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ディープラーニング用GPUサーバーを作ろう! ① 概要編

2019年10月25日

どれくらいお金がかかるの?

皆さん、ディープラーニングしてますか!

数年前にAIブームが起こってからはAIは様々なところで取り入れられ、ブームは去ったのではと言われる昨今でもその需要はとどまるところを知りません。うちもAIをはじめましたという企業ももう珍しくなくなりました。

AIには様々な分野がありますが、火付け役であり、人目を引くのがディープラーニングです。大量のデータと膨大なパラメータ数のニューラルネットで学習させることで、これまでは不可能だった様々なことを実現してきています。これまでできなかったことがどんどんできるようになる技術ってすごいですよね。みんなこぞって手を出しています。

ディープラーニングをやったことのある人はもちろんよく知っていることですが、GPUで並列計算しないとAIの学習がだいぶ遅くなってしまいます。単純に10倍以上違うので、まともな性能のAIを作ろうと思うならまずGPUが必須です。

じゃあGPUってどれくらいお金がかかるんだろう、って気になりますよね。AIちょっと試してみたいけどよくわからないし、、安ければ安いほどいいですよね。ちょっとアマゾンで検索してみましょう。。

色々出てきましたね。GPUはグラフィックボードともいわれます(略してグラボ)。大体数万円のようです。

PCでゲームをやっている人はGPUはよく知っていると思います。詳しいことは省きますが、グラフィックを計算するための装置です。モニターにデスクトップ画面を出力することきにも使われています。中でもゲームはこのGPUの性能が問われます。プレイヤーの入力を元に3Dモデルに光や質感などを緻密に再現し、それを動画でサクサク動かさなければ行けないのでなおさらです。僕はゲーマーではないのでよくわかりませんが、寸分の遅延が勝敗を分けるプロゲーマーはGPU性能もおそらく気にしているでしょう。

数万単位だったら買えるかな、、と思っている人はちょっとまって下さい。ゲームでもゲームごとに必要スペックというものがあります。基本的には大は小を兼ねるので、遊びたいゲームの要求スペックとあなたのお財布との相談になります。じゃあディープラーニングはというと基本的には同じで、学習させるネットワークやデータ量、学習方式なんかでスペックが決まってきます。

ディープラーニングにおけるGPUの性能で気にしたほうが良いのは大雑把に

  • 計算速度
  • GPUのメモリ容量(VRAM)

です。どれくらい多いほうが良いのでしょう。

やったことないからわかんないよ、、という人は計算速度はさておき大体10GB以上のVRAMがあるGPUを買ったほうが良いでしょう。ディープラーニングで計算速度は時間が許せばある程度我慢できますが、VRAMが全然ないとそもそもAIを学習させることができない、、なんてことになってしまいます。大体10GB以上なら巷で落ちているネットワークを試すことができるのでオススメです。

10GB以上ってどういうGPUでしょうか。こちらのサイトで確認するとGTX1080Ti, RTX2080Ti, またTITANシリーズが該当しそうです。RTXは新しいいシリーズで、前バージョンのGTXに比べるとお値段が高いです。TITANシリーズはGeforce系で最もハイエンドなシリーズです。最新のRTX TITANは24GBのVRAMを持ち、AIで最近ホットな高解像度画像生成などにも適用でき、魅力的です。ただしその分お値段が高いので初心者にはいきなりオススメはできません。。

となると、一世代前のGTX1080Ti一択ということになります。こいつは生産中止の段階になっており新品で手に入れることが難しくなっています。発売当時は13万円程度でしたが、中古品を見ると7万円を切っているものもちらほら。なのでアマゾンで適当に安くて良いやつをポチりましょう。これをお使いのPCのグラボと取り替えればあなたもAIエンジニアの一歩を踏み出したことになります!

アマゾンだとこちらのgpuが手頃かなと思います。中古だと6万円を割るものもあるようです(!)

「え、まずパソコンないんですけど、、」という人は次の記事を御覧ください。具体的な構成を説明しながら、自作PCを実際に作っていきます。