ディープラーニング用の自作PCに必要なスペックは?自作のメリットや3つの注意点も解説
「ディープラーニング用のPCを自作したい」
「ディープラーニング用のPCに必要なスペックはどのくらい?」
と、思うことはありませんか?
PCを自分で作成するには、時間と手間がかかりますね。
では、ディープラーニング用にPCを自作するメリットはどのようなものがあるのでしょうか?
そこで今回は、
- ディープラーニングに自作PCを使用するメリット
- ディープラーニングのPCにに必要なスペック
- PCを自作する注意点
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特化したPCに必要なスペックを学べます。
ぜひ最後まで読んでみて下さい。
ディープラーニングに自作PCを使用する3つのメリット
ディープラーニングを目的とする場合に限らず、自作PCには下記のようなメリットがあります。
- 必要に応じてスペックを高めることが可能
- 故障した場合、素早い対応が可能
- パーツを売却できる
それぞれ解説していきます。
1.必要に応じてスペックを高めることが可能
自作PCのメリットは、自分の目的に応じた必要なスペックに調整できることです。
なぜなら、PCを自作することで
- ストレージ容量
- メモリ容量
- 処理速度
などをカスタマイズできるからです。
また、最新のパーツが発売された場合も、本体すべてを購入する必要はありません。
必要なパーツのみを交換して、PCのスペックを高められるのです。
しかし、パーツによって保証期間が設けられているため保証窓口を確認しておきましょう。
2.故障した場合、素早い対応が可能
自作PCは、分解ができるため故障にも素早く対応できます。
一般的に販売されているPCは、構造を把握していないため、元に戻せなくなる可能性があります。
しかし、自分で制作したPCであれば構造をよく理解できていますよね。
なので、すぐに問題のあるパーツを見つけ、対処できるのです。
3.パーツを売却できる
PCのパーツは、古くなった場合でも売却できます。
なぜなら、PCパーツは幅広い分野で需要があるため、購入を希望する人が多いのです。
具体的には、フリマや専門店などで販売できます。
なので、もしも使えなくなたパーツがある場合は、捨てずに大事にあつかうようにしてください。
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ディープラーニング用の自作PCに必要なスペック8つ
下記項目は、ディープラーニング用のPCに必要なパーツのスペックです。
どのパーツにおいても、スペックを満たしていなければ効率的な作業はおこなえません。
では、それぞれ解説していきます。
1.OS(Windows/UbuntuなどのLinuxベース)
自作PCには、WindowsではなくUbuntuなどのLinuxベースが多く使用されています。
なので、基本的にはUbuntuを選択しましょう。
2.GPU
GPUは、下記を考慮する必要があります。
- GPUのメモリ量(VRAM)
- 処理能力
- TDP(発熱量)
中でも、ディープラーニングの学習にGPUを使うなら、メモリ量を重視しましょう。
11GB以上が好ましいです。
もしもGPUのメモリ量が足りない場合、時間をかけて学習をしたのに止まってしまう、なんてことになってしまいます。
GPUを購入するなら、NVIDIAがおすすめです。
なぜならNVIDIAは、ディープラーニングの分野で幅広く使用されているため、安心して使用できるからです。
3.CPU
CPUは、下記項目の処理をおこないます。
- ディープラーニングで学習する前のデータ収集、データ形成
- 分析後のプログラム動作
つまり、CPUが担う役割は大きいのです。
そんなCPUはできるだけ最新であり、Intel Core i5以上を選択しましょう。
性能の低いCPUでは、GPUの機能を果たせず、全体のパフォーマンスを落としてしまします。
4.マザーボード
自作でパソコンを作る場合は、マザーボードにCPUが対応しているか確認しましょう。
具体的に、
- 接続する端子(ソケットの形)が合わない
- マザーボードのデータを伝える回路の能力よりCPUの能力が高い
- CPUをコントロールするプログラムが合わない
- CPUの形や機能のグレードがマザーボードの対応の範囲を超えている
このようなときは、PCを動かすこともできません。
マザーボードとCPUは頻繁に新しいものが同時に発売されています。
そのため、それぞれがどの時期に発売されたかをしっかりと確認しておきましょう。
5.電源
電源は、PC全体の1.8〜2倍ほどのスペックが必要になります。
なぜならディープラーニングは、ずっとPCが動いている状態なので通常の電力供給では追いつかないからです。
具体的には「電源は耐久性」と「電力効率」を重視して選ばなければなりません。
ディープラーニングに適した電源を確保していないと、途中でPCが動かなくなるなど大きなトラブルに発展する可能性があるので気をつけましょう。
6.メモリ
メモリは、使用するデータ量や目的によって、必要な容量は大きく異なります。
小規模な実装の場合は、8GBでも作業をすすめられますが、画質「256px × 256px」でオーバーフローしてしまいます。
なので、コストはかかってしまいますが16GB以上が望ましです。
また、さらに規模の大きい学習をおこなう場合は、32GB以上のメモリ量を選びましょう。
7.ディスクの種類
ディスクは、HDDよりもSSDをおすすめします。
なぜなら、コストはかかりますが高速であり静かだからです。
容量は512GB以上あれば、問題なく作動します。
また、SSDディスクの価格は他のパーツと比べて値段が変動しにくいため、コストをかけても後に損をしたと思うことはありません。
8.PCケース
PCケースは、大きめのフルタワータイプを選択しましょう。
なぜなら、スペースに余裕が生まれ、エアーの抜け道ができ冷却効果が高まるからです。
また、増設の作業に対してもケースが大きければ対応しやすいという点も理由の一つです。
例えば、GPUが2枚の時は通常サイズで問題はありませんが、GPUを3枚以上挿す場合は電源との間に空間が必要になってきます。
つまり、自作でPCを作成する際は、スペースに余裕のあるPCケースを選ぶ必要があります。
【故障?】PCのファンがうるさいときの5つの原因と6つの対策ディープラーニング用のPCを作成する際の3つの注意点
ディープラーニング用のPCをを自作する際は、慎重におこなわければ発火の原因にもなってしまいます。
下記3つの項目に注意しながら、組み立てていきましょう。
- パーツの損傷に気をつける
- 怪我をする
- 静電気や汗の対策をおこなう
それぞれ解説してきます。
1.パーツの損傷に気をつける
自作でパソコンを作る場合は、パーツの損傷に気を付けましょう。
PCパーツは精密機器なので、力任せに取り付けようとするとかなりの確率で損傷します。
見えない小さな傷でも、PCの動きには影響します。
例えばしっかりと固定したり、向きを逆にしたりしないように確実に作業することが大切です。
2.怪我をする
PCパーツには鋭くとがったものや、硬いものなどがあります。
なので、パソコンを組み立てている間に、手を切ってしまうなどの怪我に注意することが大切です。
もしも手を切ってしまった場合、出血によってケースや部品を汚してしまうこともあります。
このうような状態を未然に防ぐためにも、CPUの設置などの場合を除いては、あらかじめ手袋をしておくことをおすめします。
3.静電気や汗の対策をおこなう
自作でパソコンを自作している場合、静電気・汗対策が必要です。
なぜなら対策をしないで組み立てていると、パーツが壊れてしまうことがあるからです。
例えば、静電気対策では静電気防止リストバンドを使用することをおすすめします。
2千円~3千円で売っていて、静電気の対策ができます。
また、汗の対策は額にタオルを巻いたり、夏場の作業を避けるといいです。
パソコンが完成したら、実際にディープラーニングをおこないましょう。
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ディープラーニングにおすすめのノートパソコン2選
ここまでの解説を読んで自分でPCを作成するのは難しそうと思った方におすすめのPCを紹介します。
- Lenovo IdeaPad S540
- DAIV 5N
それぞれ解説してきます。
1.Lenovo IdeaPad S540
Lenovo IdeaPad S540は、スタイリッシュなノートPCです。
具体的には、下記のような機能が搭載されています。
- 第10世代インテル®Core™プロセッサー
- NVIDIA®GeForce®GTX グラフィックス
- 長時間使用できるバッテリー
- 安心できるセキュリティ機能
また不明点が発生した場合も、カスタマーサポートが丁寧に対応してくれるのも、おすすめのポイントです。
2.DAIV 5N
DAIV 5Nはコンパクトで軽量なため、持ち運びにも困りません。
具体的には、GeForce RTX3060の外部グラフィックスを搭載しており、ディープラーニングの作業も快適です。
メモリも最大64GB搭載ができるので安心です。
価格は20万前後と少し高めですが、それに見合った作業をおこなえます。
まとめ:ディープラーニング用の自作PCは目的に応じたスペックを確認する
本記事では、ディープラーニング用の自作PCについて解説しました。
- PCを自作すると、パーツ交換が容易
- ディープラーニング用PCに必要なスペックを確認する
- PCを作成する際は、慎重におこなう
ディープラーニングは大量のデータ処理をおこなうため、PCをパーツに求められるスペックは高くなります。
その分コストもかかるので、製品しっかりと比較して実装の目的にあったパーツを購入してください。