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コスパ重視、約8万円でゲーミングPCを自作してみた。トレードAIも作るぞ!

コスパ重視の自作PC

久しぶりにPCパーツを買いそろえて自作PCを組みました。

コスパ重視で費用は約8万円(OS別)とお手頃ながら、CPUは6コア12スレッド、グラボはRTX 2060なので性能は結構良さげです。

グラボ搭載マシンにしたのはゲームがしたいから、ではなく、趣味と実益を兼ねてAI開発をしているからです。AIの学習はCPUよりGPUの方が圧倒的に早いんです。

これまではMacBookやGoogle ColabでAIを学習させていたのですが、そろそろグラボ搭載マシンを作ってしまおうと考えたわけです。

とはいえやっぱりゲーミングPCとしても使いたいです。ダークソウル3とかしたいし。

 

 

購入パーツ

パーツ写真
購入したパーツ類

購入したパーツを簡単に紹介します。

パーツ価格(OS別)
CPU Intel Core i5-10400F ¥19,151
マザボ ASRock B460M Pro4 ¥10,245
グラボ GIGABYTE NVIDIA GeForce RTX 2060搭載 GV-N2060OC-6GD ¥33,311
メモリ CORSAIR CMK 16GX4M2A2666C16 ¥7,045
SSD Western Digital SSD 500GB ¥6,980
電源 KRPW-BKシリーズ 80PLUS Bronze 550W ATX電源 ¥6,035
  合計 ¥82,767

AI研究だけならOSは無料のLinuxで十分ですが、Windows10も新規に購入すると合計で約10万円になります。

ディスプレイやキーボードなどの周辺機器は、これまで使用していた物を流用しました。それらも新しく購入するとさらにプラス2万円ぐらいかな。MacBookからリモートで操作すれば不要ですが。

組み立て完了
組み立て完了

ケースなんて飾りです(そのうち買う)。

CPU

CPUはIntel Core i5 10400Fという製品。AMDのRyzenと迷ったけど、6コア12スレッドで約2万円というコスパの良さでこれに決めました。

INTEL 第10世代CPU Comet Lake-S Corei5-10400F 2.9GHz 6C/12TH BX8070110400F【 BOX 】 日本正規流通品
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Ryzenにも安くて良い製品があるけど品薄で買えないんですよね・・・・・・。

マザーボード

CPUをCore i5にしたので、それに対応するマザボからなるべく安いASRockのB460M Pro4というマザボを選択しました。

無線LANとBluetoothには対応していないので注意。

ASRock Intel 第10世代CPU(LGA1200)対応 B460チップセット搭載 Micro ATXマザーボード 【国内正規代理店品】 B460M Pro4
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グラフィックボード

AI学習に使うならRTX2080(10万円前後)とかの方が良いかもだけど、今回はコスパ重視なので安いグラボで我慢。

コスパの良いGTX 1660Tiと迷った結果、RTX 2060を搭載するグラボにしました。RTXシリーズにはTensorコアという技術が実装されているためAI学習には有利とのこと。

GIGABYTE NVIDIA GeForce RTX 2060搭載グラフィックボード GDDR6 6GB 【国内正規代理店品】 GV-N2060OC-6GD
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メモリー

とりあえず16GBぐらいで良いだろうと思って、適当なメモリーを8GB x 2枚購入。もし足りないようなら後で足すだけや。

ピカピカ光るやつはいらない。

CORSAIR DDR4-2666MHz デスクトップPC用 メモリモジュール VENGEANCE LPX Series 8GB×2枚キット CMK16GX4M2A2666C16
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ストレージ

これも後で増設できるので、とりあえず500GBのSSDを購入しました。
特にメーカー等にはこだわりがないので適当に。最近のSSDはちっちゃいんですねー。

バックアップ用にもう1つSSDがあると安心なのでそのうち買います。

Western Digital SSD 500GB WD Blue PC M.2-2280 SATA WDS500G2B0B-EC 【国内正規代理店品】
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電源

コスパ重視で消費電力も抑えている構成なので高価な電源は不要なはず。電源の容量を決める際は、ドスパラの電源容量計算機を使用しました。

玄人志向 電源 KRPW-BKシリーズ 80PLUS Bronze 550W ATX電源 KRPW-BK550W/85+
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OS

AIの学習用PCとして使うにはLinuxだけで十分ですが、ゲームをする場合はLinuxよりWindows 10の方が対応ゲームが多いです。Windows 10を所有していない場合はインストール用パッケージを購入する必要があります。

【新パッケージ】Windows 10 Home 日本語版/May 2019 Update適用/パッケージ版
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セキュリティソフト

セキュリティソフトも絶対に必要ですね。僕はMacとスマホ用にESETの5台ライセンスを持っていたので新たに買い増す必要はありませんでした。複数のOSで使えます。

ESET インターネット セキュリティ(最新)|5台3年|オンラインコード版|Win/Mac/Android対応
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Macからのリモート操作

App Storeから「Microsoft Remote Desktop」をインストールすれば、普段使い用のMacBookからリモートデスクトップでWindows 10を操作できるようですね。

MacからLinuxの操作はSSH接続で行えばいいし、基本的にはディスプレイやキーボードを直接接続する必要のないリモート操作で十分かも。

冬の寒い日は布団に潜ったままMacBookで操作したいんですよ・・・・・・。

[追記]
Windows 10 Home エディションではリモートデスクトップ機能は使えないみたいですね。そっか・・・・・・。

ベンチマーク結果

PCの性能を計測するためにベンチマークソフトをインストールしました。さっそく実行してみます。なおオーバークロック等は行っていません。

FF15のベンチマーク結果はこちら。「標準品質」設定で実行すると「とても快適」と出ました。

FF15
FF15ベンチマーク

「高品質」設定にすると「快適」になりました。

Ff15 2
FF15ベンチマーク

CINEBENCH R20の結果はこちら。2967ptsと出ました。

Cinebench
CINEBENCH R20

ふうん・・・・・・。というか、ベンチマークって比較対象がないとよく分からないですね。

で、AIで何がしたいの?

株や為替、仮想通貨などのトレードAIです。

僕は以前にビットコインの自動売買システムを作ったことがあり、それは今でも毎日24時間動き続けています。ハードウェアはラズパイからNVIDIAの「Jetson Nano」に変更しました(後述)。

このシステムは、あらかじめ決めた売買ルールに基づいて売買判断をするというものですが、今はこの売買判断をAIにまかせるための研究をしています。

そのためには大量のデータをAIに入力して学習させるのですが、低スペPC(というかCPU)ではこの学習に時間がかかるのです。

は?そんなのうまくいくの?

まだ研究中なのでわかりませんが、海外の論文やブログなどを色々読んでみると面白い結果を出している人もいます。

たとえばAI ARTICLESの実験結果を以下に引用します。

Now, let’s have a look at the close price history of the traning data. It’s the Litecoin data recorded between the dates 01 April, 2019 and 01 Aug, 2019. The data frequency is 1 hour.
それでは、訓練データの終値の履歴を見てみよう。これはライトコインのデータで、2019年4月1日〜2019年8月1日に記録されたもの。データ頻度は1時間だ(1時間足)。
Deep Reinforcement Learning for algorithmic trading (Test results 2)
The testing data is the Bitcoin data recorded between the dates 01 Aug, 2019 and 01 Sep, 2019. In the following figure, you see the testing data, buy/sell instances, and the resulting profit made within 1 month period.
テストデータはビットコインのデータで、2019年8月1日〜2019年9月1日に記録されたもの。テストデータ、買いと売りの例、1ヶ月間に稼いだ利益を以下の図に示す。
Deep Reinforcement Learning for algorithmic trading (Test results 2)
In the last experiment, I used Binance Coin (BNB) data. The results are shown in the following figure.
最後の実験では、バイナンスコイン(BNB)のデータを使用した。結果を以下の図に示す。
Deep Reinforcement Learning test results for Litecoin, Ripple, and Binance Coin

引用おわり。

青い線のグラフは終値のチャート、緑の点がAIの出した買いシグナル、赤の点が売りシグナルです。赤い線のグラフは利益率を表したもの。

ロングトレードのみで、ショート(空売り)はしない設定ですが、面白いことに、長期的には下降トレンドであるにもかかわらず上手く売買して利益が出ています。

・・・・・・・・・ほんまかいな!?!?

なんだか、すっごく怪しいですね。トレンドフォロワーの自分にとって、下降トレンドでショートもせずに利益が出るなんて信じられない。ねつ造じゃないの!?

なので、同ブログを参考にして似たようなシステムを作って検証したところ、けっこう近い結果になりました。えぇ・・・・・・。

しかし、訓練データやテストデータによってはうまくいかないことも多々あり、今後安心して使えるかというとやはり怪しそうです。もっと研究が必要。

また、他の論文「Deep Reinforcement Learning for Trading」でも良好な結果になっているようです。こちらは細かい仕様がいくつかよくわからなかったのでまだ検証はできていませんが。

余談:ラズパイ故障、Jetson Nanoを購入

自動売買システムの運用には消費電力の少ないラズパイを使用していたのですが、昨年購入してから一年ちょっとで壊れてしまいました。残暑の厳しい日にふと見たらCPUのヒートシンクがはずれていたので、熱で壊れてしまったのかもしれません。

そこで、新しいハードウェアとしてJetson Nanoを購入しました。

Jetsonとラズパイ
Jetson Nano(左)とラズパイ(右)

Jetson Nanoとは、簡単に言うとNVIDIA版のラズパイっぽい小型コンピュータです。小型でありながら、GPUも搭載しているためちょっとしたAI用端末として利用できます。

NVIDIA Jetson Nano Development Kit B01 開発キット AI コンピュータ 人工知能 エッジコンピューティング
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ラズパイよりサイズが一回り大きく、大きなヒートシンクも搭載しています。僕はこれに加えて別売りの冷却ファンを取り付けたので、今回は熱対策もバッチリです。

Jetson Nano
軽量(物理)なので壁などにぶら下げても余裕

OS等はMicroSDカードにインストールします。この点はラズパイと同じ。ラズパイではDebianベースの専用OSを使用していましたが、Jetson Nanoは普通のUbuntu Linuxを使用します。

MicroSDカードは16GBだと容量ギリギリで、Pythonのライブラリ等のインストール中に「容量が足りない」といったエラーが出ました。そのため32GBのMicroSDカードに買い換えました。

容量
53%使用済みとなる

いつか自動売買システムをAI化する際もこのJetson Nanoで動かしたいと思っています。

おしまい。