GPUクラウドは、クラウドGPUとも呼ばれ、AIの学習や画像処理に欠かせないGPUを、クラウドで必要な分だけ借りられるサービスです。生成AIの広がりでGPUの需要が急増し、高価なGPUサーバーを自社で買わずに使える方法として注目されています。
ここでは、GPUクラウドとは何かを、注目される背景から解説します。提供の形や料金の考え方、自社でGPUサーバーを持つ場合との違いに加えて、インフラエンジニアの仕事との関わりもまとめました。
この記事で分かること
- GPUクラウド（クラウドGPU）とは何か、注目される背景
- GPUクラウドの提供の形と主なサービス、料金の考え方
- 自社のGPUサーバーとの違いと、目的に合った選び方
GPUクラウド（クラウドGPU）とは？
GPUをクラウドで借りられるサービス
GPUクラウドは、クラウドの事業者が用意したGPU付きのサーバーを、インターネット経由で借りて使うサービスです。使いたいときに使いたい分だけ借り、使った時間に応じて料金を払うのが基本です。
GPU（Graphics Processing Unit）は、もともと画像を描くための部品ですが、たくさんの計算を同時にこなすのが得意です。この性質が、大量の計算をくり返すAIの学習や推論に向いているため、今ではAIの開発に欠かせない部品になっています。
GPUの仕組みは、［GPUサーバーとは］で詳しく解説しています。
GPUクラウドが注目される背景
GPUクラウドが注目されるようになった理由は、大きく3つあります。
| 背景 | 内容 |
|---|---|
| 生成AIの広がり | 大規模なAIの学習や運用に、大量のGPUが必要になった。 |
| GPUの高さと品薄 | AI向けの高性能なGPUは1枚でも高額なうえ、需要の急増で手に入りにくい。 |
| 設備の負担 | GPUサーバーは電力と熱が大きく、自社で動かすには電源や冷却の設備が必要になる。 |
GPUクラウドなら、こうした購入や設備の負担なしに、すぐに高性能なGPUを使い始められます。
GPUクラウドの仕組みと料金の考え方
主な提供の形
GPUクラウドには、借り方によっていくつかの形があります。
| 提供の形 | 内容 | 向いている使い方 |
|---|---|---|
| 仮想マシン（インスタンス） | GPU付きの仮想サーバーを借りる。 | 一般的なAIの開発や検証 |
| ベアメタル | GPUサーバー1台を、ほかの利用者と共有せずにまるごと借りる。 | 性能を最大限に引き出したい大規模な学習 |
| コンテナ・マネージドサービス | 環境の準備を事業者に任せ、AIの学習や推論だけを実行する。 | インフラの管理を減らし、開発に集中したい場合 |
主なサービス
GPUクラウドを提供する事業者は、大きく2つに分かれます。
| 種類 | 主な事業者 | 特徴 |
|---|---|---|
| 大手クラウド | AWS、Google Cloud、Microsoft Azure | ストレージやデータベースなど、ほかのクラウドサービスと組み合わせやすい。 |
| GPUに特化した事業者 | 国内ではさくらインターネットやGMOインターネットグループなど | GPUの種類や台数が充実していて、AIの学習向けに使いやすい。 |
すでに使っているクラウドがあるなら、そのクラウドのGPUサービスから試すのが手軽です。大量のGPUを長く使う場合は、GPUに特化した事業者も比べてみるとよいでしょう。
料金の考え方
GPUクラウドの料金は、使うGPUの種類と台数、使った時間で決まります。
主な払い方は、次の3つです。
| 払い方 | 内容 | 向いている使い方 |
|---|---|---|
| オンデマンド | 使った時間だけ払う | 短期間の検証や、使う時間が読めない場合 |
| 予約（長期契約） | 一定期間の利用を約束し、単価を下げる | 長期間、決まった量を使い続ける場合 |
| スポット | 事業者の空いているGPUを安く借りる。途中で止められることがある | 中断しても困らない学習や計算 |
高性能なGPUほど1時間あたりの料金は高くなり、使い方によっては自社でGPUを買うより高くつくこともあります。
クラウドの費用を管理する考え方は、［FinOpsとは］で紹介しています。
GPUサーバーとの違いと選び方
自社のGPUサーバーとの違い
GPUクラウドと、自社でGPUサーバーを持つ場合（オンプレミス）の主な違いは、次のとおりです。
| 項目 | GPUクラウド | 自社のGPUサーバー |
|---|---|---|
| 初期費用 | ほぼかからない。 | GPUサーバーや設備の購入に大きな費用がかかる。 |
| 使い始めるまで | すぐに使える。 | 機器の調達や設置に時間がかかる。 |
| 利用量の増減 | 必要に応じてすぐに増やしたり減らしたりできる。 | 増やすには機器の追加が必要。 |
| 長期間の費用 | 使い続けると割高になりやすい。 | 使い続けるほど割安になりやすい。 |
| 管理の手間 | 機器の保守は事業者に任せられる。 | 電源や冷却も含めて自社で管理する。 |
目的に合った選び方
どちらが向いているかは、使い方によって変わります。
- GPUクラウドが向いている
AIを試しに使ってみたい、使う時間に波がある、すぐに始めたい。 - 自社のGPUサーバーが向いている
大量のGPUを長期間使い続ける、データを社外に出せない。
実際には、ふだんは自社のGPUを使い、足りないときだけクラウドで補うといった組み合わせも広がっています
複数のGPUサーバーを束ねた大きな計算の仕組みについては、［GPU基盤とは］で解説しています。
インフラエンジニアの仕事との関わり
AIの活用が進むにつれて、GPUの環境を整えるのもインフラエンジニアの仕事になってきました。
たとえば、次のような仕事があります。
- 目的に合ったGPUの種類や台数を選び、クラウド上に環境を作る。
- AIの学習に使う大量のデータを、速く読み書きできるように整える。
- GPUの使い方を監視し、無駄な費用が出ないように管理する。
クラウドとAIの両方がわかるインフラエンジニアは、これからますます求められます。
AIを支える基盤の全体像は、［AIインフラとは］で紹介しています。
GPUクラウドでよくある疑問
Q．個人でもGPUクラウドは使える？
使えます。大手クラウドの多くは個人でも登録でき、1時間単位でGPUを借りられます。ただし、使い終わったあとにGPUを止め忘れると、料金がかかり続けます。使い終わったら必ず停止する習慣をつけましょう。
Q．料金はどのくらいかかる？
GPUの種類によって大きく変わります。画像処理向けの比較的手ごろなGPUなら1時間あたり数百円程度から使えますが、AIの学習向けの最新GPUを複数台使うと、1時間で数万円以上かかることもあります。料金は事業者や時期によって変わるので、各社の料金ページで最新の金額を確かめてください。
Q．GPUサーバーやGPU基盤とは何が違う？
GPUサーバーは、GPUを積んだサーバーそのものを指します。GPU基盤は、多くのGPUサーバーを高速なネットワークでつなぎ、大きな計算をこなせるようにした仕組みです。GPUクラウドは、そうしたGPUサーバーやGPU基盤を、クラウドのサービスとして借りられるようにしたものです。
Q．どのGPUを選べばいい？
目的によって選びます。AIの推論や画像処理なら中規模のGPUで足りることが多く、大規模なAIの学習には、メモリの多い高性能なGPUが必要です。まずは小さな構成で試し、処理時間と費用を見ながら必要な性能を見極めるのがおすすめです。
まとめ
GPUクラウドは、AIや画像処理に欠かせないGPUを、クラウドで必要な分だけ借りられるサービスです。
この記事のポイントは次のとおりです。
- GPUクラウドとは
クラウドGPUとも呼ばれ、GPU付きのサーバーをインターネット経由で借りて使うサービス。 - 背景
生成AIの広がりでGPUの需要が急増し、高額で品薄なGPUを買わずに使える方法として注目されている。 - 提供の形
仮想マシン、ベアメタル、マネージドサービスがあり、料金はオンデマンド・予約・スポットから選べる。 - 違い
初期費用なしですぐに使えるが、長期間使い続けると自社のGPUサーバーより割高になりやすい。 - 仕事との関わり
GPUの環境づくりや費用の管理など、インフラエンジニアの新しい仕事が増えている。
AIの活用が広がる中で、GPUを扱える力はインフラエンジニアの大きな強みになります。クラウドの基礎を固めながら、GPUやAIの基盤にも少しずつ触れていきましょう。
