クラウドGPU導入のススメ » GPUの利用用途ごとにみる課題やメリット » 生成AI・機械学習にGPUを使う

生成AI・機械学習にGPUを使う

機械学習にGPUを使う

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。

目次

生成AI・機械学習の課題

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。

生成AI・機械学習にGPUを利用するメリット

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。

GPUの利用用途ごとにみる
課題やメリット

利用されるGPUの種類・必要なスペック

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。

▼横にスクロールできます

GPUモデル GeForce RTX
3090 Ti
Radeon RX
6950 XT
GeForce RTX
4090
NVIDIA® RTX™
A6000
AMD Instinct™
MI100
NVIDIA®
H100
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。

強みから選ぶ
クラウドGPU3選はこちら

【特集】コスパが良い

「クラウドGPU」とは

【特集】コスパが良い
「クラウドGPU」とは