人工知能（AI）はコンピューティングの世界を急速に変革しており、この加速するイノベーションの波に乗りたいと考える人は、適切な装備を整える必要があります。AIとディープラーニング技術の極めて高い処理能力には、AIアプリケーションの膨大な計算負荷に対応できるスペックを備えたPCが必要です。究極のAIパワーハウスPCを構成するために必要な情報をご紹介します。
AIの何が違うのか
AIコンピューティングはパーソナルデスクトップコンピューティングにおいて比較的新しい機能であるため、多くのテクノロジー愛好家でさえ、AIコンピューティングが他の高度なテクノロジーとどれほど異なるかを過小評価しています。ディープラーニングや大規模言語モデル（LLM）といったAIのユースケースは、純粋な力ずくの計算によってデータを処理します。これは特に、テキストベースの入力からリッチなグラフィックスを生成する安定拡散モデルに当てはまります。これは今日のPCゲームでますます一般的になっている機能です。
例えば、テキスト記述に基づいてユニコーンに乗った騎士の画像を処理する安定拡散AI（Stable Diffusion AI）は、生成すべきものを理解するために大規模な言語モデルを用いるだけでなく、その画像を数百万個ものオブジェクトとしてレンダリングする必要があります。この計算方法は、前世代の手続き型グラフィックスからゲームやアニメーション用の詳細な3D環境を生成するタスクよりもはるかに多くのリソースを消費する可能性があります。ほぼすべての人気新作ゲーム、そしてGenerative Fillを搭載したAdobe Photoshopなどのクリエイター向けアプリは、コンシューマー向けデスクトップにGenerative AIを導入しています。そのため、本格的なPCパフォーマンスを実現するには、グラフィックス処理能力に特別な注意を払う必要があります。
AIの最も重要なコンポーネント：GPU
次世代AIコンピューターにおいて最も重要なコンポーネントは、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）です。元々はハイエンドのゲームやデザインのワークフロー向けに開発されたGPUは、CPUに比べて演算負荷の高い計算を並列処理する能力がはるかに優れており、ディープラーニングやStable Diffusion AIなどの大規模言語モデルを用いたAIの高速パフォーマンスには不可欠です。LLMやディープラーニング技術は、他のコンピューティングタスクよりもはるかに高い数学的負荷を必要とするため、AI向けの高性能PCには、AIテクノロジーを内蔵したハイエンドのグラフィックスカードが必須です。
NVIDIA
NVIDIA、特にGeForce RTX 40シリーズGPUは、AIアプリケーション開発をリードしてきました。これらのグラフィックスカードは、ゲーマー、クリエイター、そしてAIの活用をさらに進めたいと考えている人々に、高性能なAIテクノロジーを提供します。
AI搭載PCに求められるスペック
既成のシステムを購入する場合でも、CyberPowerPC.comでNVIDIA Studio PCをカスタマイズする場合でも、少なくともミッドタワー、あるいはフルタワーのモデルを選び、AIパフォーマンス重視ならRTXを選びましょう。GeForce RTX 4090 Ti GPUは、AIアプリケーションにおいて前世代のRTX 3090 GPUと比較して最大1.7倍の高速性能を発揮するため、予算が限られている場合はCPU性能よりもGPUのアップグレードを優先する価値があります。
もちろん、CPU のパフォーマンスも依然として重要であり、Intel Core i7 または Core i9 プロセッサは、AI 以外のアプリケーションでも PC のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
