GPUの選び方や基礎知識について紹介します。GPUはもともと画像処理に使われていましたが、並列処理が得意なことから、現在ではAI開発・ディープランニング・機械学習・画像処理・言語処理・音声処理といった幅広い用途に使われており、目的によってもコア数・消費電力・処理性能・処理速度など、気にすべきポイントは異なります。
GPUメモリの容量が少ない場合、処理性能が不足する可能性があります。単純な作業であれば容量が少なくとも処理に支障はありませんが、大規模な処理の場合は実行に支障をきたす場合もあります。GPUのメモリを増設するには空きスロットが必要であり、環境によっては増設できないケースも珍しくありません。GPUメモリの増設については以下で紹介しているので、GPUの処理性能が不足して困っている人はご確認ください。
GPUのコア数とは処理装置の数を指しており、GPUが得意とするAI開発・ディープランニング・機械学習・画像処理・言語処理・音声処理などには並列処理が必要です。
以下よりGPUに必要なコア数や処理を行う仕組み、選定基準について確認できます。
GPUは膨大な並列処理を行うため、消費電力が大きくなっています。維持コストがかかるので、導入時には消費電力にも注意する必要があります。以下で一般的なGPUの消費電力について紹介しているので、ぜひ参考にしてください。
GPUはもともとグラフィックの演算処理装置として使われていたため、並列処理を得意としています。メモリ容量が大きいほど、大規模なAIモデルを載せられるため、AI開発などに用いられている技術です。一方でCPUは演算や制御など、複雑な処理を得意としています。CPUとGPUを相互接続すれば、互いに足りない部分を補うことが可能です。以下よりそれぞれの活用方法を確認できます。
Google Colaboratory(グーグルコラボラトリー)は、
基本的にはGPUを無料で利用できるツールです。有料プランに加入するとメモリ容量が増えたり、長時間の利用ができたりと、使い勝手が良くなりますが、セキュリティ面など、法人で利用する場合は注意が必要です。詳しい情報は以下より確認してください。
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