ディープラーニングにGPUが必要な理由とは？おすすめのGPUや選ぶポイント4つも紹介

「ディープラーニングにGPUは必要なの？」
「おすすめのGPUが知りたい」

と、思うことはありませんか？

ディープラーニングにGPUは必須と言われます。

しかし、どんなGPUがを選べばいいのかわからないですよね。

そこで今回は

について解説します。

この記事を読めば、ディープラーニングに必要なGPUについて理解できます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

そもそもディープラーニングとは何かを解説

AI（人工知能）における機会学習の一つとして、ディープラーニング（深層学習）があります。

このディープラーニングは、人間の脳神経回路の構造を模倣したニューラルネットワークを特徴としています。

ディープラーニングの学習により、下記項目をおこなうことが可能です。

このような技術は、自動運転車や無人レジ、医療機器などさまざまな製品やサービスにおいて活躍しています。

ディープラーニングはすでに人の力を超えている分野もあり、今ま不可能であった業務をこなすことが可能になりました。

つまり、私たちの生活をより快適にするためには欠かせない技術なのです。

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ディープラーニングにGPUが必要な理由について解説

ディープラーニングには、GPUが必要不可欠です。

その理由はなんなのか、GPUの基礎知識をもと解説していきます。

1.GPUとは

GPUはGraphics Processing Unitの略で半導体チップのこと。

具体的には、3Dグラフィックスなど画像描写をおこなうときに、必要な計算処理をしています。

GPUの性能が足りていないときは、解像度の高い動画への計算処理が追いつかず、ゲームのフレームレートが低下したり、動画再生が不安定になる可能性があります。

2.CPUとの違い

GPUとCPU違いは「何の処理をおこなっているか」です。

GPUの得意分野は、3Dグラフィックスの画像処理などの単純作業の処理。

CPUの得意分野は、メモリやディスプレイなどを制御しつつ命令を実行するなどの複雑作業の処理です。

また、GPUは3Dグラフィックスなどの画像処理をおこなう半導体チップであることから、1つのことに特化した装置ということが言えます。

一方で、CPUはプロセッサとも呼ばれるようにコンピューターの中心機能を担っています。

3.ディープラーニングになぜGPUが必要なのか

ディープラーニングには並列的な処理ができる優れた演算能力が必要です。

なぜなら、AIによる推論をおこなうとき、膨大な量のデータを高速で処理しているからです。

具体的になぜGPUが向いているのかというと、縦と横のピクセルで構成されるグラフィックを計算するGPUはもともとの機能として並列的な演算をしているためです。

そのため一つ一つの計算をしっかりとおこなうCPUよりも、GPUのほうが10倍も高速で演算ができるので、ディープラーニングにはGPUが必要になるのです。

GPUの代表的な2つのメーカーを紹介

下記2つの項目は、GPUの製造に特化した代表的なメーカーです。

それぞれ解説します。

1.NVIDIA

NVIDIAはアメリカにある半導体メーカーで、特にGPUに強みを持つ企業です。

世界的な大手IT企業にも採用されており、最近ではAI開発においても使用されています。

なぜNVIDIAのGPUがこれほどまで伸びてきたかと言うと、2016年頃のディープラーニングブームに乗ることができたからです。

ディープラーニングに適したアーキテクチャであるCUDAというプラットフォームをNVIDIAが開発しました。

そんなNVIDAIのGPUは、多くのゲームから、自動運転者まで幅広く使用されており、そのシェア率は業界で9割を占めているほどです。

2.AMD

AMDも同じく、アメリカに本社を拠点とする半導体メーカーです。

独自の設計をおこない、その高い技術が認められて世界に広まっていきました。

そして現在、ゲームからディープラーニングまで幅広く対応できるGPUを製造しています。

高い性能を備えながら、使用電力を抑えることができるという特徴が、世界中から指示されている理由です。

つまり、ディープラーニングのような、大量なデータ処理が必要な場合でも、できるだけコストを抑えてプロジェクト開発ができます。

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ディープラーニングにおすすめのGPUシリーズ4つを紹介

下記4つの項目は、ディープラーニングに最適なGPUシリーズです。

自分のプロジェクト開発の目的にあうGPUを選択しましょう。

それぞれこまかく紹介します。

1.Tesla

Teslaは、NVIDIAが提供するシリーズのひとつです。

科学技術や医療、金融工学等に提供される業務用製品であるため、大規模な計算処理をおこなえます。

具体的には、高速で大規模な計算ができるようメモリー容量が大きく、単精度、倍精度浮動小数点演算性能がどちらも高いので、精度の高い演算処理ができます。

また、長時間の計算にも耐えうるようECC対応メモリを搭載、手厚いサポートも付いています。

業務用の大容量GPUとなるため、家庭向きではありませんが、企業でGPUを設置したい場合におすすめです。

2.GeForce

GeForceは、Teslaとは反対に、個人でディープラーニングなどの機械学習をおこなう際には最適です。

こちらも、NVIDIAIが提供するシリーズのひとつになります。

GeForceシリーズはさまざまなラインナップから選択することが可能です。

具体的には

この中から、自分の目的に合わせて購入することができます。

また、比較的安い値段で購入できるところが嬉しいポイントです。

3.Quadro

GeForceの機能性をより高めたシリーズがQuadro。

3DCAD制作や環境開発を得意としていて、ゲームプレイは苦手です。

具体的には、10億以上もの色を再現が可能であり、鮮明な映像や画像の表現ができます。

つまり、ディープラーニングの画像認識では多いに役立つでしょう。

GeForceシリーズよりも値段は高くなりますが、機能性を重視する方にはおすすです。

4.Radeon

RadeonとはAMDが提供するGPUのシリーズのひとつ。

自作のパソコンを組み立てることが得意な方におすすめできる商品です。

また、他社製品と比べ値段が安く、性能にも問題はありません。

Radeonシリーズは、計算速度や処理速度が高いので、データ量の多い画像処理も快適におこなえます。

ディープラーニングに使用するGPUを選ぶ4つのポイント

下記4つの項目は、ディープラーニングに使用するGPUを選ぶ際に抑えておくべきポイントです。

高価なGPUを選べばいいというわけではありません。

それぞれ詳しく解説します。

1.シリーズ

高速なデータ処理の能力を求める方は、シリーズの確認をおこないましょう。

なぜなら、古いシリーズと新しいシリーズのGPUでは、処理能力に大きな差があるからです。

具体的には、3〜5年違ってくると、GPUがおこなえるパフォーマンスが変わってきます。

なので、人気だから、評判がいいから、という理由でGPUを選択してはいけません。

購入のタイミングで、現在の新しいシリーズをあらかじめリサーチしておくようにしましょう。

2.コストパフォーマンス

前述とは反対に、少しでも高いコストパフォーマンスを求める方は、型落ちのGPUを選択しましょう。

具体的には、型落ちのGPUを二枚使いするということです。

GPUは3〜5年で処理能力の差が出ると解説しましたが、その差をカバーすることができます。

最新シリーズのGPUを一枚購入するよりも、型落ちのGPUを二枚購入する方がコストを抑えられる可能性もあるので、そちらも値段を比較しながら検討してみてください。

3.メモリ

ディープランニングをおこなう際に一番大事になるのはGPUメモリの大きさです。

GPUメモリは、AIについての学習程度は8GB以上、プロジェクトの開発など規模の大きい場合は32GBが必要。

メモリの容量は大きいほど好ましく、メインメモリも大きいものが良いです。

なぜなら、一回の学習で扱う教師データが多いため、メモリ数の大きいGPUを使用する必要があります。

メモリ数の小さいGPUを使用することは、制度の低下にも繋がります。

また、メインメモリが不足すると、そもそも学習ができなくなるので、学習に使うデータの容量よりも大きいメモリを選ぶ必要があります。

4.Tensorコアの有無

GPUを選ぶときは、Tensorコアの有無を確認することが大切です。

Tensorコアとは行列演算ユニットのことを指し、GPU本来の性能を、さらに引き上げるものです。

具体的には、低精度の演算能力を搭載しているGPUの演算能力を上げたいと思ったときに使用します。

これにより、どんなGPUでも、高精度の演算能力をもつGPUへと、進化させることができます。

GPU以外でディープラーニングに必要なスペック3つを解説

ディープラーニングはGPU以外のスペックも確認しておきましょう。

高性能のGPUを選択してもその他スペックが足りければ、ディープラーニングでのデータ処理に支障がでます。

それぞれ解説していきます。

1.CPU

CPUは、Intel Core i5以上のできるだけ最新のものが必要です。

なぜかというと、古いスペックをもつCPUでは、GPUの効果を最大限発揮させることができないからです。

具体的には、

このような処理で、CPUは使用されます。

また、遺伝的アルゴリズムの場合はGPUでは対応できません。

このように学習の手法によって、GPUとCPUは使い分けられるので性能の良い最新のCPUを使用する必要です。

2.ストレージ

ストレージとは、HDDやSSDなどの記憶装置です。

ディープラーニングに必要なストレージのスペックは、ディープラーニングをおこなう対象データのサイズから、3倍から4倍程度の容量のストレージを選んだほうがよいです。

なぜなら扱いたいデータが大きければ、そのデータを記憶しておくストレージ容量もより大きなものが必要になるからです。

具体的には一般的なパソコンでディープラーニングをおこなう場合、1TBのストレージの容量があるとよいです。

ストレージの種類は計算の速さに影響しないため、HDDやSSDどちらでも構いません。

 3.OS

ディープラーニングには、Windows OSもしくは、UbuntuといったLinuxベースのOSがおすすめです。

Windows OSでは「C#」や「Python」などが使用可能。

一方で、Linux OSでは「C#」などは基本的に使えませんが「Python」は使えます。

必要なプログラミング言語をあらかじめ明確にして、OSを選択する必要があります。

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まとめ：ディープラーニングに使用するGPUはスペック確認をおこなう

本記事では、ディープラーニングにおけるGPUについて解説をおこないました。

小規模な機械学習程度であれば、個人用のパソコン用のGPUスペックで基本的には問題ありません。

しかし、規模が大きくなるほど高性能なGPUが必要になるので、あらかじめどのような目的で使用するのかを明確にしておきましょう。