ディープラーニングをやってみたけどやり方がわからないという人も多いのではないでしょうか。パソコンのスペックが低ければ、処理能力を上げるために、GPUを検討しますよね。
そこで、ここではディープラーニングによく活用されているGPUについて、選び方やおすすめのGPUなどを網羅的に解説していきます。
▼ディープラーニングについて詳しく知りたい方はこちら
目次
GPUとは？
最初にGPUについて解説します。
GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップのことです。単純な計算処理を大量に行うことに適しています。
この特徴がディープラーニングと相性がよく、さらに高性能で比較的安価であることから、ディープラーニングにはGPUを使うようになっていきました。
役割
パソコンの処理能力を決める上では、CPUとGPUが重要になってきます。CPUが主に処理を担います。そして、GPUの役割は画像や映像を処理することです。
高画質機能が必要となる3Dグラフィックなどは、特にGPUの処理能力の大きさが重要になります。
種類
GPUには、クラウドや内蔵GPU、外付けGPUといった種類があります。
内蔵GPUはコストが抑えられることがメリットとして挙げられます。そして、外付けのメリットは簡単にPCのグラフィック性能を上げられることです。
それぞれにメリット・デメリットがあるため、自分の目的や予算にあったGPUを利用しましょう。
▶機械学習/ディープラーニングのおすすめPC3選｜必要なパーツも解説！>>
ディープラーニングをGPUなしで実行できるのか？
ディープラーニングはもちろんGPUがなくても実行自体はできます。しかし、GPUを使わないディープラーニングにはいくつか問題点があります。
- GPU付きのPCがないと学習に数週間以上かかる
- 学習データ数も数万以上必要になることが多い
以上のようなことから、気軽に試すのが難しくなります。
なぜディープラーニングにGPUを使うのか？3つの理由
ディープラーニングにGPUを使う理由を紹介します。
以下でそれぞれ解説していきます。
GPUとCPUの違い
まず、なぜディープラーニングにCPUではなくGPUを使うのかを解説します。
CPUは高性能のコアが少ない（通常4コア～64コア程度）のに対し、GPUは比較的低性能のコアが大量（600~5000コア程度）に搭載されています。
ディープラーニングでは、行列計算を多用します。そして、このような計算ではGPUが有利となります。
GPUはCPUのように、条件分岐がたくさんあるような計算や、並列化ができない計算といった柔軟な計算は不得意ですが、そのかわりに単純な計算を並列で計算することが得意であると言えます。
大量の単純な計算を同時に計算できることは、ディープラーニングと非常に相性がいいのです。
処理能力の向上
2つ目の理由は処理能力が向上することです。
GPUは並立計算が得意であるため、並列処理能力に長けており、GPUを使うことで処理能力の向上につながります。
メモリが十分に必要
3つ目の理由は、メモリが十分に必要になるためです。
GPUを使う場合、メモリに余裕を持たせておくことが重要です。ディープラーニングは画像を読み込むと言った処理をするため、Tensor_Core大きなメモリが必要になります。
メモリが不足してしまうと、学習そのものができなくなりますし、一般的な機械学習に留めざるを得ません。
ディープラーニングに向いているGPUの選び方
ディープラーニングに向いているGPUを選ぶポイントを5つにわけて紹介します。
以下でそれぞれ解説していきます。
コストパフォーマンス
1つ目のポイントは、コストパフォーマンスです。
少ない予算でディープラーニングを行う予定の人などは、コストがあまりかからないGPUを使いましょう。ただし、安くても性能が低いと容量が足りないなどの問題が発生する可能性があるため、価格と性能の両方を確認する必要があります。
処理スピード
2つ目のポイントは、処理スピードです。
ディープラーニングを行う中で、計算の速さは非常に重要です。処理スピードが遅いと、計算に時間がかかってしまいます。そのためGPUを選ぶ際、処理の速さをしっかり確認しましょう。
最新モデル
3つ目のポイントは最新モデルであるかどうかです。
最新モデルのほうが性能が良い場合が多いためです。
製造メーカー
4つ目のポイントは製造メーカーです。
メーカーによって機械学習でよく使われているものや、GPU業界での知名度が高いものなどがあります。
よく使われているものの方が多くの実績を残しており、また、ノウハウもネットで検索すればすぐに調べられる強みもあります。
Tensor Coreという表記がある
5つ目のポイントはTensor Coreという表記があることです。
Tensor Coreは、NVIDIA製のGPUに搭載されているユニットの一種です。NVIDIAが独自に開発した技術で、ニューラルネットワークの構築の高速化、ディープラーニングの学習効率の向上が期待できます。
Tensor Coreが導入されているGPUは新しいモデルに限定されているため、古いGPUや安価なモデルには搭載されていない可能性があります。
ディープラーニングにおすすめのGPU
ディープラーニングにおすすめのGPUを紹介します。
それぞれ解説していきます。
GeForce – 低価格でコストパフォーマンスが良い
GeForceはゲーミングPCなどでも採用されているモデルで、GeForceモデルの中にもさまざまなラインナップが存在し、価格やスペックを比較検討しながら選ぶことができます。
個人用の機械学習環境を整える上では十分なモデルで、2万円～3万円で購入できる安さも魅力の1つです。
そのため、個人でディープラーニングの実装をしたい人におすすめです。
Quadro – クリエイターに最適
Quadroは、GeForceをハイグレードにしたモデルです。価格はGeForceシリーズよりも高いですが、3DCADや映像編集などを行うデザイナー、クリエイターには最適と言えるでしょう。
メーカー企業におけるプロダクトデザインなどの現場でも活躍するので、ビジネス向けの利用も想定されています。もちろん、ハイスペックを生かしたディープラーニング利用にも活躍します。
こちらは高性能なディープラーニングをしたい人におすすめです。
Radeon – ポピュラーなGPUシリーズ
Radeonは、AMD社が開発している有名なGPUシリーズです。GeForceシリーズに近いラインナップとなっており、ゲームプレイや動画編集など、消費者向けのタスクをこなすのに最適です。
RadeonはGeForceに比べると知名度が低い一方、価格は安くなっています。とりあえず機械学習用のPCを一機組み上げたいといった場合に採用するといいでしょう。
安く環境を整えたい人向けにおすすめです。
クラウドGPUを活用する選択肢もある
これまでは外付けGPUについて紹介してきましたが、クラウドGPUというものもあります。
クラウドGPUを活用する2つのメリット
クラウドGPUを活用する2つのメリットを解説します。
それぞれ解説していきます。
導入が楽
まずは導入が楽であるということです。
通常、GPUを利用するためには新たに増設を行わなければならないため、環境の整備には費用と時間がかかってしまいます。
しかし、クラウドGPUではオンラインでGPUを利用できるため、インターネット環境があればすぐに利用を開始できます。
コストパフォーマンスが良い
2つ目は、コストパフォーマンスが良いということです。
外付けGPUは導入に際しての初期費用は大きくなり、環境の移行にも時間がかかってしまいます。
一方、クラウドGPUは必要なときに必要な分だけGPUのリソースを確保できるため、費用を必要最低限に抑えられます。
ディープラーニングにおすすめのクラウドGPU
ディープラーニングにおすすめのクラウドGPUは以下の2つです。
Google Cloud Platform
引用：https://console.cloud.google.com/getting-started?pli=1
Google社内で使われているものと同じテクノロジーやインフラを利用できるので、Google検索のプラットフォーム、Youtubeの動画配信プラットフォームに加え、Googleだからこそ作ることのできるデータ解析や機械学習系のサービスなども活用できます。
AWS
引用：https://aws.amazon.com/jp/
AWSはAmazonが提供するサービスです。クラウドの基本的なサービスであるレンタルサーバー、データベース、ストレージを利用したデータの保存、バックアップをはじめ、ソフトウェアのオンデマンド配信、IoTシステムの構築、機会学習、画像認識といったAmazonが保有する最新の技術を利用することもできます。
ディープラーニングにGPUを活用する際の注意点2つ
ディープラーニングにGPUを活用する際は、注意点があります。ここではその中でも重要な2つを紹介します。
以下でそれぞれ解説していきます。
学習するデータを用意する
1つは学習するデータです。
機械学習で何よりも大事なのは、学習データを用意することです。ビッグデータと呼ばれる膨大なデータは、無料で気軽に得られるものでもありません。
ビッグデータを手に入れるためにはお金をかけなければならないケースも多く、まずはデータを確保するところから注意すべきでしょう。どれだけ優れたGPUがあっても、読み込ませるためのデータがなければ意味がありません。
PCのスペックに注意する
そしてもう1つがPCのスペックです。
本格的なGPU運用を進める場合、個人利用のPC向けGPUでは、限界もあります。PCに収まる程度のGPUではキャパシティが足りず、膨大な時間を必要としてしまうためです。
AI開発を効率良く進める上で重要なのがGPUサーバーの活用です。独立したGPUの豊富なリソースを活用することで、スピーディーに開発できます。
おわりに
本記事では、GPUの種類やディープラーニングとの関係、そしてディープラーニングにおすすめのGPUなどを紹介しました。
どのGPUを使うか迷っている人やディープラーニングとGPUの関係性について知りたい人は、是非参考にしてみてください。
