コスパ重視の本格的な環境でディープラーニングが行なえるおすすめ | デスクトップパソコン

CPU

ディープラーニングで大きなデータを扱う場合は、Core i7やRyzen 7のCPUがおすすめです。動作クロックとコア数が優れており、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。ディープラーニングの学習速度を向上させる場合は、高性能なほど有利になります。コストパフォーマンスを考慮する場合、GeForce RTX 4060 やGeForce RTX 4070 などのグラフィックスがおすすめです。グラフィックスメモリも十分搭載されておりネットワークの演算処理にも有効に使用されます。※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、16GB以上の搭載がおすすめとなります。

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。