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機械学習

機械学習にはどのGPUを選ぶべき?ポイントやできることを詳しく解説!

機械学習は企業のビジネス創出や業務効率化につながるため、多くの企業で活用が進んでいます。機械学習を活用するためには、計算を実行するコンピュータのスペックを満たしている必要があり、その中でもGPUが重要です。しかし、機械学習に適したスペックが分からないと悩む方も多いのではないでしょうか。そこで今回は、機械学習に適したスペックを紹介します。

▼更に機械学習について詳しく知るには?
【完全版】機械学習とは?解決できる課題から実例まで徹底解説

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GPU(Graphics Processing Unit)とは?

GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、グラフィックを処理するために利用されるコンピュータの部品です。GPUは、コンピュータに表示させる画像や動画、視覚的に操作性を向上させるアイコン表示、CADなどの編集ソフトなどで活用されます。特に、オンラインゲームなどでは高画質で表示させるために、高スペックのGPUを必要とするケースが多いです。また、GPUと似た言葉にCPUがあります。CPUとは「Central Processing Unit」の略で、コンピュータ全体の処理を順に行うものです。GPUとの違いは、GPUが画像処理に特化しているのに対してCPUは全体的な処理に対する点です。

機械学習でGPUが重要な理由

機械学習でGPUが重視されるのは、以下3つの理由からです。

  • 並列処理が得意
  • 高度な計算も可能
  • 運用実績が豊富

並列処理が得意

GPUは、プロセッサと呼ばれるデータの演算処理が機械学習向きになっています。機械学習では、単純な計算を大量にこなしていくため、並列処理を実装することで効率化につながっていきます。GPUは、単純グラフィック処理を並列的に処理するのが得意であるため、機械学習においても同様な処理を実施できます。

高度な計算も可能

機械学習の技術の発展により、今までよりも計算量や回数が増えて計算方法も高度化しています。そのときに、機械学習の高度な計算に耐えられるようなスペックの高いGPUが求められるのです。GPUは、機械学習で使われる大量のデータ計算もこなせるスペックを持っているため、欠かせない要素の1つだといえるでしょう。

運用実績が豊富

GPUには、人工知能分野でのGPUの有効性を証明した実績があります。実績としては、2012年に実施された画像認識の世界大会「ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)」にて、優勝したときに使われていたのがGPUだったのです。したがって、この優勝によってGPUによる処理の高速化、短期間での学習精度向上が証明されたのです。

機械学習に最適なGPUメーカーは?

GPUには複数のメーカーがあり、それぞれ利用用途に応じて最適なモノが異なります。GPUメーカーとしては、主に以下の2種類があげられます。

  • NVIDIA製
  • AMD製

NVIDIA製

NVIDIA製のGPUは、AI開発に多く利用されています。特に、NVIDIAのGeForceシリーズを活用したAI開発の事例は数多くあり、多数の実績も残しています。GPUの種類も多数用意されているため、目的に応じて選択できるのが魅力です。また、GPUに関するノウハウもインターネット上に蓄積されているため、すぐに解決できるでしょう。機械学習に使用できるツールや機能も豊富なため、コンピュータを購入するときはNVIDIA製のGPUを採用するのが大切です。

AMD製

AMD製のGPUは、NVIDIA製と比べて機械学習の分野では優れていません。一方で、コストパフォーマンスとしては良好であるため、小規模なシステムであれば利用も検討すると良いでしょう。AMD製のGPUではRadeonシリーズが有力です。

機械学習に必要なPCスペック

機械学習を実装するコンピュータを選定するときには、以下のスペックが重要です。

  • OS
  • ストレージ
  • メモリ
  • CPU
  • GPU

OS

OSとは「Operating System」の略で、コンピュータのシステム全体を統合的に管理し、アプリケーションを動かすための基盤となるものです。どのコンピュータにも必ずOSが入っており、OSがないとコンピュータでの作業ができません。機械学習で利用するOSとしては、「Window」「Mac」「Linux」の3つがあげられます。Linuxの場合は構築するために専門的な知識を必要とするため、金銭面や人的リソースを考慮しながら検討しましょう。

ストレージ

ストレージとは、コンピュータ内にデータを保存しておくための装置です。ストレージには、SSDとHDDがそれぞれあります。機械学習では、SSDをメインのストレージとして、容量が足りなければHDDを搭載するのがおすすめです。SSDはOSの起動が早いなどのメリットがあるため、機械学習の処理スピードを向上させるためにも重要な要素となってきます。

メモリ

メモリとは、ストレージなどの記憶媒体から作業に必要なデータを一時的に記憶する装置です。機械学習の場合には、メモリの容量が8GBでも実現できますが、処理によっては16GB、もし可能であれば32GB以上でも問題なく利用できます。

CPU

CPUはコンピュータ全体の処理を実施するため、高性能なモノを利用したほうが処理も効率的に実施できます。ただし、GPUの方が重要な要素となるため、優先的にアップグレードする必要はありません。CPUはIntel・AMDのどちらでも問題なく、予算との兼ね合いでなるべく高スペックなものを選択しましょう。

GPU

GPUは、機械学習で取り扱うデータ量や計算方法によってスペックが変わってきます。高スペックのGPUを採用することで、一度の計算量が増大するため効率的に学習を進められます。今後を考えてスペックの高いGPUを採用したい場合には、最新のNVIDIA製GPUを搭載したビデオカードがおすすめです。

GPUが整ったら機械学習をスタートしよう

GPUが準備できたら、以下の手順で機械学習をスタートしましょう。

  • 自動化する
  • 画像を認識する
  • データ分析をする

自動化する

まずは、機械学習の自動化をして人員コストの削減を進めましょう。機械学習をするときには、データの収集・加工・分析などさまざまな業務が発生します。これらの業務を全て人間の手で行うには、多くの時間を要してしまうでしょう。そこで、自動的にデータを収集する処理を組み込んだり、収集したデータを分析できる形に処理したり、分析業務を自動で実施したりするのが大切です。

画像を認識する

続いて、機械学習の画像認識機能を活用しましょう。最近では、スマートフォンによる顔認識、物体認識、文字認識というようにさまざまな分野で画像認識の技術が活用されています。ビジネスにおいても、製造業での不良品検知などで効果を発揮します。例えば、製造ラインで流れてくる部品の損品を検出するときに、人の目で判断するのではなく、コンピュータによる自動判定が可能となるのです。

データ分析をする

機械学習では、過去のデータを学習させることで今後の売上を予測することができます。こういった予測を需要予測と呼んでおり、機械学習の得意分野の1つです。データ分析では、データが多いほど精度の高い分析ができます。例えば、季節や時間ごとに売上が異なるなどのデータも、年数が多いほどより正確な情報を得られるのです。

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機械学習を社内で構築するためには、AIエンジニアの確保が必要です。しかし、多くの企業ではAI人材が不足しており、導入までに至らないと悩むケースが多く見られます。社内にAIエンジニアがいない場合でもAI導入を進めたい企業様におすすめのツールが、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。UMWELTはプログラミング不要でAIを利用することができるツールです。社内でAIを利用するための特別な環境を準備する必要なく、費用や工数などの準備コストを最小限に抑えた上でAIを活用する事ができます。

まとめ

GPUは機械学習の計算を効率化させるため、できるだけスペックの高いものを選ぶべきです。しかし、GPUが準備できても機械学習を構築できる人材が不足しているために、なかなか活用までに至らないと悩む企業も多いのではないでしょうか。UMWELTは、ブロックを組み合わせるという直感的な操作のみでAI分析が実行できる、誰でもかんたんに使えるAIツールです。これから機械学習を活用していきたいと考えている方は、今回紹介した「UMWELT」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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