【2021】機械学習に強いサーバーの選び方は?おすすめのサーバーは?

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機械学習のサーバー

機械学習を用いた人工知能(AI)の活用は、近年多くの企業が実践しています。AIのポテンシャルは非常に高く、AI活用のサービスを利用するだけにとどまらず、自社でAIを開発使用という動きも増えてきました。

AIの開発において、基本にして最も重要なのが、機械学習の実施です。機械学習は複雑な技術のように思われることもありますが、近年はハードウェアの性能向上に伴い、誰でも気軽に実践できる技術になりつつあります。

今回は、そんな機械学習を行う上で、どんな環境を整えるべきなのか、機械学習に最適なサーバーを選ぶためのポイントについて紹介します。

機械学習に必要な環境

機械学習に必要な環境

まずは、機械学習を実践するにあたり、どんな環境を整える必要があるのかについて確認していきましょう。

初心者・個人の場合

初めてのAI活用や、個人で趣味程度に機械学習のプログラムを組んでみたいという目的の場合、スペックがごく標準的なPCさえあれば問題ありません。

機械学習は、データの処理に大きな負荷が発生するため、計算そのものの複雑さによって、ハードに大きな負荷がかかるケースは稀です。まして、初歩的なレベルでは複雑な計算を行うことも少ないため、気軽に機械学習のノウハウを学ぶことができます。

自身のスキルレベルに応じて、PCのスペックに物足りなさを感じたら、改めて環境に目を向けてみると良いでしょう。

ビジネス・研究目的の場合

一方、ビジネスや本格的な研究目的で機械学習を実践したい場合、相応のスペックが求められます。近年、機械学習においてはGPUを使った計算処理が主流になっており、大きな規模でAIを開発したい場合には、ハイエンドなGPUの搭載が求められます。

また、PC単体では業務にも限界があるため、本格的なGPUサーバーを導入する必要も出てくるでしょう。GPUに特化したハードを導入することで、膨大な処理に耐えられる環境構築が必要です。

機械学習にGPUサーバーが活躍する理由

機械学習にGPUサーバーが活躍する理由

このように、ビジネスのレベルで通用するAIを機械学習で構築するためには、GPUサーバーの導入が必要になります。GPUサーバーを運用するべき理由としては、次の2点が挙げられます。

豊富なGPUリソースを活用できるため

GPUサーバーの強みとしては、何よりも豊富なGPUリソースを存分に利用できる点は見逃せません。通常のデスクトップPCなどとは異なり、GPUサーバーは膨大な計算処理を行うことに特化したハードウェアであるため、PCとは比較にならないパフォーマンスを発揮します。

もちろん、GPUサーバーにはグレードはあるものの、サーバーを1台用意するだけで、計算処理は飛躍的な向上を遂げることになるでしょう。

人工知能特化のGPUサーバーが存在するため

GPUサーバーは多様な使い方ができるハードですが、近年のAI開発の普及に伴い、人工知能の計算処理に最適なモデルも次々と登場しています。

例えば、半導体メーカーのNVIDIAは、「Deep Learning with NVIDIA」と呼ばれる小型のGPUサーバーを提供しています。これは名前からも予想できるように、ディープラーニングに特化したAI向けGPUサーバーで、AIの現場に素早く導入することを想定したモデルです。

また、別モデルとして提供されている「Machine Learning with Hadoop」は、高度なセキュア環境を提供することに特化したGPUサーバーです。セキュリティリスクにも目を向け、本格的なサービス運用に最適なサーバーとなっています。

こういったサーバーを選択することで、機械学習をさらに効率的に実施できるようになっていることから、GPUサーバーの運用を進めている企業も増加傾向にあります。

機械学習に強いGPUサーバーの選び方・ポイント

機械学習に強いGPUサーバーの選び方・ポイント

機械学習に強いGPUサーバーは、必ずしも先ほど紹介したAI特化のサーバーだけであるとは限りません。GPUサーバーのスペックを確認することで、自社の機械学習に最適なサーバーを選ぶことが可能です。

ここでは、そんなGPUサーバーの選び方について、ポイントを紹介します。

コスト計算を丁寧に行う

一つ目の選び方のポイントは、コスト計算を丁寧に行うことです。

GPUサーバーは確かに心強い味方となりますが、ネックとなるのが導入のコストです。GPUサーバーのようなパワフルなハードを導入すると、1台あたり数百万円となることも珍しくなく、初期費用の負担は非常に大きくなります。

ハイエンドなものだと一千万円にもなるGPUサーバーですが、費用の発生はそこだけにとどまりません。サーバーには運転のための電気代や、冷却のための光熱費も発生するため、月間、年間のコストは相当なものになります。

もちろん、性能が良いものほど多くの電気を必要とするので、その分維持管理のコストも大きくなります。こういったコストの問題を踏まえると、GPUサーバー選びは慎重に行う必要があることがわかります。

ビジネス目的で機械学習を始めるのは良いですが、利益を目的とする以上は投資した分の費用を回収しなければならないため、収益化の見込みも検討しながらサーバーを選びましょう。

例えば、価格が同じくらいのサーバーでどちらを選ぶか悩んでいる場合、消費電力に注目してみましょう。購入費用こそ同じ金額でも、消費電力に違いがあると、運用年数が経過していくごとに電力コストに違いが現れてきます。本体の購入費用だけでなく、その周辺で発生するコストにも目を向けられるようにしましょう。

冷却性能を確認する

優れた計算が行えるサーバーは、それだけ処理速度に優れている分多くの電力を消費し、多くの熱を排出します。家庭用PCの放熱であっても、夏場で室温が高くなると、オーバーヒートを起こすこともあります。

これが巨大なGPUサーバーとなると、きちんとした冷却性能を備えているものや、冷却機構を備えたサーバールームを用意しなければ、安定したパフォーマンスを発揮することはできません。そのため、GPUサーバー選びにおいても、本体の排熱性能や冷却機能に目を向けることは大切です。

大きな消費電力を消耗するモデルほど、優れた冷却機能を必要とするため、本体の排熱性の確認はもちろん、自社の冷却環境の整備にも力を入れなければなりません。

演算能力を高める上でも、冷却性能のクオリティは大きな意味を持ちます。GPUのスペックだけでなく、どれくらいクールダウンの力を持っているかを確認し、効率的なサーバー運用を実現しましょう。

サーバー本体の大きさを確認する

GPUサーバーは、そのサイズにも種類があります。日本と欧米では普及しているサーバーラックの違いなどから、自社のサーバールームに導入できるGPUサーバーの種類も限定されることがあります。

特にサーバーを設置するスペースに余裕がない場合には、サーバーの大きさをできるだけ小さく抑えられるコンパクトなモデル選びを意識しましょう。サーバー用に新たにスペースを設けるとなると、余計な手間やコストも発生してしまいます。

機械学習にGPUクラウドを活用するメリット

機械学習にGPUクラウドを活用するメリット

このように、GPUサーバーの設置にはさまざまな課題が伴うため、気軽な導入はできないというのが現状です。しかし、GPUサーバーを気軽に、より多くの人に利用できるようにと提供されているのがGPUクラウドです。

GPUクラウドは機械学習にも活躍しているため、試してみる価値は大きなサービスです。GPUクラウドの強みについて、ここで確認しておきましょう。

場所を取らない

GPUクラウドは、インターネット経由でGPUサーバーを利用するサービスであるため、物理的なサーバーを自社で用意する必要はありません。また、利用にあたっては必要な分だけオンラインで契約すれば手続きは完了するので、非常に利便性に優れるサービスです。

自社にサーバーを設置する必要がなくなれば、上記で挙げたような懸念点をまとめて解消することもできます。

サーバー費用はライセンス費用に集約されるため、サーバー購入費用や電気代など、複雑な計算をする必要がなくなります。また、冷却設備の良し悪しを気にしたりサーバーの設置スペースや大きさを検討したりする必要もなくなるため、大いにGPUサーバー運用の手間は小さくすることができます。

「サーバー購入費用を回収しなければ」というプレッシャーも小さくなるため、合理的な経営判断を取りやすくなることも嬉しいポイントです。

申し込みからすぐに利用ができる

GPUクラウドは、申し込みからすぐに利用を開始できるのも嬉しいところです。

物理的なGPUサーバーは、購入してからも設置や環境設定に日数を要するため、スピーディな対応は難しくなります。今後、増設が必要になった場合も、急な必要があるのにもかかわらず、サーバー選定からゆっくり進めていては急なニーズに対応できなくなります。

一方のGPUクラウドは、必要な分だけリソースを契約して余剰になった分は解約すれば良いという柔軟な使い方できるため、非常に利便性に優れます。オンラインで24時間申し込みができるため、急な必要が生じた場合にも迅速にリソースを確保し、大容量の計算に対応できます。

テレワーク環境でも利用可能

クラウド経由でGPUを使えるため、オフィスなどの特定の場所に囚われる心配がないのも特徴です。近年は働き方改革の影響もあり、テレワークの導入を進めている企業も増えていますが、そういった環境でもクラウドGPUは活用できます。

GPUサーバーを物理的に導入した場合、サーバーを設置している場所でしか業務を遂行できません。しかし、GPUそのものをオンラインにすることで、社員に多様な働き方を提供するとともに効率的なリソースの運用も実現しています。

今後、会社の働き方改革を進めていきたいという場合にも、GPUクラウドは前向きな効果を発揮します。

BCP対策に効果がある

GPUをクラウドに移行することで、BCP対策、いわゆる災害対策にも有効です。

地震や火事など災害は事前に予測することが難しく、どの地域で災害が発生するかもわからないものです。仮に東京で大きな地震が発生した場合、ビルなどが倒壊するほどの規模に発展すると、物理的なサーバーは利用ができなくなる可能性もあります。

こういった場面においても、会社は事業をどうにかして継続しなければならないため、災害復旧を急いで、環境を立て直す必要があります。

クラウドGPUであれば、こういった物理的な被害を回避して、サーバー利用を継続できる点で強みを発揮します。GPU本体が設置してあるサーバーセンターは、被災地とは関係のない場所に設置されているため、災害の影響を受けることはありません。

また、万が一サーバーセンターが被災しても、バックアップのセンターを別の場所に設置していることが一般的なので、ユーザーはこちらを利用できます。

M:CPPがおすすめの理由

MCPP

このように、GPUクラウドは多くのメリット有していますが、当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」も、こういったメリットを備えたクラウドサービスです。

M:CPPではベアメタルの専用サーバーをクラウド経由で提供しており、豊富なリソースを低価格で利用できます。大手GPUクラウドと比べて最大84%のコスト削減にもつながるなど、圧倒的なコストパフォーマンスを実現しました。また、柔軟な利用環境を実現できるよう、フルカスタマイズの提案も行っており、さらにはフリートライアルプランも用意しているため、気軽に会社へ導入してもらうことができます。

GPUクラウドの移行に伴う負担を、大きく軽減できます。クラウドでのGPU運用を検討の際は、当社モルゲンロットにお気軽にご相談ください。

まとめ

GPUサーバーを運用するメリットや、サーバーの選び方のポイントを紹介しました。

GPUサーバーはパワフルで頼りがいがありますが、コストの面など懸念点も挙げられます。一方、クラウド経由でGPUを利用すれば、コストパフォーマンスを高め、スピーディで安心なサーバー運用を実現できます。

手軽にGPUサーバーを利用したいという場合、GPUクラウドの利用もぜひ検討してみてください。

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