資料の紹介
今や「AI」は画像認識・自然言語処理・音声処理などの分野で幅広く利用されており、ECサイトのおすすめ広告からSNSにおける顔認識、スマートスピーカーなど、身近なところで使われるようになっている。利用する側も開発する側も、専門性の高い研究者だけではなくなってきた。そして、AIを支えるディープラーニングを実行する環境についても、機械学習のために必要なハードとソフトが初めからインストールされ、チューニング済みであることが要求されるようになってきた。
ディープラーニングを実行するために、注目されているのは“CPU”ではなく“GPU”だ。OSやソフトウエアをはじめ、あらゆる計算をこなし汎用性があるCPUに対し、GPUはグラフィックスの計算処理に特化している。ディープラーニングにおける行列計算などの演算処理はGPUが得意とするところであり、その性能はCPUの数倍から数100倍以上の性能であると言われる。AI開発において、高性能GPU搭載マシンは必須となってきている。
本資料では、ディープラーニングに最適化されたGPU搭載のワークステーションについて紹介する。GPUを使った処理やWindows 10環境でディープラーニング用のフレームワークを実行したレビューから、性能やサービスについて解説する。
