【2021】機械学習のPCに必要なスペックは?デスクトップが良い?ノートパソコンはNG?

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機械学習のpcスペック

機械学習は人工知能開発に欠かせない技術ですが、個人レベルでの運用であれば、自宅のPC(パソコン)でも十分に実施することができます。しかし、機械学習もコンピュータープログラムの一種である分、PCのスペックにそのパフォーマンスは大きく左右されます。

今回は、機械学習を実施するためにはどんなスペックのPCを用意すれば良いのか、その選び方について解説します。

機械学習で重視されるPCのパーツ

機械学習で重視されるPCのパーツ

機械学習においてまず大切なのが、以下のPCパーツの性質と重要性を理解しておくことです。

GPU

機械学習用のPCを用意する上で、最も重要なのがGPU(Graphics Processing Unit)です。GPUは、元々PCのグラフィック描写を担当するプロセッサですが、機械学習分野でも近年は活躍し、多くの研究者が活用しています。

機械学習には膨大な計算処理が発生しますが、その多くは同じ計算がひたすらに続く単調な作業です。実は、PCのグラフィック処理にも同じことがいえ、膨大ながらもシンプルな演算をひたすら繰り返す必要があるため、GPUはそれに最適化された作りになっています。

GPUが強みとするのが、並列処理能力です。同じ演算を一つずつ実行するのではなく、同じ種類の計算処理は一度に並列して行うことで、効率良く処理をこなしていく仕組みです。

この仕組みが機械学習においても活用でき、CPUを使うよりもはるかに効率的であることから、近年はGPUの性能を高めたPC、あるいはGPUサーバーを活用して、機械学習は行われています。

CPU

続いて紹介するのが、上でも少し触れていたCPU(Central Processing Unit)です。CPUの役割は、グラフィックを除くすべてのPC内の演算処理です。コンピューターにおける脳ともいえる部分で、あらゆる計算がここで実行されます。

機械学習はGPUを使って実施するためCPUはそこまで重要視されないものの、GPUの性能を踏まえて相応のスペックを確保しておくことは大切です。というのも、機械学習の演算はGPUで行いますが、それ以外の処理はCPUが担当するためです。

データライブラリの読み込みや演算処理を行なっている最中のPCの制御など、これらはすべてCPUが担当します。どれだけ優れたGPUを積んでいても、CPUによるPCの制御が追いつかなければ、思わぬフリーズやオーバーヒートが発生してしまうリスクも高まります。

CPUの性能を把握する上で重要なのが、クロック周波数です。クロックとはCPUが処理を同期するときに発信する信号のことで、クロック周波数の値が高くなるほど、高速な処理が実現します。より良いCPUを入手する上では、このクロック周波数の値の大きさに注目しましょう。

メモリ

3つ目のパーツが、メモリです。PCにおけるメモリには、主に「メインメモリ(RAM)」と「ビデオメモリ(VRAM)」の2種類が存在します。

メインメモリはPCに直接搭載されているメモリのことで、計算処理を実行するためのデータが一時的に保管される場所のことを指します。CPUの計算処理はストレージからデータを読み込んで行われますが、このときの中継地点として機能しているのがメインメモリです。

8GBや16GBなど、容量の大きさでグレードが用意されていますが、この容量が大きいほど高速での処理を実現します。一度に読み込めるデータ量が増えるため、動作が高速になるという仕組みです。

一方のビデオメモリは、グラフィックボードに搭載されているメモリです。グラフィックボードはGPUを搭載した部品の一種で、PCのグラフィック性能を飛躍的に高めてくれます。

グラフィックボードはPCによって搭載・非搭載が分かれ、GPUを直接CPUなどと一緒にマザーボードに搭載したオンボードグラフィックも存在します。しかし、独立したグラフィックボードを搭載したPCを利用した方がはるかに高い演算能力を発揮しますが、それを支えているのがビデオメモリというわけです。

ビデオメモリはGPUの処理に特化した性能を持ち、基本的な役割はメインメモリと同じです。GPUの演算処理を効率化するのに役立つため、機械学習においても活躍します。メインメモリとビデオメモリのどちらを優先するかとなった際には、ビデオメモリを選ぶと良いでしょう。

機械学習ができるPCにかかる費用

機械学習ができるPCにかかる費用

続いて、機械学習を実行できるPCにはどれくらいの費用がかかるのかについて確認してみましょう。

個人で運用する場合

個人での機械学習運用の場合、PCのスペックはハイエンドである必要はないため、ミドルクラスのPCで十分に対応ができます。市販のPCでいえば、価格は10万円から20万円の間で収まるモデルで対応が可能です。どれくらいのスケールで人工知能開発やデータ分析を行うのかにもよりますが、20万円も出せば基本的な処理は十分にこなせます。

20万円以内のPCを検討してみると、デスクトップのPCはもちろん、ラップトップ(ノートPC)であってもそれなりの性能を持ったモデルを購入できます。手軽に人工知能を学びたいという場合は、ラップトップでも問題ないでしょう。

研究・ビジネス目的の場合

一方、本格的な投資の対象として、研究やビジネス目的での機械学習を実行する場合、費用は青天井となってきます。

PCやサーバー、GPUなどの各パーツは毎年最新のモデルが登場し、スペックの向上を続けています。そのため、ハイエンドのコンピューターを用意するとなると、どれくらいの予算やスペースを用意できるかということも、条件として考えなければなりません。

実際にサービスとして展開したり、社内システムとして運用できるレベルの人工知能開発を行ったりする場合、数百万円の予算を見込んでおく必要があるでしょう。小規模な開発であれば数十万円の予算でも実施はできますが、段階的なスケールアップが想定される場合、最終的な予算は数百万円にのぼることは珍しくありません。

大企業や国家レベルになればさらに膨大な予算を投じて機械学習が実施されていますが、いきなりこれだけの予算をPCの購入に割り当てる必要もないでしょう。数十万円クラスの環境からスタートさせ、必要に応じてGPUやメモリを拡張していくことが、コストパフォーマンスを高める上で重要です。

機械学習に活躍するPCの選び方

機械学習に活躍するPCの選び方

実際にPCを選んでいく上では、どのようなポイントに注目することが大切なのでしょうか?ここでは、機械学習に最適なPCの選び方について解説します。

ノートパソコンよりもデスクトップを選ぶ

一つ目のポイントは、ラップトップPC(ノートパソコン)よりも、デスクトップPCを選ぶことです。ラップトップPCは小型で軽量な点が魅力ですが、その分小型化にコストがかかり、スペックはデスクトップのそれに劣ります。

機械学習のパフォーマンスを高める上では、とにかくスペックを重視したPC選びが大切です。同じ20万円のPCでも、ラップトップとデスクトップではGPUやCPUなど、あらゆる側面で性能はデスクトップが勝ります。

そのため、性能を重視したPC選びをする場合には、大前提としてデスクトップPCを選ぶのがおすすめです。ただ、基本的な機械学習の運用プロセスを学びたいだけという使用目的であれば、ラップトップでも問題はありません。

デスクトップの性能が求められるのは高度な機械学習を行うためなので、プログラミング学習の延長線上としての運用であれば、ラップトップを選んでも良いでしょう。

近年は、GPUクラウドなど、インターネット経由でリソースを活用し、PCのスペックに依存しない開発環境の整備も可能です。機動力重視で機械学習を行いたい場合には、こういったクラウドサービスの活用も検討することをおすすめします。

搭載GPUに注目する

2つ目のポイントは、GPUへの注目です。先ほども紹介したように、機械学習を進める上で最も重要なのは、高性能なGPUを導入することです。そのため、PC選びを進める際にはGPUのスペックを参考にしながらピックアップを進め、最終的なモデルの購入へとつなげると良いでしょう。

GPUをディープラーニングなどの高度な機械学習で運用するケースがポピュラーになったことで、AI開発に最適化されたGPUの登場もうかがえます。

例えば、GPU市場でトップクラスのシェアを誇るNVIDIAが提供するGPUには、Tensorコアと呼ばれるシステムを導入しています。これは、機械学習における演算の精度とスピードをさらに高め、AI モデルに最適な精度を提供するだけでなく、AI運用に活躍する各種フレームワークへ自動的にフィットさせてくれるというものです。

この技術は他のメーカーも未だ到達できていない領域であり、競合他社であるはずのIntelも舌を巻くほどのパフォーマンスを発揮しています。

参考:NVIDIA「NVIDIA Tensor コア GPU が推論に最適である理由を Intel が強調

高性能なパワーを発揮する分、価格帯としては高価な部類に発揮するものの、値段に見合った能力を発揮するという意味では選んで損はありません。GPUがNVIDIA製かそうでないか、Tensorコア搭載済みかそうでないかという選び方も一つの方法です。

拡張性の有無を確認する

機械学習運用を前提としたPC選びにおいては、拡張性にも気を配ることが大切です。初めはスモールスタートで良いということでミドルクラスのPCを選んだとしても、扱う技術が複雑になればなるほど、必要なスペックは大きくなっていきます。

そんなときに、導入していたPCに拡張の余地が存在していれば、グラフィックボードを差し替えたり、追加で搭載したりして機能の拡張を行えます。一方で、拡張性のないPCを選んでしまった場合、さらなるスペックの向上を実施するためにはPCを丸ごと買い換えなければならず、かえってコストパフォーマンスが低下してしまいます。

特に、ラップトップPCは拡張性がデスクトップに比べて劣るため、将来性を踏まえるとリスクもあります。初期に導入したPCを末長く使いたい場合には、カスタマイズの余地が確保されているかどうかも確認しておきましょう。

ゲーミングPCを基準に選んでも良い

機械学習に最適なPCの簡単な判別方法として、ゲーミングPCかそうでないかといったものもあります。

ゲーミングPCが機械学習に優れている理由としては、優れたグラフィックボードを搭載している可能性が高いためです。というのも、ゲーミングPCはゲームを滑らかに動作させるため、グラフィック重視のカスタムに仕上がっているためです。

そのため、必然的にGPUも一般のモデルより優れている必要があり、その性能をいかんなく発揮できる設計が採用されています。詳しいスペックの見方やパーツ選びに自信がないという場合には、ゲーミングPCと検索してヒットしたものから、気になるものをピックアップする方法も有効です。

自作でPCを組み上げる選択肢もある

市販PCを購入するよりもややハードルが上がりますが、自作でPCを組み上げるのはコストパフォーマンスに優れており、好みのパーツを搭載できるため、自由度の面では最も高いといえます。必要なパーツさえ揃えれば、あとは手順に従って組み上げるだけではあるため、特別なスキルが必要というわけではありません。PCの扱いにある程度慣れていれば、自作でも十分に組み上げができます。

自作PCの汎用性の高さを生かしたいけれど、組み上げる時間や自信がないという場合には、BTOパソコンがおすすめです。BTOとはBuilt To Orderの略称で、いわゆる受注生産のPCを指します。

自分が指定したパーツをPCショップで組み上げてもらうというサービスで、組み上げサービス代金は発生するものの、確実に指定のパーツを組み込んでもらえるメリットがあります。どうしても気に入ったPCが見つからない場合や実現したいカスタムがある場合は、自作PCの組み上げ、あるいはBTOパソコンを購入がおすすめです。

機械学習におすすめの市販PC

最後に、機械学習におすすめの市販品のPCを4つほど例として紹介します。

パソコン工房 ミドルタワークリエイターパソコン

パソコン工房 ミドルタワークリエイターパソコン

画像引用元:パソコン工房 ミドルタワークリエイターパソコン公式サイト

PCショップのパソコン工房が展開するこちらの商品は、ミドルクラスのPCをリーズナブルな価格で提供しています。安定したパフォーマンスには欠かせない、優れた冷却構造の実装に力を入れており、冷却ファン、水冷式の両方に対応しています。

価格は10万円~20万円で提供されているため、予算に見合ったモデルを選択可能です。

mouse K5

mouse K5

画像引用元:mouse K5公式サイト

ラップトップで機械学習を運用したいという方には、mouseのこちらのモデルがおすすめです。ラップトップでありながら、高性能なGeForceシリーズのグラフィックボードを搭載しており、パワフルなGPU活用を実現可能です。

メモリ容量は16GBと大きく、大きなデータライブラリを利用する際にも安心して利用できます。1年間無償保証と24時間×365日電話サポートも特典としてついてくるため、購入後のトラブルを回避できます。

Lenovo Legion 550Pi

Lenovo Legion 550Pi

画像引用元:Lenovo Legion 550Pi公式サイト

Lenovoが提供するLegion 550Piは、ラップトップながらも驚異的なパフォーマンスを発揮するというゲーミングPCです。グラフィックボードにはNVIDIAのGeForce製品を導入し、CPUも最新のIntelプロセッサを採用しているため、デスクトップのような滑らかさで運用ができます。

価格も最安モデルでは10万円を割っているので、コストパフォーマンスにも優れています。

まとめ

機械学習の運用に最適なPCの選び方や、知っておくべきスペックについて紹介してきました。

近年、家庭用のPCは驚異的な性能の進化を遂げており、それなりの予算を確保すれば、高いコストパフォーマンスで機械学習の運用もできるほどのグレードに到達しています。ハイエンドな環境を揃えようとすればキリはありませんが、予算に応じて細やかなカスタマイズができるため、痒い所に手が届く時代ともいえます。

高性能なGPUの搭載は機械学習には欠かせませんが、ハイエンドモデルの導入には数十万〜数百万円の費用がかかります。

そこでおすすめしたいのが、当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」のGPUクラウドです。

MCPP

クラウド経由でGPUサーバーを利用することで、必要な時に必要な分だけリソースを確保できるため、自前でGPUを購入しなくとも、初期費用を抑えたGPU運用が実現します。コストを抑えたGPUをお考えの際には、お気軽にご相談ください。

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