ディープラーニングやAI向けパソコンのおすすめ製品をご紹介しています。
自動的に画像解析をしたり予測をしたりすることで、社会のいろいろな分野で業種を問わず導入されてきています。
データを活用して効率的にAIの開発するには動作の速いマシンが必要です。そこで、大事なポイントとなるCPUやGPUは使いやすいモデルをピックアップしています。パソコンを選ぶときに、ぜひ参考にしてみてください。
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ディープラーニング向けPCとは
ディープラーニング(Deep Learning)といわれる深層学習や、AI(人工知能)は画像認識・音声認識・自然言語処理など様々な用途で使われています。
画像では顔認識の精度も高く、活用されているシステムも多くみられます。
プログラムをすれば１つの兆候を見つけ出して処理をすることができるようになります。
そのため、ビジネスでは需要の予測や画像認識といった具体的な導入しやすいところで、データが集まる仕事ほど浸透していくと考えられます。
多くのデータを学習して使えるようにするには、ある程度の性能を持ったパソコンが必要になります。たとえば、「GeForce RTX」のようなGPU(グラフィックボード)などが上げられます。
ディープラーニング向けPCの選び方
AI開発ができる環境
AI開発ができる環境を整えられることが、パソコン選びで重要なポイントではないでしょうか？
そのため、ソフトウェアなど、どのような研究をするかによって選ぶPCは変わってきます。
TensorFlow（テンサーフロー、テンソルフロー）、PyTorch、scikit-learn、Chainerなどのフレームワークやライブラリが人気で、PythonやJuliaといった言語で開発していきます。
Tensorflow Hubで学習済みモデルを使うのも便利。
機械学習で必要なスペックは？
開発の規模や内容によってどれぐらい負荷がかかるか違いがあります。そのため、厳密に必要スペックが決まっているわけではないですが、スペックが低いと動作が遅くなります。
特に、CPU・GPU・メモリは重要です。
CPU
CPUは機械学習タスクの基本的な計算に必要です。Intel Core i7やi9、AMD Ryzen 9のように高性能で、多くのコアと高いクロック速度を持つCPUが望ましいです。
学習時間を短くするためにも、マルチコア搭載モデルを選びましょう。
GPU
また、ディープラーニングにおいて、GPU（グラフィックス処理ユニット）は重要で、トレーニングや推論で使います。NVIDIAのCUDA対応GPUは、大量のデータを並行して処理することができ、計算速度を大幅に向上させます。
また、生成するようにGAN(敵対的生成)を実装する場合に、GPUを使ったりします。
メモリ
メモリは大量のデータセットを扱う機械学習タスクで大容量のRAMが必要です。最低でも16GB以上、できれば32GB以上を推奨したいところです。
ストレージ
SSD（ソリッドステートドライブ）はHDDよりも高速なデータアクセスを提供し、トレーニング時間を短縮できます。また、大きなデータセットを扱う場合は、大容量のストレージが必要です。
OSはWindowsまたはLinux(Ubuntu)
OSはWindowsまたはLinux(Ubuntu)がおすすめ。開発をするときに情報が多いほうが効率よく進められます。
ディープラーニング向けPCのおすすめ
DAIVシリーズ フルタワー NVIDIA RTX 6000 Ada 世代搭載
マウスコンピューターのDAIVシリーズ フルタワー型PCです。
ディープラーニングに適したワークステーションです。高性能なAI開発・機械学習のトレーニング環境として使いたい人にぴったり。
RTX 6000 Ada世代（48GB VRAM）を搭載、CUDAコア数: 18176、Tensorコア: 568を搭載、VRAM 48GBです。FP8、FP16、TF32の演算性能が大幅向上しています。
CPUはデータ処理やモデルの前処理、マルチスレッド処理に強いIntel Xeon w5-2555X（14コア/28スレッド）を搭載。メモリが64GB RAM（クアッドチャネル）、ストレージはPCIe 4.0 NVMe SSD（1TB）です。
Windows 11 Pro for Workstationsを搭載していて、マルチスレッド処理に最適化されているため、長時間の学習でも安定しやすいのが魅力。
特徴
- AI開発の専用のハイエンドなデスクトップパソコン
パソコン工房 ディープラーニング専用パソコン DEEP∞(ディープ インフィニティ)
パソコン工房のディープラーニング専用パソコンで、DEEP∞(ディープ インフィニティ)です。AI開発向けのシリーズで複雑な設定をしなくてもローカルで使える、GPU Cloud プラットフォームでNGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応しています。(設定が必要になります。)
OSはUbuntu 20.04 LTS、CPUがインテル Core™ i7-13700 プロセッサー(16コア クロック数 最大5.20GHz)です。
グラフィックはNVIDIA RTX A2000 12GB GDDR6のGPUで、メモリが16GB(8GB×2) DDR4 DIMM、ストレージの容量が1TB M.2 SSDを搭載しています。
メモリやストレージはカスタマイズできます。これからAIを学習するかたにおすすめです。
マウスコンピューター デスクトップパソコン
マウスコンピューターはBTOの国内メーカーです。
DAIVシリーズで、OSはWindows 11 Homeを搭載。クリエイター向けPCで、3DCG用やPythonでディープラーニングをするのに使えるようなスペックです。
CPUは第14世代のインテル® Core™ i7-14700KF プロセッサー(最大5.5 GHz)、グラフィックスはNVIDIA RTX™ A2000、メモリが32GB (16GB×2 / デュアルチャネル)、ストレージはM.2 SSD 1TB(NVMe)。ストレージを増設することも可能です。
カスタマイズはカートの中で行えます。解析で必要なスペックに変更できるのが魅力です。
● 選ぶポイント
- NVIDIA RTX™ A2000のグラフィックカードを搭載したデスクトップPC
HP Z4 G4 Workstation
HP Z4 G4 Workstationは、動作処理・冷却・電源までトータルでパフォーマンスを追求したワークステーションです。
セキュアで万が一、破損した場合には自動的に回復できる「HP Sure Start」機能も搭載しています。
OSは3種類あり、Windows 10 Pro (日本語) (Windows 11 Proのダウングレード)、またはFreeDOS（HP Linuxインストーラキットは付属なし）、Windows 10 Pro for Workstationsがあります。
CPUはインテル Xeon W-2223 プロセッサー(3.6GHz, 4コア, 8.25MB, 2666MHz)、メモリは8GB DDR4 SDRAM、グラフィックボードはQuadroシリーズのNVIDIA T400 2GB(またはRTX A4500)です。
ストレージは500GB HDDドライブ（SATA、7,200rpm）で、カスタマイズも可能になっています。
法人でこれからAIの開発環境を構築していく場合などでおすすめです。
● 選ぶポイント
- 安定して稼働できるワークステーション
ノートパソコン 16インチ
16インチのノートパソコンです。ノートPCはローカル環境で開発をして持ち運びをしたいときにぴったり。
OSはWindows 11 Homeで、CPUはCore i7-13700HXプロセッサー、メモリは16GB(8GB×2 DDR5-4800 S.O.DIMM PC5-38400)です。
ストレージの容量は500GB NVMe対応 M.2 SSDを搭載しており、光学ドライブはありません。
グラフィックはGeForce RTX 4050 6GB GDDR6を搭載しています。
● 選ぶポイント
- 開発環境を持ち運びしたいかた向け
ディープラーニング専用パソコン インテル Xeon搭載
パソコン工房のディープラーニング専用パソコンです。
OSはUbuntu 20.04 LTSを搭載しておりGPU DriverとNVIDIA Dockerの設定までサービスとして含まれており、開発環境を整えるのにおすすめです。
また、NGC (NVIDIA GPU Cloud)プラットフォームに対応しています。
CPUはXeon W-2223プロセッサー、グラフィックはNVIDIA RTX A5000 24GB GDDR6、メモリは32GB(8GB×4) DDR4-2666 ECC Registered DIMM (PC4-21300)、ストレージの容量は1TB NVMe対応 M.2 SSDです。
● 選ぶポイント
- NVIDIA RTX A5000 Tensorコア搭載
おわりに
AIやディープラーニングの開発にぴったりなパソコンをご紹介してきました。
HPCは個人では難しいですが、AIを学習したり運用するのであれば法人ではなくてもできるでしょう。
少しでも効率よく開発を進められれば快適です。
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