GeFroceのGPUアップグレード検討
以前の検討：2019年8月個人向け深層学習・機械学習向けGPU
現在利用しているGPU：GeForce GTX 1660 SUPER 導入しました
現在、MSI GeForce GTX 1660 SUPER AERO ITX OCを利用しております。
6GB GDDR6のメモリ容量となります。23,122円で購入しました。
ディープラーニング（Deep Learning）深層学習、ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、Deep Neural Network: DNN）による機械学習向けにGeForceを利用しておりました。
外出自粛や在宅勤務など、自宅で過ごす時間も増えて、Zoom, Skype, Microsoft Teams, WebExなどのオンラインでのコミュニケーションや、パソコンのゲームも行うようになりました。
- YOLO, DarknetなどDNN実施時のGPUメモリ不足（out of memory）回避、メモリ不足回避の学習回数増加による学習時間増加
- 画像関係のDNNでは、GPUメモリ不足により、満足に学習自体実行が出来ないケースあり
- 趣味の範囲なので、過剰な投資は出来ない
- PCでヘビーでないゲームを行う。モニタ出力にDisplayPortを利用したい
- メモリ容量が増えるが目的
- そして今回は、RTXを利用したい
(NVIDIA RTX VoiceでZoomなどの際のノイズ除去を行いたい)
NVIDIA RTX Voice 最強のノイズ除去
グラフィックカードのメーカーですが、NVIDIAかAMDとなり、それぞれNVIDIAからGeForce、AMDからRadeonがリリースされています。
各種ツールとの親和性を考えると、GeForce一択となりました。
NVIDIAのGeForce RTX 20XXシリーズ（2060 SUPER、2070、2060）やGeForce GTX 16XXシリーズ（1660 SUPER、1660 Ti、1660）が現行モデルとなります。
今回検討している、RTX20シリーズですが、深層学習用のテンソルコア(Tensor Core)搭載となります。4×4行列の積和算を4つ並列に行う事が出来るようになり、Tensor Coreを使えば、CNNの畳み込み高速化、メモリ転送の効率化などにより、前世代の Pascal GPU と比べて、学習（トレーニング）速度が4 倍になるようです。
Volta Tensor コア GPU が AI パフォーマンスの新記録を達成新しいウィンドウで開きます
消費電力も、現在のパソコンケースの電源サイズや電気料金にも影響するので、一応比較軸に入れます。消費電力とTDP：Thermal Design Power(熱設計電力)は混同されて利用されています。TDPは、電源および冷却に関する指標を示す数字となります。
NVIDIAのGPUコアは「CUDA（クーダ）コア」と呼ばれます。一般的には「シェイダープロセッサ（Shader Processor）」、「ストリームプロセッサ（Stream Processor）」などと呼びます。
GPU導入候補比較表
価格帯を考え、第一候補は、2060 SUPERと2060の価格差に価値があるかないかの判断となりました。パソコンパーツの需要が大きいようで、全体的に値段が高めです。3,000円から5,000円程度安く購入できるタイミングがあると思います。
| GPU | GeForce GTX 1660 SUPER | GeForce RTX 2070 SUPER | GeForce RTX 2070 | GeForce RTX 2060 SUPER | GeForce RTX 2060 |
| 価格イメージ 2020/07 | 32,000 | 65,500 | 48,000 | 46,500 | 39,000 |
| メモリサイズ | 6GB | 8GB | 8GB | 8GB | 6GB |
| メモリ規格 | GDDR6 | GDDR6 | GDDR6 | GDDDR6 | GDDR6 |
| CUDA（SP数） | 1408 | 2560 | 2304 | 2176 | 1920 |
| 消費電力 | 125W | 235W | 175W | 175W | 160W |
| サイズ | 204x128x42 mm | 258x127x43 mm | 232x127x42 mm | 205x127x43 mm | 216x132x42 mm |
MSIの GeForce GTX / RTX のVENTUSモデルをベースに比較
性能比較：[ドスパラ]グラフィックボード・ビデオカード性能比較ベンチマークテスト
個人深層学習向けGPU比較結果
- 機械学習をメインに考えメモリサイズ８Gを選択。価格的に2070も視野に入るが、現行モデルの2060 SUPERを選択
- 妥協なく、最善の選択だと思います。
前回、RTX 2060とGTX 1060 SUPERを比較し、価格理由で1060 SUPERを選択しました。やはり、妥協ない選択がベストです。 - RTXでなければ、GTX 1060 SUPERはコストパフォーマンスも高く今でもお勧めのグラフィックカードです。
