ディープラーニングや機械学習に最適なグラフィックボード(グラボ)を紹介

近年では、さまざまなサービスやソフトなどでディープラーニング・機械学習が使われるようになりました。これらは多くの問題解決や技術発展に貢献していますが、計算を行う際は高負荷な処理を行うため、一般的なCPUで処理を行うと膨大な時間がかかります。そこで、現在ではディープラーニングや機械学習の処理を高速化するために、GPU搭載のグラフィックボードが用いられるようになりました。

次にグラフィックボードの概要やディープラーニングと機械学習の違いについてご紹介します。

グラフィックボードとは、映像をディスプレイに表示するための処理を行う「GPU」を搭載するためのパーツのことです。そもそもGPUとは、主に映像出力の際に処理を行う半導体チップのことで、並列処理を得意としています。似た言葉にCPUがありますが、CPUはパソコン内の全体的なプログラムを処理し、GPUはグラフィックに関する処理を行います。

一般的にGPUはグラフィックボードの基板に取り付けられており、ほかにもメモリ（VRAM）や映像出力端子、PCle端子が備わっています。GPUの主なメーカーには「NVIDIA®」と「AMD」があり、それぞれ「GeForce」と「Radeon」というシリーズが提供されています。

機械学習とディープラーニングは混同されがちですが、意味に違いがあります。ディープラーニングに必要なグラフィックボードを導入する前に、これらの違いを知っておくことが大切です。ここでは、機械学習とディープラーニングの違いについてご紹介します。

機械学習とは、コンピュータが膨大なデータからパターンを学習する技術です。機械学習の学習方法には3つの種類があり、正解となるデータからパターンなどを学習する「教師あり学習」や、データそのものの特徴やパターンを学習する「教師なし学習」、AIが目的を達成するために能動的に学習を行う「強化学習」に分類されます。

ディープラーニングとは、複雑なパターン処理や自然言語処理などを行える、機械学習の一種です。さまざまな計算を行うための「中間層」が3層以上あるニューラルネットワークがディープラーニングと呼ばれ、中間層が多いほど複雑な処理が可能です。例えば、時系列データから情報を抽出する「LSTM」や、画像から特徴を識別する「CNN」など、多様なタイプのディープラーニングモデルが開発されています。

さらに、教師なし学習・強化学習とディープラーニングを組み合わせたモデルも多く研究されています。教師なし学習や強化学習とディープラーニングを組み合わせて新しいパターンを学習する「GAN」や「DQN」などの進化したモデルも研究されており、データ処理の幅を広げています。

機械学習とディープラーニングの違いは、人間が何について学習するかをマシンに指示するのが機械学習で、マシン自身が自ら学習して答えを出すためのパターンや方法などを見いだすのがディープラーニングとなります。

機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いについて詳しく知りたい方は、「機械学習と深層学習の違い、メリット・デメリット、その関連性」をご参照ください。

ディープラーニングや機械学習の処理にはGPUを使用することが一般的ですが、GPUが機械学習の処理に用いられるようになったのには理由があります。ここでは、ディープラーニングや機械学習にGPUが用いられている理由をご紹介します。

前述したように、GPUは並列処理を得意としています。1つずつ直列で計算処理を行っていくCPUとは異なり、グラフィックの処理では単純な計算を大量に行う必要があるため、GPUは複数の計算を同時に解く並列処理を行えるようになっています。ディープラーニングや機械学習でもグラフィック処理と同様に、大量の単純計算が必要になります。そのため、これらの学習を行う際の処理に最適なGPUが用いられています。

近年では計算の処理がより複雑で高度なものになっています。特にディープラーニングを行うには大量のデータをスピーディーに処理する能力が求められ、そのためには処理をできるだけ速く行えるGPUが必要になります。このことから、ディープラーニングや機械学習にはGPUの中でもより高性能なGPUが用いられています。

GPUは機械学習において多くの活用実績があります。中でも、毎年行われている画像認識の世界大会（外部サイト）では、ディープラーニングにおいて当時はまだなじみのなかったGPUを用いた方法で計算処理を高速化し、短い期間で認識率を高めることに成功した研究チームが優勝を果たしました。この実績がきっかけとなり、現在ではディープラーニングでGPUを用いた処理を行うことが主流になっています。

GPUを活用してディープラーニングや機械学習を行う際には、必要なものがあります。以下でご紹介するものが欠けると効果的なAI開発や運用は難しくなるでしょう。ここでは、ディープラーニング・機械学習環境に必要なものをご紹介します。

現在では、ディープラーニングや機械学習はなじみのある言葉になっており、AI技術も目まぐるしく発展しています。しかし、ディープラーニングの運用は依然として難易度が高いため、GPUを活用したディープラーニングの運用には、専門の知識がある人材が必要になります。ディープラーニングの運用は短期的に確立できるものではないため、人材との長期的な関係性も求められるでしょう。

個人でAIを利用する場合はGPU単体でも処理能力は十分であるかもしれませんが、ビジネスや研究においてAI開発を行う場合は、膨大な処理を行えるGPUや複雑な学習モデルに対応できる複数台のGPUサーバーなどが必要になります。また、これらの設備をそろえるための初期費用や設置スペース、維持管理費なども必要になるでしょう。

データサイエンティストとは、データの解析や活用を行うスキルを持つ人材のことを指します。従来は、市場調査や売上予測などの経営的な面をサポートする際に活躍してきましたが、近年はAIを用いて膨大なデータの解析を行い、活用することもデータサイエンティストの業務として広がりを見せています。そのため、ディープラーニングや機械学習の運用だけでなく、企業・研究活動に貢献するAIの開発やデータの効果的な活用には、その分野の専門的な知識を持ったデータサイエンティストが必要となるでしょう。

ここまでで、なぜディープラーニング・機械学習にGPUが用いられるのかなどをご紹介しました。GPUを用いて処理を行うには、最適なGPUを搭載したグラフィックボードを選ぶ必要があります。ここでは、ディープラーニング・機械学習に最適なグラフィックボードを選ぶポイントについて、どのようなGPUが搭載されているとよいのかを含めてご紹介します。

GPUメモリ（VRAM）は、AIの学習用途で利用するのであれば8GB以上が推奨され、企業や研究機関の大規模なプロジェクトの場合は32GB以上が必要になります。ディープラーニングでは学習に使うデータが膨大にあるため、GPUメモリは大きいほど効果的で、メインメモリ（RAM）も容量が大きいものがおすすめです。GPUメモリが不足すると学習の精度が低下しやすく、メインメモリが不足すると学習自体が行えなくなってしまいます。

GPUを選定する際は、GPUの世代を確認しておくことも大切です。古い世代のGPUと最新のGPUは性能が大きく異なり、3〜5年ほど世代が違うだけで処理能力に差が出てきます。過去に人気だったり、評判がよかったりするGPUも現在では古くなっている可能性があり、ディープラーニングや機械学習用としては性能が足りていないことがあるため、グラフィックボードを購入の際は搭載されているGPUの世代を調べておくとよいでしょう。

GPUは使用シーンに応じて複数のラインナップが提供されているため、ディープラーニングや機械学習を行うシーンを想定しておくことが重要です。例えば、個人が勉強のために行うのか、研究機関が大規模な研究のために使用するのかなどによって選定するGPUは大きく異なります。そのため、使用シーンを明確にし、それに合ったスペックのGPUを搭載したグラフィックボードを選定しましょう。

ここまでで、グラフィックボードの選定ポイントなどをご紹介しました。ここからは、前述した項目に沿って、ディープラーニング・機械学習におすすめのグラフィックボードをNVIDIAとAMDに分けてご紹介します。おすすめのデスクトップパソコンも後述しますので、ぜひご覧ください。

ここでは、NVIDIAのグラフィックボードを搭載したパソコンをご紹介します。

次に、AMDのグラフィックボードを搭載したパソコンをご紹介します。

この記事では、ディープラーニングや機械学習におすすめのグラフィックボード（グラボ）をご紹介しました。ディープラーニングや機械学習では、並列処理が得意で多くの活用実績があるGPUを用いることが一般的となりました。グラフィックボードを選ぶ際は、GPUのメーカーやメモリ、世代などを確認することが大切です。また、使用シーンを考慮した選定が必要になります。本記事でご紹介したおすすめのグラフィックボードやパソコンを参考に、快適なディープラーニング・機械学習環境を実現しましょう。