ディープラーニングは、今日のAI開発の最先端に位置する技術の一つで、多くのサービス開発を後押ししてきました。円滑なディープラーニングの実施をサポートする要素として、現在注目されているのが「GPU」です。
コンピューターに標準搭載されているGPUは、どのように人工知能の開発を支えているのでしょうか？今回は、ディープラーニング用GPUの特徴や、人工知能開発に最適なGPUの選び方について紹介します。
GPUとは
GPUはGraphic Processing Unitの略称で、主にコンピューターのグラフィック処理を担当するユニットです。
GPU登場以前は、コンピューターのあらゆる処理をCPUだけで担当してきました。しかし、映像技術の進化によって、パソコンに高度なグラフィック描画能力が求められるようになり、CPUだけでは対応できなくなっていきました。
そこで新たに登場したのがGPUです。グラフィックの処理をGPUに特化させることで、CPUの負荷を軽減し、快適なコンピューティングを実現しています。
ディープラーニングの仕組み
続いて、ディープラーニングの仕組みについても簡単に確認しておきます。ディープラーニングはAI開発の基礎である機械学習の一種で、高度なAIの登場を促してきました。
ディープラーニングの最大の特徴は、教師なし学習を実行できるという点です。
これまでの機械学習でポピュラーだったのは「教師あり学習」です。これは、比較的実行が簡単な反面、高度なAIを開発するには難点もあるアプローチでした。
しかし、ディープラーニングを採用すれば、「教師あり学習」はもちろん、「教師なし学習」も効率良く行うことができ、自動運転や自然言語翻訳などを実現可能です。
ディープラーニングの教師なし学習は、ニューラルネットワークと呼ばれる仕組みを採用することで実現しています。これは、人間の神経回路に着想を得て開発されました。ネットワーク内で何度もデータをやり取りさせることで、自発的にデータの特徴を認識し、人間のような理解力を獲得することが可能です。
ディープラーニングでGPUが活躍する理由・仕組み
ニューラルネットワークを伴うディープラーニングの技術は、GPUとの相性が良いことでも知られています。ここでは、ディープラーニングにおいてGPUが活躍している理由について解説します。
GPUの処理能力と相性が良いから
一つ目の理由は、ディープラーニングが実行する処理とGPUの相性が良い点が挙げられます。
通常のCPUは、計算処理を一つずつ解決する直列的な計算システムを備えています。一方で、GPUは、同様の計算処理を同時に複数処理できる並列的な計算システムを有しています。
これは、グラフィック処理というのが同じような計算を何度も繰り返すだけの代わりに、膨大な演算が発生するという特性に対処するためです。そしてディープラーニングにおいても、グラフィック処理と同じような計算タスクが発生することから、GPUが積極的に採用されるようになっています。
多くのコンテストや研究機関での実践的な運用を経て、GPUは今やディープラーニングには欠かせないユニットとなりました。
AI特化のGPUが次々と登場しているから
ディープラーニング分野におけるGPUの活用を促進しているのは、さまざまなフレームワークが登場したことはもちろん、AI特化のGPUが登場していることも理由として挙げられます。
GPUはこれまでグラフィックに特化したモデルが一般的でしたが、AI分野における活躍が進んだことで、最新モデルの場合はAI向けの機能が実装されているものも増えてきました。GPUを採用することで得られるパフォーマンス向上に加え、これらのモデルを導入することで、さらなる計算処理の効率化を期待できるでしょう。
ディープラーニング用GPUの特徴
続いて、ディープラーニング用GPUがどのような性能を持っているのかについて、具体的な特徴をお伝えしていきます。
機械学習に最適化された性能を備えている
ディープラーニング用GPUは、機械学習向けの性能を備えていることが特徴です。通常のGPUと比べてディープラーニングの処理の実行に最適化されているため、何週間もかかるような推論も、わずか数日で実行できてしまいます。
ニューラルネットワークの運用をさらに加速させるべく、新たなネットワーク構築もGPU上で行えたり、GPUの使用率を最大限高め、価格に見合ったパフォーマンスの実現をアシストしてくれたりするでしょう。
巨大なリソースを備えている
AI開発に特化したGPUの場合、巨大なリソースを提供してくれることもポイントです。もちろん、製品によってどれくらいのパワーを持っているかは異なりますが、ディープラーニング用を掲げるGPUは、相応の負荷が発生します。
そのため、必然的にAI対応のGPUは他のGPUに比べてパワフルに設計されており、高度なディープラーニングの実施にも耐え得ることが強みです。
ディープラーニング用GPUの選び方・ポイント
ディープラーニング用GPUを選ぶ場合、次の4つのポイントを重視して選ぶことが重要です。
最新のGPUから選ぶ
一つ目のポイントは、最新のGPUを選ぶということです。GPUは毎年何らかの新商品が出るため、最も高性能なGPUを選ぶのであれば、最新のものを随時チェックしておきましょう。
特に、AI対応のGPUはどれも価格が通常のモデルより高額になる傾向にあります。せっかく購入するのであれば、最新モデルを選ぶようにすることをおすすめします。
機能要件を確認する
二つ目に、機能要件の確認です。一口にGPUといっても、バリエーションが豊富であるため、それぞれで強みとしている特徴や、実装している機能は異なります。
特に、メーカーが異なると価格帯は同じでも、パフォーマンスが大きく異なることもあるため、あらかじめ目を通して欲しい機能があるかを確認しておきましょう。
消費電力を確認する
消費電力は、長期的なGPU運用を検討している場合、優先的に確認しておくべき事項です。GPUは初期費用がかるのはもちろん、電気代も発生するため、維持管理コストに気を配る必要があります。
消費電力が小さいGPUを選ぶことで、運用に伴う維持管理コストを軽減することができます。
もちろん、消費電力が小さい分パフォーマンスに劣ることもあるので、結果的に複数台の導入で消費電力が増えてしまったということもあり得ます。必要なパワーと電力消費量のバランスを考えながら、GPUを選びましょう。
メモリ容量を確認する
メモリ容量は、GPUが計算するデータを一時的にどれだけ保管しておけるかを示すものです。メモリ容量が大きいほど、一度に計算できる量が増え、円滑なディープラーニングの実施につながります。
最も重要なのは実際の演算能力ですが、メモリ容量の大きなモデルを選ぶことで、更なるパフォーマンスを見込めるようになるでしょう。
ディープラーニング向けGPU活用の懸念点
ディープラーニング向けGPUは、高いパフォーマンスが期待できる一方で、懸念点もあります。ここでは主な3つの懸念点を紹介します。これらも踏まえてGPU選びを進めましょう。
導入費用が高額である
一つ目の懸念事項は、導入費用です。GPUは決して安価なユニットではなく、AI特化のモデルなど高性能な製品になるほど、価格は上昇します。
巨大なリソースを持ったGPUサーバーなどとなれば、1台あたり一千万円を超えるようなモデルも存在するため、大きな初期費用がかかってきます。自社の運用条件を見直しながら、最適な予算をあらかじめ丁寧に見積もっておくことが必要です。
維持管理コストが発生する
GPUの導入には、初期費用と合わせて維持管理コストも発生します。
GPUを運用するための部屋を確保する維持費だったり、GPU本体の電気代、あるいは冷却用の空調代にも費用が発生したりと、規模が大きくなるほどコストは増大します。
長年GPUを運用していると、買い替えの必要も出てきます。こうなると、再び本体購入費用も発生するため、長期的な予算の潤沢な確保が必要です。
必要に応じて拡充が必要
どれだけパワフルなGPUを導入しても、実施する計算処理が複雑で高度なものになると、既存のリソースだけでは不足が発生します。そんなときにも、新たにGPUを購入しなければならないため、導入費用と維持管理コストの増大につながります。
短期的なピーク時にだけ欲しいという場合でも、柔軟な確保が難しいため、余計な導入コストが発生してしまう懸念もあるでしょう。
主なディープラーニング用GPU
続いて、ディープラーニング用GPUとして活躍する主な製品を紹介しましょう。
AMD Instinct™搭載GPU
AMDは汎用性の高いGPUであるRadeonシリーズを長年提供してきましたが、ディープラーニング用として注目を集めているのがAMD Instinct™搭載型のGPUです。
AMD Instinct™はディープラーニング向けに最適化されたシステムで、GPUを使ったAI開発を高速化してくれるということで注目を集めている技術です。パワフルな性能と柔軟性を備えたラックサーバーなど、豊富なラインナップが揃っているため、必要に応じた製品を導入できるのが特徴です。
NVIDIA A30
NVIDIA A30は、あらゆる企業のための AI 推論とメインストリームコンピューティングを提供するというコンセプトで販売されているGPUです。対話型AI開発のような膨大な処理を必要とするディープラーニング運用でも、従来モデルと比べて数倍以上のスピードで演算を実現してくれます。
スケーラブルな環境を構築するため、NVIDIA製GPU間の相互接続を実現するNVLINK機能も搭載し、今後さらなるパワーが求められる場合にも活躍を期待できます。
その他Tensorコア搭載GPU
NVIDIA製品のGPUは、Tensorコアと呼ばれる最新のAI対応技術を採用していることが特徴です。Tensorコアはハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）とAIに特化したまったく新しいテクノロジーで、動的に演算を調整することで正確さを維持できることが強みです。
上述のA30に搭載されていることはもちろん、他のNVIDIA製品にも多数搭載されているモデルがある同社の強力なAI運用支援技術の一環で、積極的に活用することをおすすめします。
クラウドGPUを活用するメリット
これまでは、ディープラーニング用GPUの特徴について紹介してきましたが、運用については懸念事項も見られます。そこで活用したいのが「クラウドGPU」で、従来のオンプレミスのGPUとは異なる、画期的な利点を備えています。
ここでは、クラウドGPUの主な3つのメリットを紹介します。
優れたコストパフォーマンスを備えている
一つ目のメリットは、コストパフォーマンスに優れている点です。
クラウドGPUは、オンライン経由でGPUリソースを利用できるサービスで、インターネット環境さえあれば好きなだけGPUを拡充できることが特徴です。
運用に当たっては、ベンダーに対して利用料に応じたライセンス料を支払う従量課金制を採用しているため、GPU購入のような高い初期費用が発生することはありません。使った分だけお金を払うシステムの採用によって、GPU運用の予算を大きく削減できます。
また、運用はライセンス契約後すぐに開始できるため、導入スピードにも優れています。GPUサーバーを社内に設置するコストが発生する心配もなければ、わざわざ部屋を用意することもありません。
維持管理コストはライセンス費用にすべて含まれているため、余計な負担を抑えられることが特徴です。タイトなスケジュールですぐにGPUリソースを活用したいという方にもおすすめできるサービスです。
スケーラブルで使いやすい
二つ目のメリットは、スケーラブルで柔軟性に優れているという点です。
近年GPUを拡張する需要も増えているため、製品によっては柔軟な拡張性を備えたモデルも増えてきました。しかし、GPUを増設するとなると更なるコストがかかるため、後戻りもできずなかなか増設に踏み切れないという人も少なくありません。
クラウドGPUの場合、必要に応じていつでも増設を行えることが特徴です。使った分だけ料金に反映されるものの、新たに購入費用などが発生することはないため、組織への負担を最小限に抑えられます。
また、必要がなくなった際には契約を解除するだけで完了となるため、初期費用を回収しなければならないという心配が生まれることもありません。使いたい分だけ使い、必要がなくなったらいつでもやめられるのが、クラウドGPUの特徴です。
リモート環境でも運用できる
クラウドGPUはオンラインサービスであるため、リモート環境でも利用が可能です。近年は働き方改革の影響により、リモートで業務を遂行する人が増えている一方、オフィスに機能が集中しており、リモートに移行ができない問題も見られます。
クラウドGPUを利用すれば、オフィスのリソースに頼ることなく、オンラインで自宅から演算処理を行えます。GPUのために会社へ赴く必要がなくなり、労働環境の改善に役立ちます。
クラウドGPUを活用するならM:CPPをご検討ください
クラウドGPUのベンダーにもさまざまな企業が存在しますが、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の価値をさらに高めるべく、顧客満足を追求したサービスを提供しています。
クラウドGPUのメリットはコストパフォーマンスの高さですが、大手ベンダーではライセンス料金も高く、費用対効果を実感できないケースもあります。M:CPPでは、そんな大手クラウドGPUに比べ、最大で半分程度のコストで同様のリソースを確保できるプランを用意しており、確かな導入効果を実感してもらうことができます。
最新のAMD社製GPUを導入しており、専有サーバーで他のクライアントの干渉を受ける心配もなく、安心の利用を実現します。クラウドGPU導入を検討の際は、お気軽にご相談ください。
まとめ
今回は、GPU向けディープラーニングについて解説しました。
GPUの運用領域は映像だけでなく、AI分野まで展開しており、今や同研究では不可欠の技術となっています。それに合わせて、ディープラーニング向けGPUの登場も相次ぎ、今や豊富な選択肢からGPUの運用方法を選べます。
導入コストなどの懸念点もありますが、クラウドGPUの併用によって、課題の解消を促せることが強みです。最新のGPU環境を整備して、ディープラーニング活用を前進させていきましょう。