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

めしやま

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ディープラーニングでの大規模な学習や高解像度のデータ演算処理を効率重視で行なえるスペックを持つメシ。
パソコン選びで重要なスペックをご確認いただき、
あなたにピッタリなパソコンを見つけてほしいメシ!

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最高環境! パソコン納得アドバイザーめしやま
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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 3080やGeForce RTX 3090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(SSD・HDD)

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。

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