ニューラルネットワークコンソールを使うときにGPUによって学習速度を飛躍的に早めることができます。
私のパソコンにはGT640のグラフィックボードが備わっているのですが、古すぎてニューラルネットワークコンソールには使用できませんでした。
となると、手段は2つ。
- GPUの使用はあきらめてCPUで深層学習をおこなう。
- 新しいGPUを購入する。
とはいえ、本当にGPUの古さが原因かも確証がない中でいきなり数万円もするGPUを購入するのも気が引けます。
気が引けるけど購入しました！
迷いに迷った挙句、 GT640 を使用できないか試した１週間を無駄にしないためにもGPUを購入しました！
購入したのは↓のGTX1650です。パソコンがASUSなのであわせてASUSのグラフィックボードにしました。
ただ、ニューラルネットワークコンソールの取扱説明書には画像の認識をしたいときには12GB以上推奨、最低8GBのGPUメモリが必要とあります。
価格との相談ですが、今回購入したグラフィックボードはGPUメモリ4GBですのでご注意ください。
（今のところは購入したグラフィックボードのGPUでメモリ不足のエラーは出ていません。）
注文したのが木曜日なのですが、早くも今日のお昼に届きました。
いざ開封！
カッコイイですね！これだけでテンションが上がります！
まずは、パソコンの電源を切って、各ケーブルを外し、電源ボタンを押して電気を放電し、古いグラフィックボードを外します。
外した古いグラフィックボードと新しいグラフィックボードを並べてみました。
上が新しいGTX1650のグラフィックボード、下が古いGT640のグラフィックボードです。
新しいGTX1650のグラフィックボード はごっついですね！
形、色、迫力全てが圧倒している！
古いGT640のグラフィックボード はそもそもASUSのパソコンに初期装備としてあったものなので内臓用として外観には力をいれていないとかかもしれませんが、見た目が違うだけで期待が大きくなります。
ぱっと見た感じ取り付け部の形も一緒なので取り付けは問題なさそうです。
PCに装着！
大きくなったグラフィックボードですが問題なくPCに取り付けられました。
横からGEFORCE GTXと見えているのもかっこいいですね。
写真をみて気づいたのですが、ボードの下側にファンが取り付いてあり、ケースの外に排熱できるようスレッドがありますね。ケースで塞いでしまっています。
写真を撮ってなければ気づかないところでした…。
パソコン起動、、、ダメです動きません！
ケーブルをすべて戻し、電源を入れたところ真っ黒な画面に「 Reboot and Select proper Boot device… 」と表示が出てきました。
キーを押すと行が変わって同じエラー文章が出てきます。
にっちもさっちもいかないので、電源ボタンを押して物理的に再起動します。
F２を押してBIOS設定を開きます。
よく分かりませんがBootが見つからないとか言っている気がするので、windowsのbootをしてやります。
そしたら普通にwindowsが立ち上がりました。
これで解決したのかな…？
ひとまず、グラフィックボードを変更したのでデバイスをインストールします。
付属のCDを使用してインストール。いろいろ別ソフトもおススメしてくるので、抜けがないように全部インストールしました。
グラフィックボードのインストールが完了し、パソコンが再起動されます。
そうしたら例のエラーがまた…。
「 Reboot and Select proper Boot device… 」
起動方法は先ほどと同じくBIOS設定からwindowsを立ち上げてやります。
そして、最新のデバイスがありますとのことなので、デバイスを更新してやります。
電源起動時にエラーが出るのは予想外ですが、とりあえず対処できるので後回しにします。
ニューラルネットワークコンソールをGPUで動かす！
ニューラルネットワークコンソールをGPUで動かすにはCUDAとcuDNNの二つをインストールする必要があります。
両方とも無料で使用することができ、NVIDIAのHPからCUDAとcuDNNをダウンロードできます。
こちらもマニュアルはありますが、全て英語です。
CUDAはソフトを起動すれば普通にインストールできます。
cuDNNはCUDAをインストールした後に同じ場所にダウンロードしたファイルをコピーすればOKです。
これでPC側の準備が整いました。
あとはニューラルネットワークコンソールの設定をCPUからGPUに変えれば準備完了です。
古いグラフィックボードのときは、①デバイスが最新のものにできなかった。②古いデバイスで試すと学習が進まずcuDNNのエラーがでる。というところで使うことができませんでしたが、グラフィックボードを交換したことで、無事GPUを使ってニューラルネットワークコンソールを使用することができました。
CPUでは40秒くらいかかっていた深層学習がGPUでは20秒ほどで学習完了しました。２倍のスピードです。
時間がかかる深層学習ほど効果が高いそうなので、今後株価予測をするときに複雑な深層学習ネットワークになったときに効果を発揮してくれることを期待します。
まとめ
ということで今回はグラフィックボードを交換してみました。
ちなみにパソコン自体6年前に購入したものなので、そろそろ買い替え時が来ているのかもしれませんが、特に問題がなかったので買い替えのタイミングを逃していました。
今回、グラフィックボードを変えてしまったのでさらに買い替えに遠のきそうです。（焦って買い替える必要はないのでしょうが）
もし、皆さんもニューラルネットワークコンソール等を使用して深層学習を試す際は、GPUの使用も検討してみてください。
ではまた！
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