はじめに（背景）
昨今、巷では、AIやDeep Learningが何かと話題になっているかと思います。なぜかAIと言えば、それだけで良くも悪くも注目される雰囲気ですよね。
以前の、Web系（LAMP）や、iphone/Androidアプリの流行の時と近い雰囲気を感じますが、まずはどういった技術なのか理解したいと思い、機械設計者である私が、自主研鑽のため、手を出し始めました。
この記事以降では、勉強する中で、集めた情報を、記録として残したいと思います。
ただ、私は専門家ではありませんので、間違いや不正確な表現が混入する可能性大です。予め、ご了承いただければ幸いです。
PC仕様を考える
まずはPCが必要。PC購入にあたって、下記のようなこと考えました。
- Cuda・TensorRT（Deep Learning推論最適化・実行ライブラリ）を使用したい
- 自己研鑽＆趣味なので、お金はかけれない
- 外でも使いたい。持ち運びたい
- ある程度コーディング作業もしたい
- ライブラリの充実度や自由度でUbuntu環境がよい
- でも書類作業とかもあるのでWindows環境も必要
- 物体検出とかしてみたいから画像を取り扱える転送速度が出て、ストレージ容量がある程度欲しい
- 物体検出とかしてみたいから画像を取り扱えるメモリ容量欲しい
で、それを個人的な感覚も入れて、ハード仕様に落とすと
① ミドルクラスNvidia GPUを搭載（Intelの統合チップ、AMDのGPUは不可）
② 10万円以下
③ ノートPCで15.6インチ以下で2.5kgくらいまで
④ 解像度がFull HD以上
⑤ 同士がいないようなマイナーなメーカーや、ドライバが見つからなさそうな特殊なハードはNG
⑥ Windowもデュアルブートで残す -> ストレージ先頭のセクターで、ブートローダーの競合が嫌なので、ストレージは2つ積みたい
⑦ SSD 500GB以上
⑧ メモリ 16GB以上
##PCを探す
もちろん全てに該当するスペックのPCは見つかりませんでした。まぁ、10万円以下では、まず無理ですよね。
逆にいうと、お金の制約を外せば、いくつか見つかる。その中でも、Thinkpad X1 Extremeあたりをおすすめします。20万円くらいのようです。Ubuntu公式で、ある程度の動作確認がなされているようです。OSが入らないと、高価な文鎮になりますからね。。。ちなみに、GPUから判断して、たぶん2018年モデルのことを指してます。
https://certification.ubuntu.com/hardware/201809-26479
https://www.lenovo.com/jp/ja/notebooks/thinkpad/x-series/ThinkPad-X1-Extreme/p/22TP2TXX1E1
ただ、しがないサラリーマンの私は、趣味に20万円は出せないので、却下。
ハイリスクですが、ポテンシャルの高そうなノートPCを購入して、部品を換装する方向で検討しました。一番のネックはGPUなので、そこを起点に、メジャーメーカーのラインナップから、1～6を満たすものを探すと、1つだけ見つかりました！
↓これです。HP Pavilion Gaming 15の一番安いモデル。2019/10現在 NTT-Xストアモデルが8万円くらいで、驚きのスペック。
https://jp.ext.hp.com/gaming/personal/pavilion_gaming_15/
https://kakaku.com/item/K0001097821/
スペック
| OS | Windows 10 Home 64bit |
|---|---|
| CPU | Core ™ i5+ 8300H プロセッサー |
| メモリ | 8GB×1(スロット空き1)[DDR4-2666MHz] |
| ストレージ1 | HDD 1TB(SATA) |
| ストレージ2 | インテル® Optane™ メモリー (16GB / NVMe M.2) |
| GPU | NVIDIA® GeForce® GTX 1050(GDDR5 4GB) |
| 質量 | 約2.3kg |
| その他 | HDMI/USB3.1Type-C出力とか、Gigabit Etherとか |
これに、メモリを追加、ストレージ2を換装すれば、とりあえず、前述の①～⑧すべてを満たせます！
追加購入したメモリとSSDはこちら
CFD Selection D4N2400CM-8G(4000円くらい)
https://kakaku.com/item/K0000905145/
Crutial P1 CT500P1SSD8JP(7500円くらい)
https://kakaku.com/item/K0001101037/
⇒素人がDeep Learningお勉強用環境をつくる#2に続く
https://qiita.com/minarai-engineer/items/63459eb8387970e50646