項目	特徴	必要なスペック
CPU（Central Processing Unit：中央演算装置）	パソコンの司令塔のような役割を担う	インテルのマイクロプロセッサが用いられることが多い機械学習ではCore i5以上が推奨される
GPU（Graphics Processing Unit：画像演算装置）	パソコンにおける画像処理を専門とする CPUのように複雑な計算はできないが、並列処理に優れており、複数のタスクを同時にこなせる	RAMは最低でも8GBは必要可能であれば16GBを選択するとよい VRAMの性能も大切なので、意識したい

小規模な機械学習であれば、複雑な計算も少ないため、この程度のスペックが揃っているPCであれば、気軽に機械学習を実践できます。

事業や研究を目的に機械学習を利用する場合は、①で紹介したスペックのほかに、カスタマイズ性の高さにも注目しつつ、PCを選ぶ必要があります。

基本的には拡張性に優れているデスクトップPCがあれば十分ですが、予算が許すのであればゲーミングPCも検討してみてください。一般的なPCよりGPUの性能が高く、スペックやカスタマイズにおけるパーツ選びの必要もありません。

また、膨大な計算処理はPCだけでは対応できないため、サーバーの導入も不可欠です。なかでも、膨大なデータの処理に特化しているGPUサーバーの導入が主流になりつつあります。

機械学習のGPUサーバーの選び方

先述したように、本格的に機械学習を実践する場合は、“GPUサーバー”を選ぶ必要があります。ここからは、GPUサーバーを選ぶ際の3つのポイントを紹介します。

機械学習によって膨大なデータを処理するサーバーは、高速な処理速度が利点である一方で、その分多くの熱を排出します。家庭用のPCであっても、夏場にオーバーヒートを起こすこともあるため、巨大なGPUサーバーは冷却機構を備えたものを選ぶ必要があります。

また、事業の拡大によってスペックの拡張が必要になった場合のことも踏まえて、拡張性も考慮しておきたい要素の1つです。

ひと口にGPUサーバーと言っても、さまざまなサイズがあります。

設置するスペースに応じて、適切なサイズを選ぶことが大切です。サイズが設置スペースに対して大きいと、スペースを新たに設ける手間が発生するため、注意が必要です。

高性能なGPUサーバーを導入すると、より高い処理速度が期待できます。

しかし、高性能であるほど、必要な電気量も増えるため、維持管理にかかる費用も高くなります。コストパフォーマンスが悪くなるため、必要以上に高いスペックのものを選ぶのは避けたいところです。

まとめ

この記事では、機械学習について以下の内容を解説しました。

機械学習を実践するために必要な環境は、目的によって異なります。初心者の方や個人で機械学習を試してみたい方は、最低限のスペックを備えたPCがあれば問題ありません。

しかし、事業や研究を目的に機械学習を実践したい場合は、ハイスペックなGPUサーバーを導入する必要があります。サーバーを選ぶ際の目安として、機能性やサイズ、コストパフォーマンスのよさなどが挙げられます。

もしハイスペックなサーバーを導入するのであれば、セキュリティ性が高く、冷却機能がついているMCデジタル・リアリティのデータセンターがおすすめです。

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