Q&A
非情報系の大学院に在籍している者です。
研究で深層学習を活用したいと考えているのですが、開発環境について疑問があります。
研究現場では、通常はGPUを搭載したハイスペックな（高価な）pcを準備することが多いように感じています。
ここで、AWSのGPUインスタンスを使用するなどクラウド環境で環境を構築することは難しいのでしょうか？
難しい場合の理由はコストの面が大きいのでしょうか？
また、もしよろしければ、情報系で機械学習関連の研究をしている方や機械学習エンジニアの方がどのような環境（OS、マシンのスペック等）で研究される方が多いのか教えていただければと思います。
初歩的な質問で申し訳ありませんが、何卒よろしくお願いいたします。
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また、もしよろしければ、情報系で機械学習関連の研究をしている方や機械学習エンジニアの方がどのような環境（OS、マシンのスペック等）で研究される方が多いのか教えていただければと思います。
クラウドの GPU インスタンスは、継続的に使用する場合は費用がかかるので、20万ぐらいで RTX 3070 か RTX 3080 のような家庭用 GPU を挿したデスクトップパソコンを BTO ショップで買うのがいいのではないでしょうか。OS は Ubuntu でよいです。
予算が全くなくパソコンも買えない状況であれば、とりあえず Google Colab のような GPU が無料で使えるクラウドサービスを使うという手もありますが、データをいちいちアップロードしたりする手間が面倒なので、パソコン買えるぐらいの予算があれば、GPU 付きのパソコンの購入をおすすめします。
AWSのGPU系EC2インスタンスをまとめてみた | Developers.IO
Web 上に GPU が使えるクラウドサービスの比較記事もありますので、そんなに使わないのであればパソコンを購入するのとどちらが安いか比較すると良いかと思います。
pc購入して、jupyterなどでデータ分析するとして、なぜOSはubuntuが推奨されるのでしょうか？
著名なライブラリはたしかに Windows でも問題なく動きますが、機械学習のコミュニティでは Ubuntu を使ってる方が多いので、GitHub などにあるオープンソースのコードを参考にしようとした場合に Linux で動かすこと前提で、Windows はサポートされていない場合があるからです。
- GitHub などのオープンソースのコードが Windows はサポートされていない場合がある (動かない、または Windows での導入手順は書かれていないなど)
- 環境構築面でのトラブルの遭遇率が高くなる、そうした場合に情報を調べても Windows の情報が少ない
- 依存ライブラリを入れるのが大変 (Ubuntu なら apt コマンドで入れられる)
また、就職先でエンジニア (特に機械学習関係) を考えている場合、Linux を使えることは必須要件ですので、Linux の勉強にもなってよいかと思います。
Ubuntu を使うメリットを箇条書きにすると、
- Ubuntu に比べてトラブルの遭遇率が高くなる
- Linux の勉強になる
- 無料
上記は Windows がいらないということではなく、自分もメインで使ってるパソコンは Windows ですが、すでに Windows パソコンが1台あるなら、2台目は Ubuntu でいいのではないかという意味です。
投稿2020/12/03 13:46
編集2020/12/03 14:47
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