機械学習に最適なPCとは？必要なスペックやおすすめPCについても紹介

機械学習は1950年代から継続して研究が進められ、近年ではディープラーニングの登場により、急速に身近なものになりました。自社でも機械学習を業務に取り入れ、変革を進めていきたいという方も多いのではないでしょうか。しかしながら、機械学習を進めていく上で、PCにどの程度のスペックが必要かわからないという方もいらっしゃるかと思います。 

本記事では、そのような方に向けて機械学習に最適なPCのスペックや選ぶ際のポイントなどを交えて紹介していきます。 

機械学習とは

機械学習とは、データを分析する方法の１つで、データから機械（ コンピュータ） が自動で学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法です。また、よく話題に挙がるディープラーニングは機械学習の手法のうちの一つです。 

昨今では、学習した内容によって未知の事柄を予想・判断することができるようになりました。 

機械学習について詳しく知りたい方は「機械学習とは？3種類の手法やビジネスへの活用例についても紹介 」の記事をご参照ください。 

機械学習に最適なPCとは？ 

機械学習においては、ディープラーニングが良く用いられるようになってきました。ディープラーニングは主にPythonと呼ばれる言語で学習を実施することが多いため、機械学習に必要なPCスペックについては、Pythonを使用する前提で検討すると良いでしょう。 

Pythonには具体的なPCスペックの推奨要件はありませんが、OSに関してはPythonでプログラムを構築・実行できるものを選びましょう。 

機械学習に最適なPCのスペック

続いて、機械学習に必要なPCスペックについてお伝えします。機械学習を自分で勉強してみたい、個人で作れるレベルのAIを構築してみたいという場合には、10～20万円程度のミドルスペックのPCで問題ありません。 

一方、自社の業務で使用するようなAIを構築したい場合には、相応のデータ量で学習させる必要があるため、ハイエンドのPCが必要になります。 

ノートPCは小型化にコストが割かれているため、同価格帯のデスクトップPCの方が性能的に優れています。ただし近年はクラウドサービスも発達してきたため、リソース不足をクラウドで補うといったことも可能です。 

機械学習用PCのスペックを確認する際のポイント 

ここからは、それぞれ機械学習用PCのスペックを確認する際のポイントをみていきましょう。 

OS 

OSとは「Operating System」の略で、コンピュータのオペレーション（操作・運用・運転）をつかさどるシステムソフトウェアです。PCのデバイス本体とソフトウェアを繋ぎ、デバイスとソフトウェアを制御します。 

主なOSは、MicrosoftのWindows、AppleのmacOS、オープンソースのLinuxなどが存在し、AI開発では機能を拡張しやすいWindowsや、サーバーでも使われるLinuxが推奨されています。Windowsを選択する場合は、機能の観点からproシリーズを選択しましょう。 

上記以外のOSを使用する場合には、使いたいバージョンのPythonが実行できる環境であるのか十分確認の上、対応をすすめていきましょう。 

CPU 

CPUは「Central Processing Unit」の略で、コンピュータの演算装置です。人間でいえば頭脳の役割を持っています。CPUは処理が汎用的であるため、さまざまな処理に対応できます。機械学習に使用するならば、IntelのCPU「Core i5」から上位のモデルを選ぶと安心です。 

CPUについて詳しくは、「CPUとは？パソコン選びにおけるCPUについて分かりやすく解説！ 」の記事をご参照ください。 

GPU 

GPUは「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画面表示や画像処理に特化した演算装置です。GPUの処理速度はCPUの処理速度と比べて数倍〜100倍以上速く、特にディープラーニングを行う場合にGPUは必須です。 

GPUについて詳しくは、「GPUとは？CPUとの違いや役割・種類についてもわかりやすく解説！ 」の記事をご参照ください。 

メモリ 

メモリとは、PCの作業内容を一時的に保存しておく部品です。ディープラーニング用PCを選ぶ際は、最低でもメモリが16GB以上のPCを選びましょう。 

メモリについて詳しくは、「パソコンのメモリとは？購入前に把握しておくべきメモリの基本」の記事をご参照ください。 

ストレージ 

ストレージは、データを長期間保存しておく部品です。ハードディスクやSSDと呼ばれるものは、このストレージの一つです。ストレージは、最初から搭載されているもので問題ありませんが、512GB以上あると容量の大きなデータにも対応できるため安心です。 

ストレージについて詳しくは、「ストレージとは？種類や特徴について解説！」の記事をご参照ください。 

機械学習用PCの推奨スペック例 

ここでは、機械学習用PCの推奨スペック例をみていきましょう。 

例１：コストを抑えたモデル 

小規模な機械学習を想定したコストを抑えた例です。Intel Core i7-14700は高性能なプロセッサであり、小規模な機械学習タスクであれば十分な処理能力を発揮します。また機械学習のタスクや要件は個々のプロジェクトによって異なるため、実際の選択にはプロジェクトの要件や予算、使用するフレームワークなどを考慮する必要がありますが、お試しという意味ではGeForce RTX 3050程度のエントリーモデルのGPUでも機械学習ができないことはありません。この構成は以下の製品で実現可能です。

例２：コストパフォーマンスに優れたミドルエンドモデル 

こちらは中規模な機械学習を想定した例です。Xeonプロセッサは信頼性と安定性が高く、小規模から中規模の機械学習タスクに適しています。エントリーレベルのGPUであるNVIDIA T1000は、初心者向けの開発や軽量な機械学習タスクに適していますが、GeForceシリーズよりも信頼性の高いプロフェッショナルモデルです。この構成は以下の製品で実現可能です。

例３：十分な性能のハイエンドモデル 

Xeonプロセッサの高性能モデルW-2295と、高性能はプロフェッショナル向けGPUであるNVIDIA RTX™ A5000を組み合わせることで、中程度から大規模な機械学習タスクに対応します。

RTX A5000はAIワークロードに特化し、高速なデータ処理とトレーニングが可能です。1TBのSSDストレージは大容量のデータセットやモデルの保存に十分な空間を提供します。この構成も同様の製品で実現可能です。

例４：GPUの拡張性を活かしたウルトラハイエンドモデル

Xeon Platinumは高いパフォーマンスと信頼性を持ち、大規模な機械学習タスクに適しています。2枚のNVIDIA RTX™ A6000はAIおよび機械学習に特化した最上位のGPUで、より高速なモデルトレーニングと推論を実現します。128GBメモリは大規模なデータセットや複雑なモデルの処理に十分な容量を提供し、高速なデータのロードやモデルの保持が可能です。

2TBSSDは巨大なデータセットやモデルの保存に十分な容量。高速なデータアクセスを可能にします。また、複数のGPUを利用することで並列処理が可能となり、より高速な機械学習の実行ができます。この構成は以下の製品で実現が可能です。

これらはあくまでも一例です。実際に機械学習を行うワークステーションを選定する際は、ドスパラプラスにご相談ください。機械学習タスクの要件や予算、プロジェクトの規模などに合わせて最適な構成をご提案いたします。

まとめ 

機械学習に必要なスペックは、開発の規模によって大きく変わってきます。個人でモデル構築を試す程度のレベルであれば、10～ 20万円くらいのPCでも十分対応できます。一方、業務で使用するプロダクトを構築する場合、数十万～ 数百万というような業務用向けのハイエンドなPCやワークステーションが必要になる可能性はあります。 業務の種類や規模を見極め、効率的に機械学習を進めていきましょう。 機械学習用のPCをご検討中のお客様は、ドスパラプラスへお気軽にお問い合わせください。 

機械学習の一つであるディープラーニング向けのPCなら以下のページでもおすすめモデルや合わせてご活用いただける周辺機器などを詳しくご紹介しております。合わせてご覧ください。