PC関係

ラボPCアップグレード計画

研究室のCentOS7のRAMを32GBから64GB(あるいは余裕があれば128GB)にあげようと思って色々見ていたのだが、ここにきてマザーボードが太古のモデル(Pegatron 2AD5)すぎてRAMが32GBまでしか対応していないことに気づいた。マジで泣きそう。よくこれで論文4本と修論と博論まで書いたな。まあDeep Learningつっても今でこそスクラッチから書いてるけど最初の頃はMATLABのneural network toolboxでぶん回してるだけだったからな…MATLABが全部並列化までやってくれてこっちは待ってるだけでよかったのだ。

最近はデータもモデルも肥大化してきてスペックが全然足りなくなってきた(特に画像、動画、音声といったメディアデータの解析に手を出しつつあるため)のだが、丸ごと買い換えるのは正直きつい(なぜなら出先用のMacBookを買い替えたいから)。かといってメモリ増設のためのマザーボード換装は(実は自作PCにあまり明るくないので)本当はやりたくないというのが率直なところ。まず今の環境は…

OS: CentOS7
CPU: Intel(R) Core(TM) i7-3770K CPU @ 3.50GHz 8コア
RAM: DDR3 1600MHz 32GB
GPU: GeForce GTX 680

これでマザーボードだけ換装しようとすると以下の2つの条件を満たす必要がある。

条件1:まず大前提としてこのまま同じケースで使うためにはマザーボードの形を合わせなければならない。こいつのフォームファクターはMicro-ATX。

条件2:今のCPU(Intel Ivy Bridge)を流用するためにはCPUとのソケットタイプを合わせないといけない。ソケットタイプはLGA 1155。

この条件で調べると対応製品のリストは出てくるのだが、残念ながら全て最大RAMが32GBになっている。仕方ないのでCPUも換装することを想定し、条件をMicro-ATX+最大RAM128GBで検索すると、

IntelのCPUを使うならASRock Z390M Pro4が該当する(TensorFlowがちゃんと動くならRyzenに挑戦したいところなんだけどちょっと不安が残る)。ということでIntelでソケット合わせるのとスペック改善も含めてCPUも買い換えるならCore i9-9900K(Coffee-Lake R)あたりかな。

費用概算(全てAmazonの掲載価格)

ASRock Z390M Pro4:12,436円
Intel Core i9-9900K:57,556円
CORSAIR VENGEANCE DDR4-2666 16GB×4:36,846円
玄人志向 NVIDIA GeForce GTX 1650:16,341円
→計123,179円

んー額面だけ見たら高いけど、普通に考えてこの額でアップグレードできるなら安い。これでメモリスロットが8個あると来年の経費でRAMをまた64GB分買い足して128GBになるんだけど、Micro-ATXだと無理っぽい。そしてメモリを今の環境から流用して32GB据え置きにすればとりあえず10万に収まる。(予算執行の関係で10万打ち切り清算になるとかこっちも色々難しいのだ)

とはいえJupyterhubなんかで解析環境をサーバー化して共同研究者にも使ってもらう可能性まで考えると(そうじゃなくても最近位置情報とか触ってるわけで)1年以内目処のRAM 128GBはもう必須レベルと言ってもいい。まあそれ言い出すとGPUも4枚とか刺した方がいいんだけど。

そこまでするなら自作でイチから組めばいいのでは

という考えが必然的に頭をよぎる。自作で組んだら大学の資産としてはどういう扱いになるのだろうか。

主な品目から考えてもさくっと20万でなんとかなりそうな感じがする。最近は自作なんてする必要ないほど市販PCが、って話もあるけどこれぐらいのスペックなら自作の方が到底安いんじゃないかね。

まあ予算執行の関係もあるしもうちょっと考えよう。