生成AI・機械学習において、GPUは非常に重要な役割を担っています。近年の大規模なデータ分析やAI開発の流れの中で、GPUはその強力な並列処理能力により、作業を効率的に行うための鍵となっているためです。 ここではGPUを使った生成AI・機械学習についてご紹介します。
生成AI・機械学習の課題は、従来のCPUのみを用いたシステムでは、計算に時間がかかりすぎるということです。 生成AI・機械学習は、計算自体が単調なものもありますが、単調な計算が膨大な量となっているため、効率よく並列計算をするには処理速度が重要となり、CPU以上に強力な演算能力が必要です。
GPUは元々、ゲームや3D映像のレンダリングに使用されていましたが、その強力な並列処理能力がデータ分析やAI開発の分野で注目されるようになりました。 特にディープラーニングという機械学習の一形態は、大量の演算を同時に行う必要があるため、GPUの並列処理能力によって大幅に高速化することが可能となります。
生成AI・機械学習のために使用されるGPUは、一般的には高性能なものが求められます。 その理由は、生成AI・機械学習は同時に複数の計算を行うため、それに対応する高い計算能力が必要となるからです。
特に、NVIDIAのTeslaシリーズは、その強力な演算能力と大容量のメモリにより、機械学習やディープラーニングの分野で広く使われています。下記は2023年5月現在の、ディープラーニングで広く使われているGPUモデルをまとめています。
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GPUモデル | GeForce RTX 3090 Ti |
Radeon RX 6950 XT |
GeForce RTX 4090 |
NVIDIA® RTX™ A6000 |
AMD Instinct™ MI100 |
NVIDIA® H100 |
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メモリ容量 | 24GB | 16GB | 24GB | 48GB | 32GB | 80GB |
CUDAコア | 16,384個 | 60個 ※コンピューティングユニット |
16,384個 | 10,752個 | 7,680個 ※コンピューティングユニット |
14,592個 |
Tensorコア | 512個 | 3,840個 ※ストリーミング・プロセッサー |
512個 | 336個 | 768個 ※ストリーミング・プロセッサー |
456個 |
用途 | 中規模の機械学習、ディープラーニングモデル開発 | 中規模の機械学習、ニューラルネットワーク | ディープラーニング、ゲーミング | 高度な演算処理や3D CAD、CAE、AIの学習モデル開発 | HPC、AI、機械学習 | リアルタイムのディープラーニング推論、言語AIモデル |
上記スペックでのGPU環境構築は時間とコストがかさんでしまうため、導入のハードルも高くなってしまいますが、クラウドGPUサービスを利用することで時間やコストを抑えることができます。 クラウドGPUサービスは、自社で環境を構築する必要がないため、必要なときに必要な分のリソースを使うことができ、インスタンスの追加・変更にも柔軟に対応できるのでお勧めです。
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