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機械学習系のライブラリとCPUへの負荷についてです。

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Tensorflowなどの機械学習系のライブラリを使う際はGPUを使った方が早いのは分かっていますが、手元に使えるGPUが無い為iMac 2017などMacPCでそういったライブラリを動かしています。
するとやはりファンが物凄く回転していてパソコンへの負荷がかなりかかってしまっているのではと不安になります。こういった事ってパソコンの寿命を縮める様なことに繋がりますでしょうか?また、やはりスピード的な面で、メモリの増設等で早くなることは見込めるのでしょうか?現在のCPUのスペックとしては4.2 GHz Intel Core i7でメモリは8ギガです。

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+1

>パソコンの寿命を縮めるか
これについては客観的な判断が難しいのですが、一般論で言えば「確かに重い処理負荷でぶん回すと寿命は縮む」が答えになります。縮む要因としては主に2つあり、

  • 熱による劣化
    電解コンデンサやはんだ付け箇所などが熱で劣化する
  • 機械的な劣化
    ファンは回し続けるとそのうち壊れる

機械的な劣化の方はどうしようもありませんが、熱による劣化はエアフローなどに気を使うことである程度は緩和できます。風通しの良いところにパソコンを置いた方が相対的にマシです。
ただし、「こうすれば壊れる」とか「こうすれば絶対壊れない」ということは言えず、確率論的な話になってきます。

>メモリの増設等で早くなることは見込めるか
メモリ増設が効果を発揮するのは、メモリ不足で遅くなっているような状況がある場合だけです。メモリが不足しているかどうかは、機械学習のプログラムを走らせながら、タスクマネージャーなどでメモリ使用量とスワップ領域が利用されているかどうかを確認すればすぐわかります。

ところで、macならradeon積んでる気がするので、頑張れば内臓のradeonで機械学習できるのでは? それが速いかどうかは、やったことがないのでわかりませんし、おすすめもしません。本格的にやるなら、nvidiaのgpuが載ったマシンを手に入れるべきです。

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  • 2018/04/07 14:02

    8GBの容量に対して7GBの使用量ということですので、とりあえずスクリーンショットを取った時点では1GB程度の余裕があることになります。ただ、swap領域が使用されているので、そのスクリーンショットを取った時点では足りていても、それ以前に瞬間的に8GBを超えてしまった可能性が高いような気がします(macのメモリ管理には詳しくないので、どの程度実害があるのかとかは断言できませんが・・・普通はswapするとプログラムが遅くなります)。
    まあ、今日では8GBというのは何をやるにもギリギリの容量ですので、一般的には増設しておいた方が良いです(今後そのマシンを機械学習に使いまくるというのでは)。

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  • 2018/04/07 14:09

    扇風機を当てるのはよくやる手です。というか、一般的なマシンはCPUの最大消費電力を排熱するようには設計されていないので、連続して高負荷をかけるとサーマルスロットリングがかかって遅くなる可能性が高いです。なので、冷却を強化するのは有効です。
    ただし、風が吹き出してくる場所には当てず、風を吸い込んでいる場所に風が向かうようにしてください。排気口に当てるとかえって排気を妨げますので・・・
    そして、扇風機当てないとダメなくらい発熱させるのは「想定外の使用法」なので、あんまり褒められた話じゃありません。メーカーとしては「確かに有効だが、やってほしくはない」といったところでしょう。

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  • 2018/04/08 10:28

    ありがとうございました!参考にします!

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+1

現代的なシステムでは先回りしてメモリーを確保しますので一概には言えませんが、メモリーはとりあえず足りています。

確実にメモリーを制御するのであれば、dockerを使って制限することで、足りなくなった時に勝手にクラッシュしてくれます。


熱の逃し方ですが、熱伝導率の高い金属を下に敷いて、さらにその金属を冷やすが王道です。
その際に排気口を塞いでいないことを注意してください。


効率よく素子を使うと発熱するのは自然です。

CPUは比較的頑丈で、Mac系の場合かなり熱してもあまり壊れません。
勝手にオーバークロックするのがMacの特徴で、恒常的に負荷をかける場合壊れる可能性はあります。

今は対象ではありませんが、GPUの場合フルに使うと寿命は結構短いです。
短い場合1年などになるケースもあると思います。


工学的には、
故障率はバスタブ型になるのが一般的です。
熱によってバスタブが狭く、底が高くなります。
一定期間生き残れば、後の寿命は比較的安定しています。


CPUの場合Xeonシリーズの方が耐久性があるかもしれません。
iMacProやMacProに搭載されています。

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  • 2018/04/08 10:28

    承知しました!回答ありがとうございました!!

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