仮想通貨マイニング/機械学習用のPCを自作してみた(パーツ選定編)

突然ですが、我が家の、私の部屋にはエアコンがありません。そして、寄る年波のせいか、寒さへの耐性が徐々に弱まっている気がします。今年は越冬できる気がしません。

自室用にエアコンを購入しようとも思ったのですが、なぜかふと思い立って、仮想通貨のマイニングと機械学習用にPCを作り、そのPCの暖気で冬を越そうと思いました。

部屋が暖かくなるのはもちろん、スピーディーに機械学習できるし、PCを使っていない空き時間に仮想通貨を掘って小銭を稼げるしと、(うまくいけば)一石三鳥ですしね。

ということで、実に約10年ぶりとなるPC自作をやってみましたので、その記録を残しておきたいと思います。

まず今回は、パーツ選定編です。

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パーツ要件と選定方針

さて、機械学習を効率的に行い、かつ、マイニングもできるPCには何が求められるか?パーツを選定する前に、機械学習/マイニングでどういったことを考慮しなければならないか、Webで情報をざっと収集し、それを踏まえて選定方針を立ててみました

主要パーツ

パーツ 機械学習面の要件 仮想通貨マイニング面の要件 パーツ選定方針
CPU ・純粋にディープラーニングだけやるのであれば、GPUスペックが高ければ問題なし
・ただし、scikit-learnがGPU対応しておらず、CPUにもある程度のスペックが必要
・マイニングにCPUはほとんど使わない(GPUを使う)
・OSが最低限動く程度のスペックで良い
・お金をかけ過ぎず、中スペックのものを採用する
マザーボード ・ディープラーニングを行う際には、複数のGPUを稼働させるのが効率的
・そのため、複数GPUを接続できるタイプが良い
・ディープラーニングと同様に、複数のGPUを稼働させるのが効率的
・そのため、複数GPUを接続できるタイプが望ましい
・当初1GPUのみ積むが、将来の拡張性のため複数台のGPUに対応したものを選ぶ
・GPUが多すぎると家のブレーカーが落ちる(=家内に怒られる)ため、適度なものを選定する
グラフィックボード(GPU) ・主流のGPUはAMD社のRadeonシリーズとNvidia社GeForceシリーズの2つ
・TensorFlow、Chainer等のフレームワークでRadeonの使用実績はほとんど発見できず(ほぼGeForce)
・イーサリアムはRadeon、それ以外はNvidiaが有利
・少なくともイーサリアムは採掘難易度がかなり高まっているため、Nvidiaが無難
Nvidia GeForce一択
メモリ ・学習データのサイズに依存 ・マイニングにほとんどメモリは必要ない
・そのため、OSが最低限動く程度あれば良い
・その一方、8GB程度ではシステムが安定しないという情報も
・念のために16GBを選定
・メモリ種類はマザーボード仕様に合わせる
ストレージ ・ストレージサイズは学習データのサイズ次第
・速度に関しては、学習データ読み出しを考えると早いに越したことはない(基本的にメモリにデータが展開された後は、あまりアクセスが発生しない)
・あまり使用されないため、スペックは求められない
・サイズはOSが入れば良い程度、速度もSSDではなくHDDでも良いぐらい
SSDで、適度なサイズのものを選定
電源  (ざっと見た限り、さしたる情報なし)  ・電源容量+電気代を考慮しての電力変換効率が重要
・1GPU当たり150W程度
・変換効率は80PLUSという規格があり、このランク(Standard~Titaniumの6段階)が高いほど良い
・容量は、機械学習用の+αと将来のGPU増設の可能性を考えて、600W程度
・電力効率については80PLUS Bronze(下から2つ目)以上のものを選ぶ

その他必要なもの

パーツ 収集した情報 対応方針
PCケース ・マイニング時にはかなりの熱を発するため、ケースではなく、オープンなフレームに格納するのが一般的
・既製品もあるが、自作すると多少安くつく
・オープンフレームの場合、フレームとマザーボードとのショートを防止するため、スペーサーをマザーボードにつける必要がある
オープンフレーム形式のものを自作する
・スペーサーも別途購入する
電源スイッチ ・ケースを買わない(=電源スイッチがない)場合、別途用意した方が良い 購入する
ライザーケーブル ・GPUを接続するためには、マザーボードにPCI Express x16という規格の端子が必要だが、これとPCI Express x1という複数種類の端子をもつものが多い
・PCI Express x1はライザーケーブルというものを用いるとGPUの接続が可能
・購入するマザーボードに合わせて、必要であれば購入
結束バンド ・フレームの組み方によっては、GPUを固定するために必要 ・安いし、他にも使えそうなため、念のために購入しておく

購入したもの

上記を踏まえて、久しぶりにがっつり買い物をしました。

CPU

マイニング単体では、Intel Celeron Dual-Core G3930という格安CPUがよく使われているようでしたが、機械学習目的も考慮し、少し良い目のものを買いました。本当は価格.comを見た結果、Intel Core i5-8400に目を付けていたのですが、どこを見ても入荷未定で、少し妥協です。

お値段税込み\25,920。Celeronの\4,000強と比較し、だいぶ高いですが、機械学習目的を考えると、それなりに満足な買い物です。

マザーボード

選定方針を満たし、GeForceが使えるマザーボードは、これとBIOSTAR TB250-BTCというものが良さそうでしたが、とある海外サイトにて、2017年のマイニング用おすすめGPUとして、こちらが強く紹介されていたため、これを選びました。

税込み\11,800で、GPU6枚挿しまで対応。ちなみに枚数に関して言うと、13枚も挿せるものもあるようですが、さすがにそこまでは。。。

グラフィックボード(GPU)

GeForceの中でも、マイニング目的ではGTX 1070とその上位版であるGTX 1080の人気が高いようです。さらに、各シリーズに対して複数社がGPUを製造していますが、その中でもMSI社のものの人気が高いようでしたので、このマザーボードを選びました。

価格は税込み\70,200ほど。1枚で、です。

高いですが、マイニング/機械学習ともにメイン中のメインとなるパーツですので、妥協せず良いものを選びました。

メモリ

※実際に購入したものがAmazonに見当たりませんでしたので、最も近そうなものの画像を載せています。

メモリについてはマザーボードの規格に合っており、かつ、サイズが16GBである、ARCHISS ARCHISS DDR4 2400 16GBというものを選びました。

16GBであれば、8GBのメモリ * 2枚の方が、価格的に安いケースもありますが、購入したマザーボードにはメモリスロットが2つあり、最大サイズが32GBということで、拡張性も考え、16GB * 1枚としました。

購入価格は税込み\18,144。ちょっと高いですね。

ストレージ

ストレージに関してはあまり考えず、なんとなくお手頃価格であった256GBのSSDを購入しました。その価格ですが、税込み\12,980です。まあ、こんなところでしょうか。

電源

容量は700W、電力変換効率は80 PLUS Bronzeのものです。

これで価格は、税込み\8,300ほど。もう少し出せば、80 PLUS Platinumという変換効率が最も良いものが買えたのですが、まずはこれで様子を見て、電気代があまりにもかさむようであれば、適宜買い換えたいと思います。

と言うか、電源にお金をかけるのは、なんとなく抵抗感があり。。。

その他

その他のパーツとしては、ライザーケーブル(\950)、電源スイッチ(\700)スペーサーとねじ(\500)、結束バンド(\200)を購入しています。

また、フレームは次回詳しく紹介したいと思いますが、\7,000程度で部材を購入しました。

ご参考まで、ライザーケーブルと電源スイッチについては、購入したものを以下に貼っておきます。

 終わりに

とりあえず、購入したものの総額は、約\157,000です。

パーツ 価格
CPU \25,920
マザーボード \11,800
GPU \70,200
メモリ \18,144
ストレージ \12,980
電源 \8,300
その他 \9,350
合計 \157,000

思ったよりかかってしまいましたが、元を取れるよう、楽しんで使っていきたいと思います。

さて、この記事を書いている現在、材料がそろっただけでまだ何も作業ができていないのですが、次回はハードウェア周りの組み立てについて書いていきたいと思います。

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