ディープラーニング（深層学習）に最適なワークステーションとは？

ディープラーニングは今や身近なビジネスの世界でも活用ています。世界的にもAIビジネスが広がりはじめている一方で、ディープラーニングに最適なワークステーションがどのようなものか、選び方がいまいち掴めないという方もいるかと思います。

この記事ではディープラーニングについて解説した上で、ディープラーニングに最適なワークステーションについてご紹介します。

ディープラーニング（深層学習）とは、写真画像といった膨大なデータを複数の階層に渡って機械が自動的に処理・識別することです。

人間と同じような認識能力を発揮する機械学習方法の1つになります。近年では自動運転技術による信号・通行人の認識技術や、医療研究におけるがん細胞の検出など、幅広い分野でディープラーニングの技術が用いられています。

ディープラーニングについて詳しくは「ディープラーニングとは？その仕組みや実用例をわかりやすく紹介」でご紹介しております。合わせてご覧ください。

ディープラーニングと機械学習はどちらもAI（人工知能）をより進歩させるための技術ですが、両者には明確な違いがあります。それは、ディープラーニングであれば「目の付けどころ」すらもAI自身が独自に学習していく点です。

機械学習で画像の違いを学ばせる場合には、人が画像の1つ1つにタグを付けて手作業でAIへ学ばせなければなりません。一方で、ディープラーニングはデータの中から機械が情報を取得し、細かい特徴まで自動的に把握していきます。

たとえば、「同じ形をした赤いクレヨンと青いクレヨン」の違いを区別させる場合、機械学習では「色の違い」に注目するよう予め指定する必要があります。

一方で、ディープラーニングでは「同じ形をしたクレヨンだけれど、色が違う」という点をAIが自分で学習するため、自動的に検知・認識能力が向上していく仕組みです。ディープラーニングは、定義としては機械学習という言葉の一部ですが、イメージとしては、機械学習をより発展させたものとしたものと考えるほうがイメージしやすいでしょう。

機械学習と深層学習の違いについて詳しくは、「機械学習と深層学習の違いとは？アルゴリズムの種類や活用シーンも解説」でご紹介しております。合わせてご覧ください。

ディープラーニングによりAIを学習させるには、膨大なデータと共に優れた処理速度を持つハードウェアが必要です。中でもディープラーニングのパフォーマンスへ大きく影響するハードウェアについてご紹介します。

ディープラーニングに必要なハードウェアの中でも、行列計算が得意なグラフィックボードのパフォーマンスは特に大きな割合を占めます。中にはディープラーニング用の専用コアを持つグラフィックボードも存在します。

簡単なディープラーニングが目的の場合は、GeForce GTX 1650のようなミドルスペックのグラフィックボードでも十分な能力を発揮可能です。ただし、GPUメモリの容量が多いほど、大規模なニューラルネットワークの処理に役立てることができます。一般的に業務・研究用として販売されているハードウェアであれば、GeForce RTX 3070～GeForce RTX 3090 / NVIDIA RTX™ A4000～NVIDIA RTX™ A6000程度のスペックを備えている場合が多いでしょう。

ディープラーニングに向けて高性能なハードウェアを探している場合は、専用コアを持つ高性能グラフィックボードの選択がベストです。

ディープラーニングの学習処理には、CPUの動作クロック周波数やIPCの性能差が大きな影響を与えます。簡単なディープラーニングが目的の場合はデュアルコアのCPUでも十分に能力を発揮することが可能です。

CPUは汎用性に優れているものの、並列処理がメインになるディープラーニングではグラフィックボードが特に力を発揮します。

デュアルコアやクアッドコアなどCPUのコア数が多いほどディープラーニングの効率も上がりますが、グラフィックボードに比べると処理速度や優先度はそこまで高くありません。

とはいえ、ディープラーニング用にハイスペックなワークステーションを求める場合は、クロック周波数やIPCに優れたマルチコアCPUの導入がベストです。業務・研究用として販売されているワークステーションはXeon WやXeon ScalableなどのハイスペックCPUを搭載している場合が多いです。

メモリの容量が多ければ多いほど、ディープラーニング中に同時処理できる作業量を増やすことができます。実行する入力データ量が一定以下であればそこまで多くのコストを割く必要はありません。

場合によっては、ディープラーニングの入力データを絞ることで必要なメモリ容量を引き下げることもできます。そういった場合は8GB程度でも十分事足ります。

しかし、ディープラーニングを使って短時間で効率的に学習させるには、画像を同時処理するために必要なメモリ容量が多くなるので、予算に余裕があるのであれば、32GBまで引き上げを検討しましょう。

HDDやSSDのデータ転送スピードは、ディープラーニングの学習スピードに直接大きな影響を及ぼすことはありません。しかし、学習に必要な入力データが膨大である場合、HDDやSSDといったストレージ性能がディープラーニングの効率に影響するといえます。

もっとも効率的にディープラーニングを行いたい場合は、SSDストレージを採用したワークステーションがおすすめです。

容量は小規模なディープラーニングであれば、256GB程度でも十分事足りますが、場合によっては500GB程度まで検討しましょう。

以下にディープラーニング用途で推奨されるスペックの目安を記載しました。あくまで目安としてご参考ください。

ディープラーニングを効率的に行うためには、処理速度に特化したスペックを持つワークステーションがおすすめです。ディープランーニング用のワークステーションがあれば作業効率を大幅にアップさせることができるでしょう。

ディープラーニング用ワークステーションを選ぶ上で重要なポイントをご紹介します。

ディープラーニング用のワークステーションを選ぶ場合にもっとも重要視されるポイントが、並列処理性能です。ディープラーニングでは主に、同時に多数の計算をするのが得意なグラフィックボード（GPU）の存在が重要になります。

複数の計算処理をサポートするCPUもまた重要な存在です。ディープラーニング用のワークステーションによってはグラフィックボードやCPUをいくつも導入できるため、優れた計算処理を発揮できるか、スペック部分をチェックしておくことが重要だといえます。

ワークステーションの筐体によっては拡張性が薄い可能性があります。拡張性とはマザーボードに追加できるハードウェアの自由度を指し、PCI Express（拡張）スロットが多いことが特徴です。

たとえば、PCI Express x16であれば、高性能なグラフィックボードを同時に多く搭載することが可能になります。ディープラーニング向けワークステーションとして、高い拡張性があれば機能面をいつでも向上させることが可能です。

ディープラーニング用に優れたワークステーションを購入する場合、非常に高いコストが必要になってしまいます。高性能なワークステーションでは予算100万円を優に超すのも事実です。

しかし、これからディープラーニングを始める方にとって、初期から大きな額を投資するのは気が引けるという方もいるかもしれません。

そのようなときは、コストパフォーマンスを重視して30万円前後のワークステーションを購入するのも1つの手段です。高い拡張性を持っていれば後でスペックを追加できる上、初期コストを抑えられるためディープラーニングの足がかりにもなります。

「想定しているディープラーニングのイメージを固めたい」という場合は、コストを重視したワークステーション選びが1つのポイントです。

ディープラーニングにおすすめのワークステーションを求めている場合は、計算処理を始めとした優れたスペックが必要になります。とはいえ、イメージしているディープラーニングの内容によってはコストを抑えたワークステーションでも、十分性能を発揮できるかもしれません。

ドスパラプラスで取り扱うraytrek Workstationシリーズのワークステーションは長時間の高負荷でも速度や性能が維持できるよう設計されているためディープラーニングにおすすめです。

スタンダードモデルからハイエンドモデルまで豊富にラインアップ。ディープラーニングには計算処理を始め優れたスペックが必要になりますが、イメージしているディープラーニングの内容によってはコストを抑えたワークステーションでも、十分性能を発揮できるかもしれません。

上記のraytrek Workstation X2614は中でもスタンダードモデルに位置するモデルで、Intel® Xeon® Wプロセッサーファミリー搭載。GPUは標準でT1000を搭載していますが、Tシリーズの他、最新のNVIDIA® GeForce RTXシリーズ、NVIDIA RTXシリーズを最大2基搭載可能できる拡張性の高い一台です。

学習の規模によってはさらに膨大なデータを読み込ませる場合があるかと思います。そういった場合にはさらに拡張性の高い「raytrek Workstation X8612」がおすすめです。Intel® Xeon® スケーラブル・プロセッサーファミリーを搭載したウルトラハイエンドモデルで、グラフィックカードは最大4枚搭載可能です。

ドスパラプラスではこの他にもワークステーションを多数取り揃えております。ここまでの選定基準をご参考に合わせてご覧ください。

技術の進歩によってAIやディープラーニングは身近な存在となりつつあります。画像認識や自動運転、音声認識といったさまざまなことに応用され、事業に採用されることも多く、ディープラーニングの導入を考えている企業様も多いのではないでしょうか？

そのような企業様におすすめのAI・ディープラーニング用アプライアンスが「WinFast」です。詳細は以下のリンクからご覧ください。

ご要望に沿うハードウェアが見つからないとお困りの際は、ドスパラプラスにお気軽にご相談ください。

ドスパラプラスでは、受注仕様生産（CTO）によるハードウェア制作サービス「フルカスタマイズCTO」をご提供しております。ディープラーニング用途はもちろん、ITサービス構築、特殊な仕様の組込PC構築やパフォーマンス改善など、「実現したいこと」は決まっているのに、ハードウェアの要求仕様が多く選定に苦労されているお客様もいらっしゃると思います。

既製品では対応できない複雑な要件でも、真摯に向き合い、より良いご提案に努めます。

詳しくは以下のページよりご確認ください。

今回はディープラーニングに適したワークステーションについて以下のことをご紹介しました。

• ディープラーニングは機械学習の一種で、専用のワークステーションがある
• ディープラーニング用のワークステーションはGPUが重要
• 拡張性のあるワークステーションなら、初期費用を抑えることもできる
• ディープラーニングに特化した開発環境の用意もポイント