[自作日記7] AI用GPUの選定

[自作日記7] AI用GPUの選定

今回は、AIに適したグラフィックボード(GPU)の選定をします。

本編に行く前に、グラフィックボードとGPUの違いについて整理しておきましょう

グラフィックボードは、コンピューターで画像処理やAIの計算を担当する重要なハードウェアで パソコンのPCI Express のスロットに挿入して使用するのが一般的です。

一方 GPU はグラフィックボードの主要な構成要素の1つで、グラフィックボードは以下のようなコンポーネントで構成されています。

  1. GPUチップ - グラフィック処理の中心で、複雑な数学的計算を高速に実行します。
  2. VRAM(ビデオRAM) - GPUが直接アクセスする専用メモリで、ディープラーニングでは、パラメータ(重みやバイアス)や計算過程を保持する役割があり非常に高速に動作します。
  3. 冷却システム - GPUが生成する熱を効果的に放散するためのファンやヒートシンク。

グラフィックボードとGPUを同一視して書いている記事も多く、私たちもあまり厳密に分けて書いていないですが、実体としては↑のような感じですね。

さて、それでは Jun さんの買い物の続きをみていきましょう。


肉の万世本店はやっぱり最高でした。

2階でハンバーグを食べてきましたが、出世したら3階、4階のレストランも行ってみたい。あと、1階のパーコー麵にもチャレンジしてみたいです。麵が上下してるあのオブジェ?も楽しいですね。
(なぜか、いつも2階ばかり行ってしまうんですよね。)

おなかもいっぱいになったので、これから今日の目玉のGPUを買いに行きたいと思います。

とその前に、今まで買ったものを整理しておきます

だいたい12.5万円を使ったので、のこり32.5万円くらいあります。GPUは良いものを買えそうです!

GPUを買いにお店へ!

AIをやるなら、間違いなく NVIDIA の GPU です。

どれにしようかなー、と探し始めましたが、拍子抜けするくらい簡単に決まりました。

その理由は簡単。

ディープラーニング、とりわけLLMをやる場合に一番重要なのは VRAM の量つまりGPUのメモリ容量です。

そして、ここ秋葉原で売っているGPUは通常コンシューマー向けのGPUなので、VRAMの上限は決まっています。

そうです、 NVIDIA の GeForce 3090 か GeForce 4090 を搭載したグラフィックボードが VRAM 24 GBytes で最大なのです。つまりこのどちらかしか選択肢にないといってもいいでしょう。

この下のモデルになるといきなり VRAM が 16GBytes になってしまいます。

もともと、コンシューマ向けGPUというのは、3Dゲーム用途がほとんどであるため、24GBytes もVRAMがあれば十分ということなのでしょう。

ということで、もう3090か4090のどちらかで決めることにしました。

さて、この2つからの選択もほぼ迷いませんでした。

なぜなら、残りの資金が30万円弱だったのですが、4090のほうはのきなみ30万円以上の価格設定。残り資金を全部つかってしまったら電源など残りのパーツが買えません。

ということで、コンシューマ向けでメモリが一番多く、お値段も手が出るものという現実的な条件で、 GeForce 3090 搭載の以下のグラフィックボードを購入しました。

MSI SUPRIM X GeForce RTX 3090 Ti

約20万円で購入しました。今日一番高い買い物です。

買い出し用にコストコの巨大袋をもってきましたが、マザーボードの箱とグラボの箱ですでに、だいぶキツキツです。

三ツ矢サイダーの缶とくらべてわかるとおり箱がかなりでかく、高価なモノを買った感があります。

袋にはいってるのは、ざっとこんなかんじ。

コストコの袋に入ってるもの

胃袋に入ってるもの

万世コンボ+和食セット 約2千円

残金は 45-12.5-20 = 12.5 万円です。

いったん荷物を置きに会社に戻り、
残金で、残りのパーツである 電源、SSD、ケース を購入したいとおもいます。


今回はいかがでしたでしょうか。Jun さんは無事GPUをゲットできました。

次回は電源、SSD、ケースの購入をする予定です!お楽しみに!


navigation

Read more

Python と JavaScript で絵文字の文字数が違う!サロゲートペアが引き起こす位置ずれバグの話

Python と JavaScript で絵文字の文字数が違う!サロゲートペアが引き起こす位置ずれバグの話

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です! PII(個人情報)検出のデモアプリを開発していて、検出したエンティティの位置をハイライト表示する機能を実装していました。 バックエンドは Python(FastAPI)、フロントエンドは JavaScript という構成です。 ある日、テストデータにこんなメール文面を使ったところ、ハイライトの位置が途中から微妙にずれるバグに遭遇しました。 鈴木一郎 様 いつもお世話になっております。 サンプル商事の佐藤でございます。 先日の件、確認が取れましたのでご連絡いたします。 お忙しいところ恐縮ですが、ご確認のほど宜しくお願い致します。 💻 #オンラインでのお打ち合わせ、お気軽に声がけください! ―――――――――――――――――――――――――――――― サンプル商事株式会社 営業部 第一課 山田 太郎 (Yamada Taro) 〒100-0001 東京都千代田区千代田1-1-1 サンプルビル 3F tel: 03-1234-5678 https://example.com/contact 検出結果をハイライト表示

By Qualiteg プロダクト開発部
大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

こんにちは、今回はシリーズ第5回「ブラウザ設定と認証」について解説いたします! さて、前回(第4回)では、プロキシサーバーをドメインに参加させることで、ChatGPTやClaudeへのアクセスを「誰が」行ったかを確実に特定する仕組みを解説しました。「信頼の連鎖」の概念や、Windows版Squidなら1時間で構築できる環境、Negotiate/NTLM/Basicという3段階の認証フォールバック機構について理解いただけたかと思います。 しかし、せっかくサーバー側で完璧な統合Windows認証環境を構築しても、ブラウザ側の設定が適切でなければ、ユーザーには毎回パスワード入力ダイアログが表示されてしまいます。 「Edgeだと自動でログインできるのに、Chromeだとパスワードを聞かれる」 「同じサーバーなのにURLの書き方で動作が違う」 これらはヘルプデスクに寄せられる典型的な問い合わせです。(ただ、業務に好きなブラウザ使っていいよ、という企業はそんなに多くはないとおもいます) 今回は、統合Windows認証がブラウザでどのように動作するのか、その仕組みから各ブラウザ(Edge/

By Qualiteg AIセキュリティチーム, Qualiteg コンサルティング
スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

こんにちは! 「このパズル、AIの教科書に載ってるらしいよ」 子供の頃に遊んだスライドパズル。いや、大人が遊んでも楽しいです。 数字のタイルをカチャカチャ動かして揃えるあれです。実はこのシンプルなパズルが、AI研究の出発点のひとつだったって知ってました? 今回は、このパズルを題材に「AIがどうやって考えているのか」を解き明かしていきます。しかも、ここで使われている手法は、Google Mapsの経路探索からChatGPTまで、現代の様々な技術のベースになっているんです。 まず遊んでみよう 理屈の前に、まずは感覚を思い出してみてください。 最初に shuffle をクリックすると、配置がシャッフルされゲームを開始できます。 ちなみに必ず解くことができるようになっていますが、慣れていないとそれなりに難しいかもしれません。 どうでしょう? 何手でクリアできましたか? クリアできなくても大丈夫です。記事後半で、実際にAIが解いてくれる機能つきゲームも掲載しています^^ 以下は動画です。本ブログで紹介するアルゴリズムで実際にパズルを解く様子をご覧いただけます

By Qualiteg 研究部
楽観的ロック vs 悲観的ロック:実際のトラブルから学ぶ排他制御

楽観的ロック vs 悲観的ロック:実際のトラブルから学ぶ排他制御

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です! 「楽観的ロックを実装したのに、まだ競合エラーが出るんですけど...」 これは私たちが実際に経験したことです。 本記事では、楽観的ロックと悲観的ロックの違いを、実際に発生したトラブルを通じて解説します。 抽象的な説明ではなく、 「なぜそれが必要なのか」「どんな問題を解決できるのか」 を実感できる内容を目指します。 目次 1. 問題の背景:並列処理で謎のエラー 2. ロックなしの世界:なぜ競合が起きるのか 3. 楽観的ロックの導入:期待と現実 4. 楽観的ロックの限界:解決できなかった問題 5. 悲観的ロックによる解決 6. 実装時のハマりポイント 7. どちらを選ぶべきか:判断基準 8. まとめ 1. 問題の背景:並列処理で謎のエラー 1.1 システムの概要 私たちが開発していたのは、 複数のワークスペースを切り替えて使用するAPIサーバー でした。 当社AI関係のプロダクトの一部だったのですが、結合テスト兼負荷テストを実行すると、まれに発生してしまっていました。 ユーザーは複数のワーキン

By Qualiteg プロダクト開発部