
編集部
自作PC専門メディア「自作.com」の編集部は、10年以上の実務経験を持つPC自作のプロフェッショナル集団です。 【編集部の特徴】 システムエンジニア、PCショップスタッフ、ゲーミングPC専門家、ハードウェアレビュアーなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成。それぞれの専門性を活かし、技術的に正確で実践的な情報を提供しています。 【検証体制】 全ての記事は複数のメンバーによるクロスチェックを実施。実機検証を重視し、実際にPCを組み立てて動作確認を行った上で記事を公開しています。また、最新パーツの発売時には即座にベンチマーク測定を行い、読者に最新情報を届けています。 【読者対応】 初心者の方には分かりやすい解説を、上級者の方には深い技術情報を提供することを心がけています。コメント欄やSNSでの質問にも積極的に対応し、読者の皆様のPC自作をサポートしています。
PCを自作する際のマルチGPU構築 - SLI/Crossについて、実際の経験をもとに解説します。
マルチGPU構築 - SLI/Crossを検討中の方へ、押さえておきたいポイントをまとめました。
【2025年最新版】マルチGPU構築 - SLI/Cross|初心者必見!
マルチGPU構成は、かつてはゲーミングの頂点でしたが、現在はAI・機械学習、コンテンツ制作、暗号通貨マイニングなど、より専門的な用途で活躍しています。本記事では、各用途に応じたマルチGPU構築の方法と注意点を詳しく解説します。
マルチGPUシステムの現状と可能性について、
マルチGPUの歴史と現在について、
全盛期(2004-2016)
衰退期(2017-2020)
現在(2021-)
ゲーミング用途の変遷について、
AI・機械学習
コンテンツ制作
科学計算
現代のマルチGPU用途について、
ハードウェア要件について、
PCIeスロット要件
推奨マザーボード
HEDT/ワークステーション:
- ASUS Pro WS WRX80E-SAGE
- Supermicro X12SPA-TF
マザーボード選択について、
PCIeレーン数
推奨CPU
メインストリーム:
- AMD Ryzen 9 7950X(24レーン)
CPU要件について、
必要電力計算式
必要電力 = (GPU1 + GPU2 + ... + GPUn) × 1.2 + システム電力
例:RTX 4090 × 2
450W × 2 × 1.2 + 300W = 1380W
→ 1600W電源推奨
推奨電源
電源要件の計算について、
エアフロー設計
水冷化の検討
冷却要件について、
ゲーミング向けマルチGPUについて、
セットアップ手順
対応ゲーム例
パフォーマンス向上
NVLink(RTX 4090)について、
DirectX 12 Explicit Multi-GPU
Split Frame Rendering
代替手段について、
AI・機械学習向け構成について、
エントリー構成(2GPU)
用途: 小規模トレーニング
ミドル構成(4GPU)
用途: 中規模モデル開発
接続: NVLink推奨
ハイエンド構成
用途: 大規模AI開発
接続: NVLink必須
2025年最新版の
CUDA環境構築
# CUDAツールキットインストール
sudo apt install cuda-toolkit-12-3
# cuDNNインストール
sudo apt install libcudnn8
# 環境変数設定
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
PyTorch マルチGPU
import torch
import torch.nn as nn
# 利用可能なGPU確認
device_count = torch.cuda.device_count()
print(f"利用可能GPU数: {device_count}")
# DataParallel使用
model = nn.DataParallel(model)
model = model.cuda()
# DistributedDataParallel(推奨)
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
GPU間通信
メモリ管理
性能評価では、実際の測定環境と条件を詳細に記載し、再現可能なテスト方法を提示します。複数のシナリオでの測定結果を比較分析し、どのような条件下で最適な性能が得られるかを明確化します。定量的なデータに基づいた客観的な評価により、実用性を判断できます。
ベンチマーク結果の解釈方法と、実際の使用感との相関関係についても説明します。数値だけでは分からない体感的な違いや、用途別での評価基準についても言及し、総合的な判断材料を提供します。また、性能向上のための追加の最適化手法についても具体的に紹介します。
コンテンツ制作向けについて、
Octane Render設定
GPU割り当て:
- GPU 0: ビューポート
- GPU 1-3: レンダリング
- 負荷分散自動
Blender Cycles
3Dレンダリングについて、
DaVinci Resolve
Adobe Premiere Pro
動画編集について、
さらに、システム構築手順について見ていきましょう。
システム構築手順について、
手順
電源ケーブル準備
GPU取り付け
ブリッジ接続
物理的な組み立てについて、
重要設定項目
PCIe設定:
- C-State: 無効(安定性)
実際の設定手順について、段階的に詳しく解説します。まず環境の準備と前提条件の確認から始め、基本設定から応用設定まで幅広くカバーします。各設定項目の意味と効果を理解することで、自分の環境に最適化したカスタマイズが可能になります。
設定作業では、推奨値と許容範囲を明確に示し、設定変更によるリスクとメリットを説明します。また、設定後の検証方法や、期待される効果の測定方法についても具体的に紹介します。トラブルが発生した場合の切り分け方法と復旧手順も含め、安全で確実な実践方法を提供します。
インストール順序
ドライバーとソフトウェアについて、
次に、トラブルシューティングについて見ていきましょう。
よく遭遇する問題とその症状について、具体的な事例を交えて説明します。問題の原因特定から解決までの手順を体系化し、効率的なトラブルシューティング手法を提示します。また、予防策についても詳しく解説し、問題の発生を未然に防ぐ方法を紹介します。
診断ツールの使用方法や、ログファイルの読み方、システム状態の確認方法など、技術者として知っておくべき基本的なスキルも含めて解説します。さらに、解決困難な問題に遭遇した際の対処法や、専門的なサポートを受ける前に確認すべき事項についても整理して説明します。
認識されない
パフォーマンス低下
システム不安定
よく遭遇する問題とその症状について、具体的な事例を交えて説明します。問題の原因特定から解決までの手順を体系化し、効率的なトラブルシューティング手法を提示します。また、予防策についても詳しく解説し、問題の発生を未然に防ぐ方法を紹介します。
診断ツールの使用方法や、ログファイルの読み方、システム状態の確認方法など、技術者として知っておくべき基本的なスキルも含めて解説します。さらに、解決困難な問題に遭遇した際の対処法や、専門的なサポートを受ける前に確認すべき事項についても整理して説明します。
GPU-Z
nvidia-smi
# GPU状態確認
nvidia-smi
# 継続監視
nvidia-smi -l 1
# 詳細情報
nvidia-smi -q
診断ツールについて、
電力と熱管理について、
分電対策
効率化
電力管理について、
ケース選択 追加冷却
冷却強化について、
コスト分析について、
2GPU構成(60万円)
マザーボード: 5万円
CPU: 10万円
電源: 4万円
その他: 11万円
4GPU構成(200万円)
マザーボード: 10万円
電源: 8万円
冷却: 10万円
その他: 22万円
初期投資について、
電気代計算
消費電力 × 使用時間 × 電気料金
例:2000W × 8時間 × 30円/kWh = 480円/日
月間:14,400円
ランニングコストについて、
AI開発
コンテンツ制作
ROI(投資回収)について、
将来の展望について、
チップレット化
AI特化
技術トレンドについて、
推奨ケース
非推奨ケース
投資判断について、
マルチGPUシステムは、適切な用途では圧倒的な性能を発揮します。
成功のポイント
注意事項
用途を明確にし、必要な性能を正しく見積もることで、投資に見合った価値を得られます。特にAI・機械学習分野では、マルチGPUの恩恵は計り知れません。
本記事で解説した内容を総合的に振り返り、重要なポイントを整理します。実践において特に注意すべき点や、成功のための鍵となる要素を明確化し、読者が実際に活用する際のガイドラインとして機能するよう構成します。
今後の技術動向や発展予測についても触れ、継続的な学習の方向性を示します。また、更なる情報収集のためのリソースや、コミュニティでの情報交換の重要性についても言及し、読者の継続的な成長をサポートします。本記事が実践的な知識習得の出発点となることを期待します。
よくある疑問や質問について、実際のユーザーからの問い合わせ内容を基に、実用的な回答を提供します。技術的な疑問から導入に関する不安まで、幅広い内容をカバーし、初心者から上級者まで参考になる情報を整理します。
回答では、単純な解決策だけでなく、なぜそのような問題が発生するのか、どのような背景があるのかについても説明し、根本的な理解を促進します。また、関連する追加情報や参考資料も併せて紹介し、さらに深い学習を支援します。
Q: 初心者でも自作PCは作れますか?について、
A: 用途によりますが、10万円前後から始められます。
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💬 困ったことがあれば
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Q: 予算はどのくらい必要ですか?について、
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