GPU…買うか 〜構成を考えねばらん〜

目的

機械学習の学習を早くする。ローカルでは限界に近い…

jupyter notebookでshift + enterを押すのが怖くなる、火傷するぐらいパソコンが熱くなる、東北で暖房代わりにPCを使っている人にオススメ。

最近、jupyter notebookでinteraptできるのを知ったので、それほど怖くなくなってきているのはある。笑

個人で購入すると結構ダメージが大きいので、立ち止まってしっかり検討しよう。

とりあえず、以前にPC自作の鉄則 2017というものを購入していたので、そちら一旦読んだ。

必要なもの

GPU

この辺りが参考になりそう。

冷却が結構大事。
高温になるので、ヘアコンがんがんやってるっていうのはマイニングでお馴染みだ。
普通に75℃とか85℃とかなるらしい。

CPU

CPUはIntelのCorei7かi5が人気らしい。

性能は、マイクロアーキテクチャと動作周波数、コア数によって決まる。

マイクロアーキテクチャとは、CPUにおける命令の取り込み（フェッチ）、解釈（デコード）、実行など各機能の実装の形式のこと。

同じマイクロアーキテクチャのCPUでは、動作周波数、コアの数、Hyper-Threading（マルチスレッド技術）の有無、キャッシュ容量を変えてバリュエーションモデルが作られる。

動作周波数は高いほど時間あたりの処理回数が増えるため性能に直結する。

コアの数は、1個のCPUに複数のCPUが入っていると思えば良い。処理を並列化できるようになり、対応したプログラムでは高速化できる。
ただし、並列化できない処理は高速化できない。

Hyper-ThreadingはIntel製CPUだけが実装していて、1つの物理的なコアを仮想的に2つに見せ、2コアと似た動作が可能。

キャッシュは、CPUの演算器の速度と、それよりは遅いメインメモリーのアクセス速度の差を埋めるための高速なメモリー。
1次から3次まであり、1が最も高速だが容量が少ない。

動作周波数を一時的に上げるターボ機能の有無についても調べる必要がある。

今回他のサイトなどをみていると、CPUの性能自体はそれほど重要でないようだ。

発熱に関しては、Thermal Design Power(TDP：熱設計電力)は、パソコンの冷却機構を設計する際の目安とする発熱量のこと。

CPUのラインナップは以下のようになっている。

分類	LGA2011-v3(Intel)	LGA1151(Intel)
高性能パソコン向け	Core i7-6000
主力パソコン向け		Core i7, Core i5
低価格パソコン向け		Core i3, Pentium, Celeron

AMDもあるが、AMD製CPUはCPUコアの性能ではIntel製の同価格帯のモデルに勝てないらしいのでIntelを買う。
（グラフィックスボードが入らない場合など、内蔵グラフィックス昨日が生きるシチュエーションならば選択肢となってくる）

値段は1.5万円から3万円、主力パソコン向けが人気らしい。

他の人も悩んでいるように、Core i7かCore i5ぐらいが良いらしい。
Core i7は少しお高い。

マザーボード

安ければ数千円、高級品ならば数万円と価格の幅が広い。
それでいてパソコンの処理性能にほぼ影響しない、趣味性の高いパーツとも言える。
マザーボード選びのポイントは、昨日と拡張性だ。

という訳で一旦スキップ。

メモリー

メモリー選びでは、規格と速度、容量がチェックポイント。
ただ、現在の主流はDDR4規格で、曽於区度は2133MHz動作が一般的。
通常の使い方なら、容量だけを気にすればよい。

ただ、「メモリー」と言った場合、さまざまな解釈ができる。
しかし、自作パソコンでメモリーといった場合は、マザーボードに取り付けるメモリーモジュールを指すことが多い。
他のメモリーと区別するために「メインメモリー」と呼ぶこともある。

Intelは「DDR4、AMDはDDR3」と覚えておこう。

メモリーの速度を決める要素には、動作周波数と動作タイミングがある。
メモリーはデータを読み書きする際、内部でいくつもの手順を踏む。
それぞれの手順の間に発生する待ち時間（レイテンシー）がそのモデルの仕様として記録されている。

メモリが少ないと、複雑なモデルを読めなかったり、ミニバッチの大きさを小さくしなくてはいけなくなったりするらしい（計算効率が悪い）。

SSD

SSD（Solid State Drive）はHDDに変わるデータ記憶装置として、2008年ごろから普及し始めた。
データを記録するという用途は同じだが、SSDとHDDでは仕組みが大きく異なる。
HDDが円盤に時期で記録するのに対し、SSDはNANDフラッシュメモリーと呼ぶ半導体へデータを記憶する。

順次アクセス、ランダムアクセスともにHDDより圧倒尾的に高速だが、容量当たりの価格はHDDに敵わない。

HDD

HDDの最大用量は10TB。
価格と容量のバランスが良いのは2TBや3TBだ。
モデルによって順次読み書き性能は150MB/秒から200MB/秒弱と幅がある。

電源ユニット

自作パソコン用の電源ユニットを選ぶポイントは、定格出力の大きさや端子の数、ゲーブルの構成。

コンセントから供給される100Vの交流電流を、パソコン内部で使う各種の直流電流に変換するのが電源ユニットの仕事だ。
仕様でも最も大きく書かれている「600W」や[850W]などの数字は「定格出力」。

電源ユニットはコンセントから交流電流を直中２変換し、PC内で使われる3.3V、5V、12Vなどの各電圧に降圧する。

NVIDIAは各グラフィックチップの解説ページに推奨される電源ユニットの出力を掲載している。

CPUクーラー

CPU用なのでいらないのかな？と思っている。
GPUだよね？暑くなるの？

ので一旦スキップ。

OS

OSに関しては基本windowsPCに対して、Linuxをインストールするらしい。

これが苦行らしいw

事例

ここからは事例をみて、どんなスペックかみる。

趣味用の安い深層学習PC

構成

お値段

以上を合算すると、実質¥122,794となった。

GPUだけ豪華仕様に出来るBTOがあった。
iiyama
https://www.pc-koubou.jp/products/detail.php?product_id=584926
GTX1080搭載、Core i5-6400搭載で税込 ¥150,098

マイニング用PC

こういう感じだと後からGPU追加なんかもできるのではないか？

GPUが4台になるので、メタルラックは前回のよりも大きなもの用意していただきました。とにかくマイニング中は、GPUの熱が半端ないので熱対策は必須です。通常のPCケース内で稼働させると、だいたい75度～85度位。
メタルラックに固定した状態だと、55度～65度位で動作してくれます。ファンの回転数は常時80%で調整しています。あと、ファンを別途追加。常時動作させておく必要があるので、なるべく熱が逃げる様にしたいですね。サーキュレーターを使うのもいいかもです。

なんかこっちの方がいい気がしてきたぞw

構成

悩まず1クリックすればよい系

デメリットも大きいが楽。

構成

お値段

まとめ

剥き出しのやつで購入を検討します。

CPUはCore i5で大丈夫そうだけど、メモリーは16GBを探すか。

GPUに関して

以下のどちらかを買おう…

• NVIDIA GEFORCE RTX™ 2070
• NVIDIA – GEFORCE GTX 1080 FOUNDERS EDITION 8GB GDDR5X

名前	GEFORCE RTX™ 2070	GTX 1080 FOUNDERS EDITION 8GB GDDR5X
Cooling System	Fan	Fan
GPU Clock Speed	1410 MHz	1607 MHz
Boost Clock Speed	1710 MHz	1733 MHz
Memory Size	8 GB	8 GB
Price	$ 599.00	$ 549.00

（いろんな人に聞いて回ってるとGeForce Gtx1080 Tiを使ってるところもあるみたいです。）
これでダメそうなら買うか…

その他