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。
はじめに
【2025年最新版】マルチGPU構築 - SLI/Cross|初心者必見！
マルチGPUシステムの現状と可能性
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
マルチGPUの歴史と現在について、
ゲーミング用途の変遷
全盛期（2004-2016）
- SLI（NVIDIA）登場
- 最大4枚構成も可能
- 多くのゲームが対応
衰退期（2017-2020）
- DirectX 12での扱い変更
- ゲーム側の対応減少
- シングルGPU性能向上
- コストパフォーマンス悪化
現在（2021-）
- ゲーミングSLI実質終了
- NVLink一部モデルのみ
- AI/プロ用途へシフト
- マルチGPUレンダリング継続
ゲーミング用途の変遷について、
現代のマルチGPU用途
AI・機械学習
- 並列処理で高速化
- VRAM容量の拡張
- トレーニング時間短縮
- 推論の高速化
コンテンツ制作
- 3Dレンダリング
- 動画エンコード
- リアルタイムプレビュー
- 複数タスク同時実行
科学計算
- シミュレーション
- データ解析
- 暗号解読
- 分子動力学
現代のマルチGPU用途について、
ハードウェア要件
ハードウェア要件について、
マザーボード選択
PCIeスロット要件
- x16スロット複数必須
- 電気的にもx16動作推奨
- スロット間隔確認
- チップセット制限注意
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、
CPU要件
PCIeレーン数
- 最低：32レーン
- 推奨：48レーン以上
- HEDT CPU推奨
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、
電源要件の計算
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
- EVGA SuperNOVA 1600 T2
- Seasonic PRIME TX-1600
電源要件の計算について、
冷却要件
エアフロー設計
- GPU間隔最低2スロット
- 縦置きライザー検討
- 追加ケースファン必須
- 正圧環境推奨
水冷化の検討
- 2枚以上は水冷推奨
- 並列/直列接続選択
- ポンプ流量確保
- ラジエーター容量計算
冷却要件について、
ゲーミング向けマルチGPU
ゲーミング向けマルチGPUについて、
NVLink（RTX 4090）
セットアップ手順
- NVLinkブリッジ装着
- ドライバーインストール
- NVIDIAコントロールパネル設定
- SLIプロファイル選択
対応ゲーム例
パフォーマンス向上
- 最大180%（理想的条件）
- 現実的：130-150%
- 4K/8K解像度で効果大
NVLink（RTX 4090）について、
代替手段
DirectX 12 Explicit Multi-GPU
- ゲーム側の実装必要
- 異なるGPU混在可能
- 対応タイトル極少
Split Frame Rendering
- 画面分割レンダリング
- VR用途で有効
- 専用API必要
代替手段について、
AI・機械学習向け構成
AI・機械学習向け構成について、
基本構成例
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
ソフトウェア設定
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)
パフォーマンス最適化
GPU間通信
- NVLink使用で大幅改善
- PCIe 4.0/5.0推奨
- GPUDirect対応
メモリ管理
- バッチサイズ調整
- グラディエント累積
- Mixed Precision Training
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
コンテンツ制作向けについて、
3Dレンダリング
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、
動画編集
DaVinci Resolve
- 複数GPU自動認識
- エンコード/デコード分離
- リアルタイムエフェクト
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
システム構築手順について、
物理的な組み立て
手順
-
電源ケーブル準備
- 各GPU用に独立給電
- デイジーチェーン避ける
- 品質の良いケーブル
-
GPU取り付け
- 上から順に装着
- しっかりと固定
- サポートブラケット使用
-
ブリッジ接続
- NVLink/CrossFire
- 確実な接続確認
- ケーブル管理注意
物理的な組み立てについて、
BIOS設定
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。
ドライバーとソフトウェア
インストール順序
- チップセットドライバー
- GPUドライバー（クリーンインストール）
- NVLink/CrossFireドライバー
- 管理ソフトウェア
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。
トラブルシューティング
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。
よくある問題
認識されない
- PCIeスロット確認
- 電源接続確認
- BIOS設定見直し
- ドライバー再インストール
パフォーマンス低下
- サーマルスロットリング
- 電源不足
- PCIe帯域制限
- ドライバー設定
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。
診断ツール
GPU-Z
- 各GPU状態確認
- PCIeリンク速度
- 電力消費監視
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
電力と熱管理について、
電力管理
分電対策
効率化
電力管理について、
冷却強化
ケース選択
追加冷却
- GPU間にファン設置
- サイドパネルファン
- 外部排気ダクト
冷却強化について、
コスト分析
コスト分析について、
初期投資
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、
ランニングコスト
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、
ROI（投資回収）
AI開発
- クラウドGPU代替
- 開発効率向上
- 6-12ヶ月で回収可能
コンテンツ制作
ROI（投資回収）について、
将来の展望
将来の展望について、
技術トレンド
チップレット化
AI特化
- 専用アクセラレーター
- ソフトウェア最適化
- 新しい並列化手法
技術トレンドについて、
投資判断
推奨ケース
- AI開発本格化
- プロフェッショナル用途
- 研究・開発目的
非推奨ケース
投資判断について、
まとめ
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
- 明確な用途設定
- 十分な電源・冷却
- 適切なハードウェア選択
- 継続的な最適化
注意事項
- 初期投資が高額
- 消費電力大
- 専門知識必要
- メンテナンス重要
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。
よくある質問（FAQ）
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？
Q: 初心者でも自作PCは作れますか？について、
Q: 予算はどのくらい必要ですか？
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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Q: 予算はどのくらい必要ですか？について、
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