ディープラーニングはAI開発の最先端を行く技術ですが、それを支えているのがGPUです。GPUの導入によって、ディープラーニングは注目されるようになったともいわれますが、そもそもなぜGPUはディープラーニングとの相性が良いのでしょうか？
今回は、GPUがディープラーニングにおいて活躍する理由や、ディープラーニングに適したGPUについて解説します。
CPUとGPUの違い
一般的なコンピュータ上で発生する計算処理は、主にCPUとGPUが担当しています。CPUはCentral Computing Unitの略称で、その名のとおりコンピュータ全般の計算を行うユニットです。
一方のGPUはGraphic Processing Unitの略称で、グラフィックの演算処理に特化しているユニットです。
元々、コンピュータの計算はすべてCPUが一台で担当していましたが、グラフィック技術の進歩に伴い、グラフィック描画に多くの処理が発生するようになりました。そのため、コンピュータには新たにグラフィック特化のGPUがCPUとは別途搭載されることとなり、今日のコンピュータはCPUとGPUの2台体制で運用されています。
グラフィックの計算処理は非常に負荷が大きく、近年も3DCG技術の進化や4K、8K映像などの登場により、さらなる負荷がかかるようになりつつあります。このような変化に対応するべく、GPUの進化も顕著に進んでいます。
ディープラーニングにGPUが適している理由
先ほど解説したように、GPUは元々グラフィックに特化したユニットとして開発されましたが、最近ではディープラーニングをはじめとする最先端のAI開発にも盛んに採用されています。ディープラーニングにGPUが用いられる理由としては、主に次の2つの理由が挙げられます。
行列計算を多用するから
GPUがディープラーニングに用いられる最大の理由は、その相性の良さです。GPUは計算を行う際、グラフィック処理に最適化するべく、複数の同様の計算を一度に実行できる仕組みを備えています。というのも、グラフィック処理は膨大な計算処理が発生するものの、その計算内容の多くは同一のタスクであるためです。
この機構を利用し、GPUはいわゆる行列計算を採用しているわけですが、幸いにもディープラーニングもまた、行列計算の手法と非常に相性が良いタスクが発生します。グラフィック処理同様、ディープラーニングの学習データも同じような演算タスクをコンピュータに課すためです。
GPU採用以前、各国の研究者はAI開発にCPUを用いていましたが、GPUがディープラーニングに有効であることがわかって以降、今ではGPUは最新のAIを構築する上で欠かせない存在となっています。
AI特化のGPUも登場しているから
GPUのAI適正への注目度が高まったことで、GPUメーカーからも次々とAI開発に強いGPUが生み出されています。たとえば、AI学習のプロセスである、推論や演算処理性能を高めたNVIDIAの最新GPU「H100」は、AI学習を6倍高速にすることをアピールするなど、明確に研究者をターゲットとした製品です。
今後もGPUにおけるAI開発需要は高まっていくことが予想され、ディープラーニングに適したモデルの多様化も進んでいくでしょう。
主なGPUメーカー
ディープラーニングやグラフィック処理に活躍するGPUですが、そのメーカーは主に次の2社が業界でトップを走っています。それぞれのメーカーの特徴について、確認しておきましょう。
NVIDIA
世界で最も有名なGPUメーカーとしては、NVIDIAが挙げられます。NVIDIAはアメリカの半導体メーカーですが、同社の主要事業はGPU領域です。グラフィック処理に特化したモデルはもちろん、AI向けのモデルなども展開しており、世界のGPU需要を幅広く満たしています。同社の主なGPUシリーズは、次の3種類です。
GeForce
Geforceシリーズは、世界で最も普及している民間向けのGPUです。ゲーミングPCや通常のPCなど、基本的なグラフィック処理を担えるだけでなく、4K映像などにも対応できる高性能な処理能力を備え、幅広いファンを有しています。
Quadro
Quadroシリーズは、NVIDIAの業務用GPUに分類されます。高度な映像処理やCG作成、CADなどの運用の際に活躍しています。
Tesla
TeslaシリーズはNVIDIAのGPUの中で最もグレードの高いGPUシリーズです。機械学習などの高度な処理が求められる研究機関や組織で運用されており、サーバー単位で導入されることの多いモデルです。
AMD
AMDもNVIDIA同様、アメリカに本社を置いている半導体メーカーです。NVIDIAほどの知名度はないものの、GPUだけでなくCPUも展開しているなどの特徴を有しています。
本体価格や消費電力はNVIDIAと比べて抑えられているのがメリットの一つで、大規模なGPUリソースの確保が必要な組織などで活躍しています。AMD製の主なGPUシリーズとしては、次の3種類が挙げられます。
Radeon
Radeonは、NVIDIAのGeForce同様民間で広く普及しているGPUシリーズです。Geforceと比べて価格が安いものの、パフォーマンスは劣らないなどのメリットが評価されています。
Radeon Pro
Radeon Proは、業務用のGPUシリーズです。通常のRadeonではスペック不足の高度なグラフィック処理やAI開発などに活躍しています。
Radeon Instinct
Radeon Instinctは、AMDのハイエンドGPUシリーズです。最高クラスのAI開発を実現する場合や、仮想通貨のマイニングなどに活躍し、これ以上ないパワフルな業務に投入するためのラインナップといえます。
AIに最適なGPU選びのポイント
ディープラーニングを使ったAI開発を考えている場合、次のポイントに注目しながらGPU選びを進めましょう。
CUDAコア数に注目する
CUDAコアは、CUDAを動作させるためのコアを指すものです。CUDAはGPUの強力な処理能力をAI学習などの他の分野に転用するためのフレームワークですが、コア数が多ければ多いほど効率的なGPU活用が進むため、AI活用に向けたGPUを選ぶ上でわかりやすい指標となります。
一見同じような性能や価格帯のGPUも、CUDAコアの数で比較すれば選ぶべきGPUがわかります。そのため、簡単な見分け方のポイントとして覚えておくことをおすすめします。
アーキテクチャを確認する
アーキテクチャは、そのGPUの設計構造を指すことばです。時代に応じてアーキテクチャは定期的に最新のモデルが誕生しているため、端的に言えば新しいアーキテクチャほど性能に優れていると考えて問題ありません。
2022年現在、最新のGPUアーキテクチャはAmpereです。GPU選びに迷った際はアーキテクチャを確認し、Ampereのモデルを優先的に選ぶと良いでしょう。
メモリサイズの大きなものを選ぶ
メモリとは、GPUがデータの処理を行う前に一時的にデータを保存しておくためのストレージで、メモリサイズの容量の分だけ一度にデータを処理できます。そのため、メモリサイズが大きければ大きいほど短時間で多くのデータを処理できるため、GPU選びにおいてはメモリサイズに注目するのがおすすめです。
メモリサイズが小さいと、どれだけ処理速度が速くともそのポテンシャルを活かすことができず、期待しているようなパフォーマンスが得られません。メモリサイズに優れたモデルであれば、大量のデータが発生するディープラーニングにおいても難なく計算が行えるため、短期間で成果を期待することができます。
メモリサイズは通常8GB程度に設定されていますが、高性能なGPUは12GBや24GBなどのモデルとなっており、単純に数字が大きいものを優先的にピックアップしましょう。
ディープラーニングに適したGPU：テスト・個人利用向け
続いては、比較的リーズナブルで個人利用にも適しているディープラーニング向けのGPUを紹介しましょう。
GeForce RTX3070
NVIDIAのGeForce RTX3070は、ゲーミングPCなどにも搭載されている、リーズナブルながら高い処理能力を持ったGPUです。メモリサイズは8GBですがコア数は5888と悪くなく、アーキテクチャはAmpereで消費電力も220Wと標準的なため、まともなGPUを搭載したPCが家にない方にとっては最適の一台です。
Radeon RX 6750 XT
AMDのRadeon RX 6750 XTは、最新のゲーム機でも採用されているアーキテクチャのRDNA 2を搭載しているGPUです。メモリサイズは12GBと大きく、メモリ帯域を拡大するAMD Infinity Cacheと呼ばれる最新技術を搭載しているため、スペック以上のパフォーマンスも期待できます。
ディープラーニングに適したGPU：ビジネス・研究向け
家庭用のGPUでは物足りないという方は、次のGPUの検討もおすすめです。本格的なディープラーニング運用や、最先端のAI研究を考えている場合には採用すると良いでしょう。
NVIDIA TITAN RTX
NVIDIA TITAN RTXは、高度なAI開発やクリエイティブ業務に特化したモデルとして販売されている、NVIDIA社の上位GPUです。定番のディープラーニングフレームワークに対応しているため、購入後コンピュータに搭載することで、すぐにディープラーニング開発を進められます。
メモリ数は24GBと大きく、民間向けのGPUよりもはるかに高いパフォーマンスが期待できます。
AMD Radeon Instinct
AMD Radeon Instinctは、各データセンターや世界最高峰のスーパーコンピュータにも採用されている、ハイエンドGPUシリーズです。メモリサイズは128GBと一般のGPUとは比較にならないスケールの容量を備えており、あらゆる計算タスクに対応できるモデルであることがわかります。
競合GPUと比較して、最大で1.6倍のメモリ容量と帯域幅を提供できることを強みとしており、コストパフォーマンス重視が強みであった同社のGPUのブランドを刷新するインパクトを有しています。
まとめ
GPUがディープラーニングに広く採用されている理由について解説しました。
GPUは元々グラフィック処理に特化したユニットですが、その計算能力の高さが評価され、現在はAI開発の最前線で活躍しています。GPUは最新のモデルであることはもちろん、CUDAコア数やアーキテクチャ、メモリサイズに注目することで、微妙な性能差を理解し、ディープラーニングに最適な製品を選ぶことができます。
NVDIAとAMDという2つの主要GPUメーカーはそれぞれ独自の強みを活かしたGPUを展開しており、AIに特化したモデルも販売されています。そのため、予算内で手に入れられるものがあれば検討してみると良いでしょう。
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