽出できるという点です。これまで行われてきた「教師あり学習」と呼ばれる学習手法では、教師データと呼ばれる、あらかじめ人間が正解のラベルを貼り付けたデータを読み込ませることで学習を進めてきました。何が正解で、何が不正解なのかというそのデータの特徴や判断基準を、人間の匙加減に任せてきたのです。

しかし、ニューラルネットワークを用いた学習方法の場合、AIは正解のデータがなくとも自らインプットしてきたデータから特徴を把握し、自発的に正誤判定を行えるようになります。これが「教師なし学習」と呼ばれる学習手法で、AIの可能性を飛躍的に向上させています。

教師なし学習の実現によって、自動運転や自然言語翻訳など、高度なAI活用を進められるようになりました。

GPUがディープラーニングに活躍する理由

GPUがディープラーニングに活躍する理由

グラフィック描画をつかさどるGPUと、最先端のAI開発を支えるディープラーニングには。一見接点がないようにも見受けられますが、実は今日のAI開発において、GPUは欠かせないハードウェアとして注目されています。GPUがディープラーニングに活躍する理由には、次の2つの理由が存在します。

高い並列処理能力を備えているから

一つ目の理由は、GPUの高度な並列処理能力です、GPUは単にグラフィック専門のユニットというだけでなく、CPUとは計算アプローチに大きな違いがあります。

通常のCPUが備えているのは、直列タイプの計算処理能力です。与えられたタスクに対して一つずつ演算を高速で行い、安定したパフォーマンスを実現します。

一方のGPUですが、こちらは並列処理を採用していることが特徴です。同じタイプの計算を同時に複数実施できるGPUは、同じような計算が大量に発生するグラフィックの処理に最適であることはもちろん、ディープラーニングの処理についても同じことがいえます。

AI開発においてGPUが採用されているのは、このような高いGPUの並列処理能力を生かして、効率的な計算が期待できるためです。

AI向けフレームワークが登場しているから

GPUは元々グラフィックに特化して開発されてきたユニットですが、近年はその他の分野での活用機会も増えています。使用機会が増加しているのは、GPUの知名度が高まったのはもちろんのこと、AI活用に向けたフレームワークが登場していることも背景として挙げられます。

本来はグラフィック向けであるのを、AIの演算処理のために使えるよう適合させてくれるのがフレームワークで、これらの開発が進んだためにAI分野でもGPUの運用が広く普及しているというわけです。

GPUのスペックの見方

GPUのスペックの見方

ここからは、具体的なGPUの選び方について解説していきましょう。適切なGPUを購入するためには、確認すべき要項を知る必要があります。GPU選びにおいて重要となるのが、次の5つのポイントです。

メーカー

GPU選びにおいて最も重要なのが、メーカーです。GPUの代表的なメーカーはNVIDIAとAMDの2社で、主にこの2つの企業の製品を選ぶこととなるでしょう。

特にNVIDIAは近年AI開発における存在感を大きくしており、AI向けのフレームワークを提供するなど、目覚ましい活躍を見せています。比較的高価な製品が並びますが、予算にある程度余裕があるという場合、NVIDIA製品のGPUが良いでしょう。

シリーズ

GPUはメーカーで選ぶことはもちろん、各メーカーが提供しているシリーズに注目することも大切です。同じメーカーのGPUといえど、目的に応じたラインナップを販売しています。

それぞれのシリーズに応じて得不得意や価格帯、機能などは異なるので、全体の特徴を把握しておくことが大切です。

メモリバンド幅

GPUの演算処理能力をディープラーニングでフル活用する際、注目すべきがメモリバンド幅です。そもそもメモリとは、一度の通信でどれだけのデータを転送できるかというパフォーマンスを左右する部分で、容量が大きいほど高速な処理が可能になります。

メモリバンド幅は、そんなメモリのキャパシティを表現する際に使われることばで、一度に転送できる量や、そのチャネルの数などから決まります。メモリバンド幅が大きければ大きいほど、データ処理にかかる時間が小さくなるため、効率の良いAI開発を実現可能です。

計算速度(FLOPS)

GPUの最終的な計算速度は、メモリ性能なども加味した上で決まりますが、そのうち大きなウェイトを占めているのが単精度浮動小数点数演算性能、いわゆるFLOPSと呼ばれる数値です。

FLOPSは一秒間に何回計算できるか、ということを端的に表すための数値で、この数字が大きいほど計算能力に優れているということになります。FLOPSの単位はテラバイト(TB)で表記されることが一般的で、「13TFLOPS」のような形で見られることが多いです。

Tensor Coreの有無

ディープラーニングに特化したAI運用を進める場合、Tensor Coreの存在は大きな違いをパフォーマンスにもたらします。Tensor CoreはNVIDIAが提供している計算ユニットの一種で、機械学習をより効果的に実践するための演算能力をGPUに与えています。

Tensor CoreはNVIDIA製のGPUに搭載されていますが、必ずしもすべてのNVIDIA製GPUに搭載されているわけではありません。予算と相談しながら購入するGPUを決めましょう。

ディープラーニングに活躍するGPUの選び方

ディープラーニングに活躍するGPUの選び方

上記のようなGPU性能の比較ポイントを把握した上で、改めてディープラーニングに最適なGPUの選び方を検討していきましょう。AIに特化したGPU運用を考えている場合、選択の上での基準はそう多くはありません。順に解説していきましょう。

あらかじめ予算を設定する

一つ目のポイントは、予算です。GPUは元々高価なハードではありますが、近年のAI開発需要の高まりや、半導体不足の影響によって慢性的な品薄傾向が強まっており、値下がりがしづらく、希少価値が高まりつつあります。

そのため、リーズナブルな価格でGPUを手に入れることが難しくなっており、予算はある程度余裕を持って見積もっておく方が安心です。予算内で最適なGPUを探し、スムーズに開発を進めていきましょう。

メーカーに注目する

二つ目のポイントは、メーカーです。前述の通り、NVIDIAは特にAI開発に向けたGPUの提供を積極的に推進しているため、特別なこだわりなどがなければNVIDIA製GPUを選ぶようにすると良いでしょう。

NVIDIA製のGPUでなければ運用ができないAI向けフレームワークや、Tensor CoreなどのAI向け機能も存在しています。初めてのGPUメーカー選びで右も左もわからないという場合には、NVIDIA製品が安心です。

ただ、NVIDIA製品はポピュラーなGPUで、ゲーミングPCにも数多く実装されているため、人気の商品です。そのためGPU本体の価格も値下がりしにくく、リーズナブルな価格で手に入れにくい点は注意しておきましょう。

コア数を確認する

コアとは、その名のとおりGPUの中核を成す部分で、この部分の数が多いほどパワフルなパフォーマンスを発揮してくれます。コア数はCPUに比べてGPUの方が多い傾向にあり、それゆえ高い演算能力を発揮しています。コア数の多いGPUを選ぶというのもわかりやすい比較方法です。

必要メモリを確認する

ディープラーニングを実施する場合、学習モデルによっては必要なメモリ容量があらかじめ決まっている場合もあります。コストを抑えて安価なGPUを選んでしまうと、最低動作環境を満たすことができず、満足のいくパフォーマンスを発揮できない場合もあります。

GPUの購入の前には必要なメモリ容量を調べておき、その条件に見合ったGPUを選ぶことが必要です。

おすすめのディープラーニングに最適なGPU

おすすめのディープラーニングに最適なGPU

これまでお伝えしてきた条件を踏まえて、ここでおすすめのGPUシリーズを紹介します。

NVIDIA GeForceシリーズ

多くの人におすすめしたいGPUが、NVIDIAのGeForceシリーズです。GeForceはGPUの中では最もポピュラーなシリーズの一種で、多くのユーザーを獲得しています。用途も幅広く、ゲーミングから仮想通貨マイニング、そしてAI開発に至るまで、幅広く運用されています。

ラインナップも豊富で、価格帯も幅広く設けられているため、予算に合わせた柔軟なGPU選びをサポートしてくれます。

NVIDIA Teslaシリーズ

NVIDIAのポピュラーなラインナップとしては、Teslaシリーズと呼ばれるものも存在します。TeslaシリーズはGPUサーバーの構築を検討している人に向けて展開されているモデルで、GeForceの価格帯を大きく上回りますが、その分性能もハイエンドクラスです。

ビジネス向けのAI開発を検討している場合、家庭用PCに搭載するようなGPU単体ではとても計算が追いつかないため、GPUサーバーの導入が必要になります。そんなときに活用したいのがTeslaシリーズで、十分なパフォーマンスをここから得られるでしょう。

AMD Radeonシリーズ

NVIDIA製品と対を成す存在なのが、AMD社のGPUです。AMDのGPUは主に映像編集などの業務に強いとされていますが、最近ではAI向けのGPU開発も進められるなど、ディープラーニング運用を考えている人にとっても一見の価値のある製品が揃います。

中でも、RadeonシリーズはAMDが主力としているGPUシリーズで、価格帯も控えめで入手しやすいのが特徴です。ラインナップも豊富で、性能やコストを細かく検討しながらの導入を促せます。

ミドルエンドクラスの製品が多く、実験的なAI開発であればこれ一台で十分賄うことができます。

GPU運用の課題

GPU運用の課題

ここまで、GPUを実際に購入する場合を前提として紹介してきました。GPUの確保はディープラーニング運用において不可欠ですが、一方で懸念しておくべき課題も存在します。

初期費用がかかる

GPUを購入する最大の懸念点が、購入費用の発生です。GPUは安価な買い物ではなく、一台当たり数万円から数十万円、GPUサーバーとなると数千万円にものぼることがあります。

個人レベルの開発であれば大きな負担とはなりませんが、ビジネスレベルでの運用の際には、ある程度の予算を確保しなければ安定したパフォーマンスは望めません。

また、GPU導入後も毎月の消費電力や冷却費用が発生するため、維持管理にもお金がかかります。初期費用と管理コストを踏まえ、導入を検討しましょう。

定期的な買い替えが必要

GPUは次々と最新モデルが登場していますが、数年も経つと既存のGPUが時代遅れになってしまう可能性もあります。その際には再びGPUを買い直さなければならず、そのための買い替え費用が発生します。

常に最新の環境を維持することは、最先端のAI開発において重要です。定期的な購入費用の発生も踏まえたモデル選びをしましょう。

クラウドGPUのメリット

GPUの並列処理

上記のようなGPU運用の懸念点を解消すべく、近年多くの企業で採用されているのがクラウドGPUの運用です。クラウドGPUは通常のGPUと比べてどのような違いがあるのか解説しましょう。

初期費用を大幅に抑えられる

クラウドGPUの大きなメリットが、初期費用の削減です。本体購入費用は発生せず、月々、あるいは年額のライセンス料金や従量課金でGPUを好きなだけ利用できるため、非常に経済的な手段です。

短期での運用はもちろん、中長期的なプロジェクトにおいても高いコストパフォーマンスを発揮するため、厳しい予算状況でも安心して利用できます。

常に最新のモデルを利用できる

クラウドGPUは単に経済的であるだけでなく、優れたマシンを顧客向けに提供しています。常に最新GPUを提供しているクラウドサービスを利用すれば、定期的に発生していた買い替えの負担も回避することができるため、コストパフォーマンスを改善するだけでなく、セットアップの負担なども軽減が可能です。

まとめ

今回は、GPUをディープラーニング向けに導入する際、どのような選び方を意識すれば良いのかについてポイントを紹介しました。

GPUは現在さまざまなラインナップが揃っていますが、性能の良し悪しを正しく選ぶための指標を理解しておかなければ適切なモデルを選ぶことはできません。GPU運用に伴う予算の問題など、導入時の懸念事項もクリアにしておきましょう。

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