ディープラーニングに求められるスペック

Question

今話題のディープラーニングというものは高いPCのスペックを要求すると聞きました。
それは学習にだけ高いスペックが必要なのでしょうか、それとも学習にも推論（学習済みモデルに入力を渡して結果を得る）にも高いスペックが必要なのでしょうか。
素人の質問で申し訳ありませんが、ご教授お願いします。

Answer 1

ちなみに、私がお家用で使っているディープラーニングマシンのスペックは以下になります。参考にしてください。

CPU : Core i5 6500
メモリ: 32GB
GPU : NVIDIA GTX 1070

学習データのサイズが大きくなければ、メモリは32GBもいらないでしょう。
GTX 10x0 シリーズから Pascal というアーキテクチャが採用されており、数年前のTesla(50万円ほど）と計算量は遜色ありません。GTXはやや壊れやすいという話もあります。性能や耐久性、メモリ搭載量を考えて、Quadro や Teslaを採用するのも検討できます。入門用や壊れたら交換すればいいというつもりならGTXでいいとおもいます（というか現状Teslaを買う意味はあまりないです）

GTX 1060はメモリが3GBと６GBの製品があります。3GBのものはディープラーニングには使いにくいかもしれません。

ちなみに、会社のサーバーは、Titan Xです。

Comments

[kei_10]

非常に詳細な回答ありがとうございます。
ディープラーニングには、グーグルなどの巨大企業にあるような、コンピュータが大量に並んでいる環境が必要かと思っていましたが、必ずしも必要ではないことがわかりました。
ハード面をよく考えて、勉強していきます。

Answer 2

学習には高スペックが必要ですが学習済みモデルに入力を渡して結果を得るにはそれほどのマシンパワーは必要ありません。
GPUがあるといいと思いますが、ハードを調達するなら、サードウェイブなどが販売しています。しかし、進歩・価格低下が激しいせかいなのでAWSなどのクラウドなどをお勧めします。
参考：https://deepstation.jp/

Comments

[kei_10]

回答ありがとうございます。