[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。

Qualiteg 技術コンサルティング

自作の先に、研究・業務用のGPU環境を考えるなら。

GPUマシンを自分で組む知見は、そのまま研究・PoC・本番のインフラ選定に効きます。

私たちは自社で独自の GPU クラスターを構築・運用し、LLM プロダクトを開発しています。また研究用GPUワークステーションの調達から、インテル Core アーキテクチャ、インテル Xeon アーキテクチャなど、コンシューマーユースからプロユースまで幅広くご支援可能です。ワークステーションの調達・構築支援だけでなく、その先の学習環境の整備、最適な GPU 選定・推論最適化・分散構成まで、運用経験に基づいてアドバイスします。

LLMインフラ・基盤技術の支援を見る →

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

TensorRT 10 × Blackwell 移行ガイド【後編】5D grid_sample をカスタムプラグインで通す

TensorRT 10 × Blackwell 移行ガイド【後編】5D grid_sample をカスタムプラグインで通す

こんにちは! 「TensorRT 10 × Blackwell 移行ガイド」シリーズもいよいよ最終回です。前編では TensorRT 化の基本と「5D(volumetric)の grid_sample はビルドが拒否される」という壁を、中編では「ビルドが通っても正しいとは限らない」沈黙劣化の数々を扱いました。 回テーマ 前編(Part 1)RTX 50 で推論資産が動かない — 基本と最初の壁 中編(Part 2)ビルドが通っても正しいとは限らない — 沈黙劣化 5 連発 後編(Part 3)5D grid_sample をカスタムプラグインで通す(本記事) 後編は、前編で保留にした最大の宿題に挑みます。TensorRT がネイティブに対応していない 5D grid_sample を、

By Qualiteg プロダクト開発部
Luckfox Pico Mを外出先から使う。3,750円・64MBのLinuxボードにWireCanalで公開URLをつけるまで

Luckfox Pico Mを外出先から使う。3,750円・64MBのLinuxボードにWireCanalで公開URLをつけるまで

秋葉原で買った3,750円のLinuxボード Luckfox Pico M(RV1103・64MB・USB-Cのみ)を、Web公開用の受信ポートを追加せずにインターネット側から使えるようにするまで。SDカード書き込み、RNDIS経由のネットワーク、WireCanal無料プランでの公開、busybox initでの常駐とブラウザからのLED操作、再起動復帰(33秒)まで実測手順で解説します。

By Qualiteg プロダクト開発部
Raspberry Pi 5のWebサーバーをインターネットに公開する。ポートは開けない、WireCanalのトンネルで

Raspberry Pi 5のWebサーバーをインターネットに公開する。ポートは開けない、WireCanalのトンネルで

受信ポートを閉じたまま、Raspberry Pi 5のWebサーバーをインターネットに公開します。WireCanalのAgentをワンライナーで入れ、canalを作り、systemdで常駐化。ポート開放もルーター設定も不要で、操作はおよそ5分。再起動後の自動復活まで実測で検収しました。

By Qualiteg プロダクト開発部
Raspberry Pi 5を堅牢化する。SSH鍵認証・UFW・fail2banと、再起動でIPv6が復活する罠

Raspberry Pi 5を堅牢化する。SSH鍵認証・UFW・fail2banと、再起動でIPv6が復活する罠

セットアップ直後のRaspberry Pi 5は、パスワード認証が有効なまま、ファイアウォールなし、更新可能なパッケージ172件と無防備です。SSHの鍵認証化・UFW・fail2ban・自動更新・IPv6無効化を実コマンドと実測検収で解説します。sysctlのIPv6無効化が再起動で復活する現象と恒久対策も実機で確認しました。

By Qualiteg プロダクト開発部