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2019年8月個人向け深層学習・機械学習向けGPU

GeFroceのGPUアップグレード検討

せっかくなので、メモですが記事として残します。

現在、MSI GTX 960 2GD5T OCV2 (GeForce GTX960 2GB OC)  を利用しております。
2GBのメモリ容量となります。2万5千円で購入しました。

ディープラーニング(Deep Learning)深層学習、ニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク、Deep Neural Network: DNN)による機械学習向けにGeForceのアップグレードを検討。

  • YOLO, DarknetなどDNN実施時のGPUメモリ不足(out of memory)回避、メモリ不足回避の学習回数増加による学習時間増加
  • 画像関係のDNNでは、GPUメモリ不足により、満足に学習自体実行が出来ないケースあり
  • 趣味の範囲なので、過剰な投資は出来ない(個人的には2−3万円以内)
  • PCで基本的にゲームなどは実施しない、モニタもHDMI接続1台
  • メモリ容量が増えるが目的

グラフィックカードのメーカーですが、NVIDIAかAMDとなり、それぞれNVIDIAからGeForce、AMDからRadeonがリリースされています。
各種ツールとの親和性を考えると、GeForce一択となりました。(自身でコンパイル時の修正などが出来るスキルが有るならば、魅力的なRadeonもありと思います)

NVIDIAのGeForce RTX 20XXシリーズ(2080 Ti、2080、2070、2060)やGeForce GTX 16XXシリーズ(1660 Ti、1660)が現行モデルとなります。

予算オーバーのRTX20シリーズですが、深層学習用のテンソルコア(Tensor Core)搭載となります。4×4行列の積和算を4つ並列に行う事が出来るようになり、Tensor Coreを使えば、CNNの畳み込み高速化、メモリ転送の効率化などにより、前世代の Pascal GPU と比べて、学習(トレーニング)速度が4 倍になるようです。
Volta Tensor コア GPU が AI パフォーマンスの新記録を達成

消費電力も、現在のパソコンケースの電源サイズや電気料金にも影響するので、一応比較軸に入れます。消費電力とTDP:Thermal Design Power(熱設計電力)は混同されて利用されています。TDPは、電源および冷却に関する指標を示す数字となります。

NVIDIAのGPUコアは「CUDA(クーダ)コア」と呼ばれます。一般的には「シェイダープロセッサ(Shader Processor)」、「ストリームプロセッサ(Stream Processor)」などと呼びます。

GPU導入候補比較表

価格帯を考え、メモリサイズ6GB導入で検討しました。
メモリサイズ2GB部分のみが、(現在利用している)GTX960の弱点で、非常にコストパフォーマンスが良い機種であると再確認も出来ました。

GPUGeForce GTX 960GeForce RTX 2060GeForce GTX1660TiGeForce GTX1660GeForce GTX1060
価格イメージ
2019/08
当時購入金額
25,000
42,00036,00028,00026,000
メモリサイズ2GB6GB6GB6GB6GB
メモリ規格GDDR5GDDR6GDDR6GDDDR5GDDR5
CUDA(SP数)10241920153614081280
消費電力120W160W120W130W120W
サイズ230 x 111 x 38175x126x43 mm178x126x41 mm178x126x41 mm175x115x38 mm

個人深層学習向けGPU比較結果

  1. 価格的にGTX1660(現行モデル)とGTX1060を最終的に検討。価格差も誤差の範囲であり、GTX1660が購入の最有力候補
  2. 私は、予算外なのですが、想定以上に価格がやすかったので、あえて明記。
    予算的に可能ならば、GeForce RTX 2060が絶対におすすめです。
GeForce RTX 2060 AERO ITX 6G OC MSI PCI Express 3.0 x16対応 グラフィックスボードMSI GeForce RTX 2060 AERO ITX 6G OC

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