※本記事は自作PCの組み立て講座ではなく、次回の最新GPUでの機械学習環境構築の布石記事です
組み立てについて知りたい方はブラウザバック推奨です。
#今は時期がいい。
今は時期がいい。
最近RTX3000番台のGPUとZen3アーキテクチャの新型Ryzenが発売された。
CPUとGPUが同時期に発売された今、自作PCを一つも持たない僕にとってはいい機会であった。
秋葉で3万ちょいで買ったlet's noteに入れたubuntuで機械学習の勉強をしている僕だったが、ニューラルネットワークに手をつけ始めてからというものの、かなり前のPCの為、計算時間がとてつもなくなって待っている間何も手がつけられなくなってしまったため、デスクトップの自作PCを作るのは好都合だ。
(あとApexとかもしたいよね、折角だし。)
御祝儀価格とか、ストレージが時期が悪いとかはいい。買いたい時が、買い時。
#機械学習PCに求める要件
機械学習をするぞ！っていうPCを作る場合、いくつか制限されることがあるので、初めに「どんなPCを組みたいかな」っていう要件を書き出しておく。同志の方は、是非次のセットアップ編も参考にして欲しい。
1.NvidiaのGPUを使うこと。
最近RadeonのGPUが出たけど、TensorFlowのGPU版を使う場合、NvidiaのCUDAというソフトを使わなければいけない。故にNvidiaのGeForceが一般学生には適当なGPUだろう。
RadeonはopenGLのサポートが強いイメージがあるので、映像編集、Unityとかを使って機械学習はしないよって人には丁度いいのではないだろうか。
2.Windows/Linuxを共存させること。
自作PCを作ったのにゲームをしないのももったいない。故にWindowsが必要。機械学習をするならlinuxがいい。故にLinuxが必要。そんな状況を解決するのがデュアルブートとか仮想環境とかという技術だろう。
けど仮想環境は処理が遅くなりそうで怖い。
ということで物理的にSSDを二つ用意して、それぞれWindowsとLinuxをインストールする。
Bios起動の後に使うディスクを選べば簡単に使い分けができる。
3.インテリア性
美しいPCを組みたいのは自明の理。
見た目が美しければモチベも上がる。
#ってわけで
どーん
構成
CPU: Ryzen7 5800X
GPU: Zotac RTX3070 OC model
マザー: ASROCK X570 pro4
メモリ: GSKILL Trident Z Neo 16GB×2 3200
クーラー: COOLER MASTER HYPER 212 with edition
電源: Apex Gaming AG-750M
ストレージ: Western Digital black/500GB
Crucial P1/500GB
PCケース: NZXT H510
約20万円の構成。
#組む。
CPUくっつけて
(ピン折れめちゃ怖かった)
GPUくっつけて
(美しい)
その他適当にぶっさして
(大体説明書とか見ればわかる。吉田製作所さんとかとモヤシさんとかコジコジさんとかしみおじさんとかのyoutube見れば手順も丁寧に解説してるのでおすすめ。)
こうじゃぁぁあ
Bios起動。お疲れ様。
説明書が読めないチンパンジーじゃない限り普通に組めるから安心して欲しい。
組み方とかパーツの選び方とか、それを自分で調べるのが自作PCの醍醐味だから、特にこれを選べとかはないよね。選んでる時、迷ってる時が一番楽しいって言われるしね。
#まとめ
今回はただの自作PC回だったので次回は本題のLinuxとWindowsのディスクデュアルブートについてと、TensorflowのGPUインストールについて書いていくので、是非ストックして欲しい。
最後にはベンチマークも取りたいな。
それではまた。
