ディープラーニング環境構築向けパソコン
ディープラーニングとは
ディープラーニング(Deep Learning、深層学習)は、人工知能(AI)を効率的に学習させる、機械学習の手法のひとつです。
音声認識や画像認識、画像生成、自然言語処理等、さまざまな用途で活発に使われていますが、ディープラーニングの学習および推論を行うためには非常に膨大な計算処理が必要な為、コンピュータのハードウェアスペックが要求されます。
またディープラーニングに用いられるソフトウェアにはOSS(オープンソースソフトウェア)のソフトウェアライブラリが数多く存在する為、同じくOSSであるLinuxとの親和性が高いのも特徴となります。
しかしOSSはその特性上、最新ハードウェアでの動作情報が少なく、入手しづらいものとなっております。
パソコン工房ではLinuxでの動作の確認を予め行い、ローカル環境でディープラーニング環境を構築してプログラミング学習や動作確認を行う事が出来るパソコンを作成しました。
ディープラーニング環境構築向けパソコン ラインナップ
Ubuntuの動作確認、ソフトウェアライブラリのGPU上での動作確認済み
ディープラーニング環境構築向けパソコンではディープラーニング環境を構築する上でポピュラーなUbuntuのインストール*1*2を確認し、搭載マザーボードとGPUの組み合わせでOSがGPUを認識し、ディープラーニング用ライブラリがGPU上で動作する事を確認しております。動作確認の詳細につきましてはLinux動作確認情報/ディープラーニング関連ソフトウェア動作確認情報よりご確認下さい。
※1:Ubuntuのインストール出荷は行っておりません。
※2:ディープラーニング環境構築向けパソコンはすべてOSなしのモデルとなっています。BTOオプションでWindows 10 HomeまたはProを選択することができます。
ディープラーニングにおけるスペックの優先度
ディープラーニングのライブラリ・フレームワークの多くはCPUでも実行できますが、GPUで実行する事で処理速度を大幅に向上させる事ができます。その為にGPUのチップグレードが最重要となり、次いで学習データのボリュームに応じてGPUのメモリ容量・搭載枚数を増加させて行きます。更にソフトウェア側の対応によってはディープラーニング用コアの搭載の有無でも処理速度に大きな違いが出ます。
ディープラーニング環境構築向けパソコンを検討する際には、まずGPU搭載を前提としてGPUグレードの選択を軸として行うことをおすすめいたします。
ディープラーニング環境構築向けパソコン選びのポイント
GPUをはじめとした、ディープラーニングに重要なパーツについて、選択する際のポイントをまとめましたのでご確認ください!
GPU
- 簡単な学習用途ではミドルクラスのGPUでも十分な性能をもち、費用を抑えて導入することができます。
- ビデオメモリ容量は多いほど、大規模ネットワークの処理に有効です。
- マルチGPUに対応したソフトウェアにおいては、複数枚のグラフィックカードを実装する事で処理速度が向上し、ビデオメモリ容量も増加させることができます。
- ディープラーニング専用コアを持つGPUは対応するソフトウェアにて適切に設定を行うことで、より高い処理性能を発揮します。
CPU
- CPUでは動作クロックおよびアーキテクチャの世代やIPCが最も大きく影響し、それぞれ高い/新しいほど処理性能が向上します。
- CPUのコア数は学習処理において影響しますが、GPUの処理性能ほどではありません。学習処理の前処理においてはCPUを主に使用するため、コア数を有効に活用できます。
- 簡単な学習用途であればデュアルコアCPUでも十分な性能を持ちます。
メインメモリ
- メインメモリ容量の多いほうが多数の入力データを扱うことができますが、必須ではありません。
- 工夫次第ですが、バッチ実行に必要な分だけにデータを絞ることでメインメモリの使用容量を節約することも可能です。
ストレージ
- ストレージの速度は学習自体には大きく影響しませんが、学習処理の前処理において大きなデータを扱う場合にはストレージ性能が影響してくる可能性があるため、SSDの選択がおすすめです。
ディープラーニング環境構築向けパソコン 関連情報
ディープラーニング環境構築向けパソコンについて
- 最新のプラットホームに合わせスペックを随時更新いたします。
- 本製品はパーソナルコンピューターです。高負荷状態での長時間連続稼働をお考えのお客様はサーバー・ワークステーション製品をご選択ください。
- すべてのディープラーニングフレームワークとライブラリが動作する事を保証するものではありません。
- ソフトウェアの操作方法等につきましてのご質問にはお答えいたしかねます。
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