【2022】ディープラーニングに必要なPCスペックとは?マシン構築のポイント

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ディープラーニングに必要なPCスペック

一昔前までは最先端の研究とされた人工知能(AI)の開発も、今や個人で行えるレベルの技術として広く普及しています。ただ、一口に「AI」とでいっても、その開発手法は多様であり、あらゆるAIが手軽に構築できるというわけではありません。

特に、AI領域の中でも高度な技術とされるディープラーニングは、相応のマシンを用意しなければ開発は難しく、ビジネスへの応用なども困難です。今回は、そんなディープラーニングの開発に必要なPCスペックはどれくらいのものなのか、そしてどのようなスペックに注目すれば良いのかについてマシン構築のポイントと併せて解説します。

ディープラーニングの特徴

そもそも、ディープラーニングは通常のAI開発と比べてどのような違いがあるのでしょうか?

一般的なAI開発で採用されているのは、「教師あり学習」と呼ばれる機械学習手法です。教師あり学習は、あらかじめAI開発者がAIに任せたいタスクに合わせてデータを加工し、正誤判定を行いやすい状態でデータを読み込ませることで、迅速な開発と高い精度を両立する手法です。

ディープラーニングと「教師あり学習」の違いとは?メリットと課題

一方、ディープラーニングと呼ばれる手法を用いて実現するのが、「教師なし学習」と呼ばれる方法です。教師あり学習とは異なり、教師なし学習は正誤判定を行いやすいようデータを加工する必要がなく、AIが自らデータ間の違いを導き出し、独自のアルゴリズムで判断が行えるようになるものです。

ディープラーニングの「教師なし学習」とは?教師あり・強化学習との違いと活用事例

ディープラーニングはニューラルネットワークと呼ばれる、人間の神経細胞から着想を得た機構を用いて何層にも分かれてデータを分析することで、このような技術を可能にしています。

ディープラーニングは教師あり学習よりも大量のデータを必要とする分、はるかに高精度な判断が行えるようになり、ときとして人間には判別がつかない正誤判定も行えるようなパフォーマンスを発揮します。

ディープラーニングに必要なPCのスペック

ディープラーニングによって、このような高い判断能力をAIが獲得するためには、どれくらいのPCスペックが求められるのでしょうか?ここではディープラーニング開発を始めたい方が、最低限のスペックを確保するためのポイントについて解説します。

GPU

ディープラーニング用マシンの導入において最も重要なのが、GPUのスペックです。

GPUはGraphic Processing Unitの略称で、その名のとおり、本来はPCのグラフィック処理に特化したユニットです。しかし、GPUの処理能力の高さはここ10年ほどで高く評価され、今や世界中のディープラーニング開発の現場で採用されることとなりました。

そのため、GPUの処理能力は高ければ高いほど高度なAI開発が行え、逆にそれなりのスペックがなければまともな演算処理が進みません。

優れたGPUを選ぶ際のポイントは、「ディープラーニング専用のコアを持っているかどうか」、そして「ビデオメモリの容量」の2つです。

ディープラーニング専用のコアというのは、NVIDIAが提供している「Tensorコア」のように、機械学習のパフォーマンスを高めるのに特化した機構を備えているモデルです。

ビデオメモリは、演算処理を行うデータを一時的に保存し、効率的な計算を可能にするための機構です。ビデオメモリの容量が大きいほどスムーズな計算が行えるため、ディープラーニングにおいても良い影響を与えます。

以上2つのポイントに注目し、予算内で用意できる最も優れたモデルを実装することをおすすめします。

CPU

CPUはCentral Processing Unitの略称で、PC上の多くの計算処理を担うユニットです。機械学習においても従来ではCPUが採用されていましたが、ディープラーニングの台頭以降、AI開発に直接関与するケースは少なくなっています。

とはいえ、ディープラーニング用PCを組み上げる上ではCPUのスペックが優れているに越したことはありません。CPUの処理速度を表すクロック周波数や、最新世代のアーキテクチャ、1サイクルあたりの命令回数(IPC)に優れるモデルを探しましょう。

メインメモリ

メインメモリは、PC本体上で動作するメモリのことを指します。CPUで演算処理を実行する前のデータを一時的に保存しておくためのもので、GPUのビデオメモリの役割とは微妙に異なります。

結論からお伝えすると、メインメモリもCPU同様、GPUほど性能にこだわる必要はありません。メインメモリの容量が大きければ、多数のデータを処理する上で有利に働くものの、GPUの処理能力の方が結果に与える影響は大きく、まずはこちらにこだわるべきでしょう。

ストレージ

ストレージは、AIの学習データを含め、PC上で扱うすべてのデータを保管しておくためのユニットです。ディープラーニングにはとにかく多くのデータを必要とするため、それらを保管しておくためのストレージを確保しておくことは大切です。

ただ、近年はクラウドストレージや外付けのストレージを採用するケースが増えているため、PC本体のストレージ容量は必ずしも重要であるとは限りません。マシン本体は最小限のストレージで、足りない分は外付けSSDやクラウドサービスで補うといった運用方法が、コストパフォーマンスの面からおすすめです。

OS

従来、機械学習開発においては使用できるOSが限定的で、LinuxかWindows環境でなければ難しいというのが一般的でした。しかし、近年ではMac OSでも運用可能なフレームワークも登場し、特定のOSでなければ開発はできないというケースはなくなりつつあります。

とはいえ、細かなマシンスペックを自分でカスタマイズの上、ディープラーニングを実践したいという場合にはLinuxかWindowsでの運用をおすすめします。Mac OSはiMacなどをはじめとするApple純正のPCでなければ運用ができず、これらの製品はいずれもカスタマイズ性に乏しいためです。

GPUがディープラーニングで重要とされる理由

それでは、GPUがディープラーニングにおいて重視されているのにはどのような理由があるのでしょうか?ここでは、主な3つの理由について解説します。

高度な演算能力を有しているため

1つ目は、GPUが高度な演算能力を備えているからです。

近年、グラフィック処理にかかる負担は、映像技術の進化に伴い益々大きくなっています。4Kや8Kといった高画質な映像や、フォトリアルなCG映像が登場しており、従来のGPUではまともな動作が期待できません。

最新のGPUはこのようなタスクにも対応すべく、非常に高度な計算能力を備えており、これはディープラーニングにも応用ができます。

GPUの並列処理とディープラーニングは相性が良いため

GPUは単に演算能力が高いだけでなく、並列処理と呼ばれる仕組みを採用している点も評価されています。

CPUの場合、すべての計算処理は平等に扱われ、1つずつ順番に実行します。一方で、GPUは同じタスクをひとまとめにして同時に計算を行える仕組みを実装しているため、映像処理やディープラーニングのように同じ計算が複数発生するケースと相性が良いのです。

そのため、ディープラーニングにおいてはCPUよりもGPUが積極的に用いられています。

あらゆる組織で導入されているため

GPUは、すでにディープラーニングにおける運用実績が豊富で、GPU以外の代替手段はないほどの活躍を見せています。わざわざGPU以外のものでAI開発を行う意味がないことから、とりあえずGPUにこだわるというアプローチで問題はありません。

ディープラーニング向けPCを構築する際のポイント

ディープラーニング向けのPCを構築する上では、次のポイントに注目しながら、必要なマシンスペックをカスタマイズしていくと良いでしょう。

ディープラーニングの用途から必要スペックを逆算する

まずは、どのような用途でディープラーニングを実践したいのかを明らかにしましょう。一口に「ディープラーニング」とはいっても、運用目的に応じて求められるスペックはさまざまです。

たとえば、ディープラーニングの仕組みを理解するための最低限のPC環境を整備したい場合には、特別高度なスペックを用意する必要はありません。すでに構築済みのデスクトップPCやラップトップを箱出しで使用すれば問題はありません。その際の価格帯としては、おおむね10万円〜20万円代のモデルであれば支障をきたすことはないでしょう。

逆に、本格的な研究やビジネス目的でのディープラーニングを検討している場合、上記のようなマシンではスペック不足が予想されます。GPUリソースが圧倒的に足りず、AI開発がまともに進まないためです。

この場合のマシンスペックは、とにかくハイレベルなものが要求されます。単体のPCではとても運用が追いつかないため、GPUサーバーのような高価なマシンの導入も必要になります。GPUサーバーの導入は数百万円〜数千万円のスケールとなるため、簡単に購入はできない点に注意しましょう。

できるだけハイスペックなマシンを構築する

先ほど解説したマシンや予算の例はあくまで参考であるため、具体的なスペックについてはその都度検討しながら最終的な見積もりを立てる必要があります。ただ、ディープラーニングはマシンが高度であればあるほどパフォーマンスが高まるので、ハイスペックモデルを導入できるに越したことはありません。予算には余裕を持って、優れたスペックのマシン導入を検討しましょう。

学習データの確保にも力を入れる

ディープラーニングはただマシンを用意すればすぐに実行できるものではなく、開発を前進させるためには学習用データの確保が不可欠です。

実際のところ、ディープラーニングには膨大な量の学習データが必要となるため、そのための予算や人手を確保することも考えておかなければなりません。AI開発予算はすべてをマシンの構築に充てるのではなく、ある程度はデータ確保のためにキープしておく必要もあります。

マシンとデータの両立を実現し、効率的なAI開発を実現しましょう。

クラウドGPUのM:CPPがディープラーニングにおすすめである理由

MCPP

ここまで解説したように、ディープラーニング向けマシンの用意にはお金がかかるため、予算内でのマシン構築や学習データの確保が進まないという問題も発生します。

そんなときに活用したいのが、クラウド経由でGPUを確保できるクラウドGPUサービスです。中でも、当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」のクラウドGPUサーバーは、ディープラーニング運用を検討している方にとって心強い味方となるはずです。最後に、M:CPPがディープラーニング開発において優れている理由について紹介します。

コストパフォーマンスに優れるため

M:CPPは、クラウドGPUサービスの中でも特にコストパフォーマンスに優れたサービスであることが特徴です。大手クラウドGPUを利用する際と比較して、最大で1/2ものコスト削減効果を実現することもできます。

初めてクラウドを利用する方はもちろん、これまでクラウドGPUを利用してきたが、期待していたような成果が得られなかった方にも試してもらいたいサービスです。

豊富なリソースをフル活用できるため

M:CPPは、ユーザーごとに専有サーバーを提供し、必要に応じていつでもリソースを増減できるプランを提供しています。

忙しいときにはリソースを増やし、閑散期は減らすという柔軟な運用だけでなく、他のユーザーがサーバーを利用することで起きる干渉からも解放されるため、ストレスフリーでより効率的なリソース活用を実現可能です。

エンジニアから最適な運用プランの提案が受けられるため

クラウドGPUを利用の際は、自社に応じた契約プランを選ぶ必要があります。M:CPPでは、お客様ごとに最適なプランを、M:CPPのエンジニアが独自に提案し、お得に運用できるようサポートを提供します。

クラウドGPUを利用してみたいけれど、自社向けのカスタマイズやプランを検討するのが面倒という場合にも活躍するサービスです。

まとめ

ディープラーニングを運用する場合、個人学習向けであれば必ずしも高度なマシンを用意する必要はありません。しかし、本格的なAI開発を検討している場合には相応のスペックが必要とされ、その構築費用は高額になります。

そんなときに活用したいのがクラウドGPUサービスの「M:CPP」です。高いコストパフォーマンスでお客様のディープラーニング運用に伴う経済的負担を軽減するサポートに役立ちます。ディープラーニング向けのリソース確保にお悩みの際は、お気軽に当社モルゲンロットまでお問い合わせください。

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