最高環境で大規模な学習処理を行なえるディープラーニングおすすめ | デスクトップパソコン

CPU

ディープラーニングで大規模なデータを演算処理する場合はCore i9やRyzen 9以上のCPUがおすすめです。動作クロックとコア数がともに優れており、学習処理や前処理（例：画像の回転、拡大・縮小）において、高いパフォーマンスを発揮します。

グラフィックス

ディープラーニングの学習処理において最も重要なパーツがグラフィックスです。最高環境を求める場合、GeForce RTX 4080やGeForce RTX 4090のグラフィックスの搭載がおすすめであり※、高性能であるほど学習速度を向上することができます。また大規模ネットワークの演算処理には、グラフィックスに搭載されるメモリ容量が多いほど有効に働き、時間短縮に繋がります。※ご使用予定のフレームワークのドライバ対応状況は事前にご確認ください。NGCコンテナーで提供されているものもございます。

メモリ

メモリ容量を多く搭載することで多数かつ大容量の入力データを取り扱う前処理の場合でも、メモリ容量に余裕がある為スムーズに行なえ時間短縮に有効です。CPUやグラフィックスとのバランスを考慮すると、64GB以上の搭載がおすすめとなります。※メモリ容量はBTOカスタマイズメニューより追加いただけます。

ストレージ

ディープラーニングでは、グラフィックス搭載のメモリ、メインメモリ、ストレージの順でデータがプールされます。メインメモリから溢れるほどのデータを扱う場合は、高速なSSDの搭載がおすすめです。