ディープラーニング向けパソコンを20万円以下で購入する [ディープラーニング環境]

Python/TensorFlowの使い方(目次)

ディープラーニング向けのパソコンではグラフィックボード(GPU)の「メモリの容量」が最重要です。メモリが足りない場合はそもそも計算すらできない場合があります。

2018年6月27日時点では一般ユーザーが実質的に購入可能なグラボは「GeForce GTX 1080 Ti」(11GB)です。しかしながら、このGTX 1080Tiを搭載した高スペックなパソコンの相場は24-27万円ぐらいです。

低予算で抑えたい方はメモリが8GBの「1070」「1070 Ti」「1080」も検討対象に入ると思います。但し、マイニングのせいで安くなっていませんが。

私はAWS/GCP/Azureなどのクラウドを使用しない事を前提で「1080 Ti」を購入することに決めました。ただ、27万円は高いのでネットで色々と探して「グラボなしのPCセット」に「グラボだけ自分で取り付け」をしたので、かなり安く購入できました。

次がそのスペックです。静音高冷却で電源は80PLUS GOLD。

※静音高冷却の代償でパソコンはかなり重たいです。

購入ストア

合計 192,564円(税込)

ドスパラで購入したグラボは「PalitのNEB108TS15LC-1020J (GeForce GTX1080Ti 11GB Super JetStream)」です。低価格で評判が良いのと、ドスパラだとパソコン保険があって、通常1年保証を最大3年間追加できます。

グラボだけで9万円なので、私は2年追加保証を申し込みました。これで3年の間は、故障しても無料で修理または新品と交換できるので安心です。

※TUKUMOも同様な保証があります。

CPU

Core i5-8400はCore i7-7700とCore i7-7700Kの中間ぐらいの性能で6000-12000円ぐらい安い。そもそもディープラーニング(深層学習)では、CPUよりグラボのGPUを使用するのでこれで良い。

グラフィックボード

現時点の個人、小規模用途では最強のGPUです。

メモリ

最低限16GBで基本的には32GBあればOK。

パソコンケース(静音/CPU高冷却)

ミドルタワーの静音ケースでファン3つ、CPUは大型クーラーにしました。水冷は万が一、管から漏れた場合はパーツが全滅しそうなのでやめました。

電源

電力変換効率が良い「80PLUS GOLD」。電気代の節約、発熱を減少。

OS

OSはディープラーニングでは定番のUbuntu16.04 日本語版を自分でインストールします。

BTOパソコンの価格順位

2018年6月27日時点の価格順位は次の通りです。※目的により異なる

ストーム ＞ フロンティア ＞ TUKUMO = G-TUNE ＞ ドスパラ = パソコン工房 = 家電量販店

です。DELLは稀に安い商品もあります。ですが、独自のケース、マザーボードなので購入後にカスタマイズできるか不明。

※フロンティアとTUKUMOはヤマダ電機の子会社です。G-TUNEはマウスコンピューター。ストームはBTOの老舗のようです。

その他に必要な部品

<2018/7/6 追記>
WLI-UC-GNMEの動作確認は「Ubuntu16.04.4」、カーネルは「4.4.0-128-generic」で行いました。カーネルを変更するにはグラボや無線LANが認識しなくなった時の対処方法をご覧ください。

注意事項

グラボを単体で購入する場合は、必ず両方のショップに「電話 or メール」でマザーボードに取り付け可能か確認してください。また、パソコンケースが小さい場合はグラボがはみ出る場合もありますのでご注意ください。

グラボなしの状態

グラボ取り付け後

グラボは予想以上にかなりデカいのでご注意を。

グラボとメモリの隙間は1cmもありません(笑)

赤枠の部分がPCI Express 3.0より微妙に高さがあるので不安でした。

これもまた、隙間がギリギリでした。

なので、必ずショップにご確認くださいね。

おもちゃのAI研究室

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