自作GPUマシンのパーツ購入
『手元にGPUマシンを』~シリーズ第2回~
今回は自作GPUマシンのパーツ集めです。
前回までのあらすじ
シリーズ第1回~『GPUマシンの購入を検討してみた - vz-sharkのブログ』
購入を検討したがお金がないので自作を決断。シリーズ第2回~(今回です)
パーツ集め。組み立て。OSインストール。起動OK。しかし肝心なGPUはまだ購入検討中・・・
パーツ購入
手持ちの使えそうなものは、ミドルタワーケース&電源、SATAのSSD(512GB)、Geforce GTX750、USB3.1の外付けHDD(2TB) ぐらいでしたので、以下を追加で購入しました。
マザーボード(X299チップ搭載のもの)& CPU & メモリ
今の所、Corei9に対応しているチップセットはX299しかないので、これをヤフオクで探していたら、Core i7とメモリのセットでで安くでていたのでこれを落札しました。 物はこれです。
メモリは型番記録わすれたけど、DDR4-2400の16GB x 1 です。ASRock Intel X299チップセット搭載 ATX マザーボード Fatal1ty X299 Gaming K6
- 出版社/メーカー: ASROCK
- 発売日: 2017/07/13
- メディア: Personal Computers
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Intel CPU Core i7-7800X 3.5GHz 8.25Mキャッシュ 6コア/12スレッド LGA2066 BX80673I77800X 【BOX】【日本正規流通品】
- 出版社/メーカー: インテル
- 発売日: 2017/06/26
- メディア: Personal Computers
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M.2 SSD PCIe x 16(512GB)
DeepLearning用にOSとフレームワークは高速ストレージをに収めようと思いアマゾンで買いました。
Plextor 512?GB m9pe M。2?2280?PCI - Express 3.0?X NVMe 4?3d Nand内蔵ソリッドステートドライブSSDモデルpx-512?m9pegn
- 出版社/メーカー: Plextor
- メディア: Personal Computers
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セットアップ
とりあえず組み立ててOSをインストールしました。
- M.2 SSDにはUbuntu18.04をインストール
メインで使うほうです。とりあえずnVidiaのドライバもインストールしました。
ググってみると、なんとUbuntu18.04からCUDAドライバのインストールがすごい楽になってるじゃないですか!
#デバイスを表示 $ sudo ubuntu-drivers devices #インストール $ sudo ubuntu-drivers autoinstall #再起動 $ sudo reboot # 確認 $ nvidia-smi
以前はすごいハマって何回もやり直して半分トラウマでした。
あとフレームワークは公式のDockerイメージを使おうと思うのでDockerの環境も整備しておきます。
- SATA SSDにはWin10をインストール
マザーボードの設定/GPUのオーバークロック設定などは大抵Windows版しか提供されてないのでWin10もインストールしておきます。Cドライブを小さくして余りをUbuntuにマウントしようと思います。
とりあえず完成
UbuntuもWinも正常に起動できて今の所問題なくうごいてます。Winでベンチマークとるとまあ~大体こんなもんかな的な数値でした。
【これまでにかかった費用(パーツ代のみ計上)】
~<今回購入分詳細> ~
- ざっくり7万円ぐらい。なにげにM.2SSDが新品な分、一番コストがかかってます・・・
- 合計: 7万円
~<シリーズ通した全体>~
- 今回分 : 7万円
- 合計 : 7万円
後は肝心なGPUですね~
-続くー
GPUマシンの購入を検討してみた
『GPUマシンを』~シリーズ第1回~
ということで第1回目の投稿です。
まずは手っ取り早く購入を検討します。
さてどうなるか。よ~く考えよう~。お金はないですよ~。
背景
今まで初期コスト0で始められるクラウドのGPUインスタンスを使用していました。しかし開発中はコーディング/デバック/休憩/ご飯/犬の散歩/雑用etcで何かとアイドル時間が長く、インスタンス上で開発するのはコスト的に効率が悪いという結論に至りました(まあ初めから分っていた事ですが)。こまめにインスタントを起動/終了して節約するのも悪くないですが何しろ面倒くさいです。なので今後は手元にGPUマシンを置き、時間課金を気にすることなく開発/デバック/犬の散歩を行い、GPUパワーが必要な時は割安な(GCPのプリエンプティブインスタンス や AWSのスポットインスタンス)でトレーニングを行うというスタイルで行きたいと思います。これはそのための環境構築作業を記録したシリーズ投稿です。
※ちなみにGPUのIaaSとして特徴的で割安なサービスを『GPUEater』が提供してます。ここのインスタンスは起動しっぱなし型(インスタント停止しても課金される。削除すると課金されない。またネットワークトラフィック課金等がない。)です。24時間365日の運用で比べると大手より大分割安です。特にAMDのGPUインスタンスがあるのが特徴的です。公式サイトにあるように低予算で推論サービスが運用できそう・・・
購入候補
欲をいうと青天井なので、NVIDIAのコンシューマ向けのGPU(GerForceシリーズ)が対象です。また、電気代や騒音を考えて、GPU1枚構成で考えています。GPUメモリはコンシューマ向けだと11GBがMAXなのでこれは必須条件です。GPUメモリ不足だと計算時間の問題ではなく計算自体ができません。また注目のtensorコア搭載のものが欲しいです。そうなると現時点では 『NVIDIA TITAN V』しかありません。 大体のフレームワークがCUDAを前提としてるので基本的にNVIDIA一択ですが、AMDのROCm/MIOpenを使うことでAMD社製GPU上にCUDA互換環境を構築できるのでコスパはよさそうです。が、tensorコアはやっぱり魅力的です。
候補1 PC工房
自分はよくここでPC買います。PC工房にもディープラーニングマシンが他社と比べると大分リーズナブルにラインナップされています。
PC工房 - NVIDIA TITAN V 搭載パソコン ラインナップ
TITAN V 1つ搭載した一番安いやつで、699,980円(税別) ~
Core i9-7900X /インテル X299 Express [ASUS X299-A]
32GB(8GB×4) 240GB
Serial-ATA SSD 1TB Serial-ATA HDD DVDスーパーマルチ
TITAN V x1
ミドルタワー / ATX 700W 80PLUS BRONZE認証 ATX電源
候補2 アプライド
エントリーモデルで 1,098,000円(税別)~
BTOパソコンのアプライドHPC&BTO
Core i9 7900X / 64GB DDR4-2666
SSD 500GB / HDD 2T
NVIDIA TITAN V x 1
候 補3 その他
いろいろあるけどどれも高い。
PCというかワークステーションとかの名前でラックマウント式のものが各社からでてますが100万単位の費用がかかります。とても手に出せない・・・
あとディープラーニング向けとして売られていいるものより、ゲーミングPCとかで売りだされているものの方が、同スペックでも相場的に安そうな印象です。でもよくみると電源とかマザボとかSSDとかがディープラーニング向けのほうが良いものを使ってたりします。購入する際は詳細スペックまでよくチェックしたほうがよさそう・・・
結論
各社、OSやフレームワークなどをプリインストールして販売しており購入すればすぐ使えそう、またサポート体制もよさそうです。が、やっぱり高いです。とても手が出せそうにありません。かろうじてPC工房の一番安いやつで迷ったけど・・・。
結局、自作することにしました。GPUメモリさえあれば型落のGPUでもとりあえず実行はできるし、今後の相場(ヤフオクとかで中古)をみながらアップグレード等も柔軟に行えるので。
かつてPCが高価だった時代(自作PCが流行っていた時代)に自作した経験はありますが、まさか今頃になってまた自作するとは思ってもみませんでした。ということで20年ぶりぐらいに自作PCを行います。
-続く-