ディープラーニング環境構築向けパソコン

Deep Learning

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。 「ディープラーニング」という手法には厳密な定義はありませんが、一般的に人の脳神経回路をモデルとして提案されたニューラルネットワークが3層以上あるものを「ディープラーニング」と呼んでいます。従来の機械学習手法より高い能力を発揮するとして近年注目が集まり、研究や商業利用に向けた動きが活発となっています。音声認識や画像認識、画像生成、自然言語処理等、さまざまな問題を今まで以上の精度で解決できると期待されています。

パソコン工房ではローカルPC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。

Ubuntu動作確認済み

インストール先のOSとしてポピュラーなUbuntu 16.04と18.04でグラフィックカードのドライバとCUDA Toolkitのインストールが正常に行える事を確認済みです。

※Ubuntuのインストール出荷は行っておりません。
※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はGPUグレードが最重要

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、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。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のパフォーマンスへの影響度

※1データの解像度がGPUのCUDAコア数より小さい場合等、上記が成り立たないケースもあります。

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。複数枚のグラフィックカードを追加することで使用できるビデオメモリ容量を増加させることができます。

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Core i3で十分な性能をもちます。

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

・HDDでも大きな影響はありませんが、解像度が高いデータではストレージの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。

エントリーモデル

こんな人におすすめ
・学生の方やこれから始める入門用マシーンとして
・コストパフォーマンスを重視したい

スタンダードモデルA~C

こんな人におすすめ
・初期費用はおさえ、あとで用途に合わせて拡張したい
・大きめのデータも扱っていきたい

アドバンスモデル

こんな人におすすめ
・GPU複数搭載や大容量メモリ搭載が可能
・大規模な学習、高解像度データや複数バッチ実行で効率重視

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。
  • ※ソフトウェア操作方法等については回答をお答えいたしかねます。
  • ※監修もしくは技術協力先および掲載メディア、メーカーは当サイトの内容についてはお答えいたしかねます。
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