2017年も残すところわずかですが、年末最後に羽目を外してしまったというか、やらかしてしまったことを書きます。

ネットで機械学習用のPCを買ってしまいました。。。

33万で。ヽ(｀▽´)/

うぇーい。

どうしてこうなったか

大晦日ですが暇していたので、ふとした弾みで最新式のパソコンが欲しくなった。

どうせ買うならば、超高性能のPCが欲しくなってきた。もちろん、GPUつき。

とはいえ、GPU式のウルトラ高性能のPCはどうすれば手に入るのかもわからない程の素人。調べてみると、ゲーム用PC、ゲーミングPCというジャンルがあり、

そのキーワードで検索してみると、よさそうなPCが出てきた。

ネットで情報を漁っているうちにその気持ちが止められなくなって、

買っちゃえ買っちゃえという気分になってきた。年末年始のキャンペーンもやってるし。

高性能PCを作るには自作パソコンだろうと思っていたが、調べるとBTOという方法があるらしい。

BTOとは、Build To Orderの略で、PCのスペックを指定して注文することが出来るサービス。

以下の雑誌が参考になった。

「組む」時間がなくても大丈夫 第8世代Core搭載 買いのBTOパソコン

雑誌を片手に様々な、BTOを提供しているサイトで見積もりを実施。

以下のサイトが参考になった。

結局どこも大差はないのだけれども、納期が即日だったドスパラに決定！

なにを買ったか

というわけで、ドスパラ最強ゲーミングPC ガレリア(GALLERIA) ZZを購入。

ちなみにちなみに、BTOと自作では、30000円くらい差があるとのこと。なんだか高すぎて金銭感覚がなくなってきたお。

スペックはカスタマイズしたのだが、以下を指定。

  • CPU インテル Core i7-8700K
  • メモリ 64GB DDR4 SDRAM
  • GPU NVIDIA GeForce GTX 1080Ti
  • SSD 500GB
  • OSなし(Ubuntu予定)

以下のサイトを参考にスペックは選定した。

CPUは、なにをするにも重宝をするもの。なので、できるだけ高価なものを購入。第8世代とのことで、6コア12スレッド。機械学習の前処理でパワーがあるCPUで処理したいと思い購入。

GPUは、安定のNVIDIAの最新版 GoForce GTXシリーズ。GPUについて、1070Tiと1080Tiで価格が3,40000円違ったので、とても迷った。GALLERIAの ZVというモデルが売れ筋No.1だそうだ。性能の比較が気になるところだが、これと明記した記事は見つからなかった。とても悩んだあげく、高いほうを選択。最高スペックが欲しいという動機があったからだ。

メモリについて、画像データを大量に扱いたいという思いがあり、Memoryネックで計算できないことがないよう、64GBを選択。

OSはLinuxのほうがいろいろなライブラリを扱う上で良いだろうとおもい、Windowsのオプションは捨てた。Ubuntuを入れるぞ。

買ってなにをするか？

一言でいうと、Kaggleです。

2018年の目標は、Kaggleをすること。Kaggleを通じて、機械学習やディープラーニング(Deep Learning)の知識を身につけ、データサイエンス力を磨いていくこと。

今年受けたデータサイエンティスト養成講座で、カグルマスターの人にあったのだが、その方がkaggleはマシンゲーだよと言っていた。高スペックなマシンを持っている人が勝利するとか。自分は、知識も腕前もないのだけれども、まずは形から入ろうとして、マシンを購入した。お金を払うとやらざるを得ないというあれです(ジョギングをすると決意するときに、はじめに効果なシューズやウェアを買うのと同じ心理)

ドスパラは2日で即配達するとのこと。どうしてもお正月に設定を終わらせたかったので、ドスパラを選んだ。即日出荷というのがすごい。というわけで、次回はマシンの設定を書きます。