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。
今回パソコン工房では、Impress PC Watchコラボ企画でGPUを駆使した汎用演算のスペシャリストである「フィックスターズ様」監修の元、「ディープラーニングを高コスパで実行できる」をコンセプトとしたパソコンを作成しました。
ディープラーニングに最適なハードウェアを「Chainer」を使用し検証!
今回はフィックスターズ様で検討の結果、「Chainer」を検証用のディープラーニングフレームワークとして採用しました。OSにはLinux系のひとつである「Ubuntu 16.04」を使用し、セットアップの簡略化と均一化の為にコンテナ型のアプリケーション実行環境「Docker」上で検証環境を構築して検証を実施しました。実際の検証方法や検証結果については、パソコン実験工房PC Watch出張所「ディープラーニングとハードウェアを考察する」「ディープラーニング向けPC構成をじっくり吟味してみた」にて解説しておりますのでぜひご確認ください!
※「Chainer」以外にも、「TensorFlow」、「Caffe」、「neon」、「Torch」など、様々なディープラーニングフレームワークがあります。
ディープラーニングにはGPUグレードが最重要
検証の結果GPUのチップグレードが最重要となり、次いでGPUのメモリ容量・搭載枚数が重要とわかりました。ディープラーニング向けパソコンを検討する際には、まず搭載するGPUのグレードの選択を軸とし行うことをおすすめします。
※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向けパソコンの選択ポイント
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
- ・GeForce GTX 1060クラスでも簡単な学習用途では十分な性能をもち、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。
- ・ディープラーニングでの学習スピードを求めるならGeForce GTX 1060[6GB]が2枚よりもGeForce GTX 1080 Ti[11GB]を1枚の方が良い結果となります。(※バッチサイズやプログラムの最適化状況による)
-
CPU
- ・簡単な学習用途であればCore i5で十分な性能をもちます。
- ・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。
-
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。

ディープラーニング向けパソコン監修 株式会社フィックスターズについて
フィックスターズは、”Speed up your Business” をコーポレートメッセージとして掲げるソフトウェアカンパニーです。
マルチコアプロセッサを効率的に利用するためのソフトウェアの並列化および最適化と、省電力かつ高速IOを実現する新メモリ技術を活用したアプリケーションの高速化を通じて、医療、製造、金融、エンターテインメントなど、様々な分野のお客様のビジネスを加速し、グリーンITを実現しています。
http://www.fixstars.com/ja/
ディープラーニング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。
- ※本検証ではハードウェア性能の目安となる事を目的としており、
お客様の使用環境においてご紹介した内容がすべて動作する事を保証するものではありません。
- ※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。
- ※当ページに記載されている会社名、商品名などは、一般に各社の商標または登録商標です。
- ※当ページの内容については、お電話もしくはチャット、お問い合わせフォームよりお問い合わせください。
受付電話番号 0570-550-760 音声案内に従って 1番 をご選択ください。 (受付時間:10:00~18:00 年中無休)
- ※コラボ企画で紹介する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。
Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Inside、Intel Inside ロゴ、Celeron、Celeron Inside、Intel Atom、Intel Atom Inside、Intel Core、Core Inside、Intel vPro、vPro Inside、Itanium、Itanium Inside、Pentium、Pentium Inside、Ultrabook、Xeon、Xeon Inside、Intel Xeon Phi は、アメリカ合衆国および / またはその他の国における Intel Corporation またはその子会社の商標です。
ディープラーニング(Deep Learning)専用パソコン
ディープラーニング向けパソコン ラインナップ