【2023】GPUクラウドサービスなら「M:CPP」！概要とおすすめの理由

映像編集やグラフィック制作、機械学習や仮想通貨マイニングなど、さまざまな用途で活躍するGPUは、本体を購入したり、維持管理したりする負担が懸念されます。そこで近年、多くの組織や個人で利用が増えつつあるのが「クラウドGPU」です。

今回は、そんなクラウドGPUの導入がユーザーにどんなメリットをもたらすのか、クラウドGPUサービスを探す場合はどのようなポイントに注目すれば良いのかについて解説します。

GPU運用における「オンプレミス」と「クラウド」の違い

現在、GPU運用のアプローチには「オンプレミス型」と「クラウド型」の2種類が存在します。

オンプレミス型は、オフラインでGPUを導入し運用する、従来型のGPUの運用方法です。自費でGPUを購入し、自社サーバーやPCに実装することでリソースを確保します。一方、クラウド型は、オンライン経由でGPUのリソースを確保する手法です。

クラウドGPUは、自前でGPUを用意するのではなく、クラウド事業者が保有するGPUリソースを「借りる」ような形で確保します。クラウド事業者にライセンス料金を支払い、料金に見合った額のGPUリソースを確保できるサービスです。あるいは、月々のリソース使用量に応じた従量課金制が採用されています。

オンプレミスとクラウドでは、自社でGPUを保有する・しないにおいて大きな違いがあるといえるでしょう。

クラウドGPUを導入するメリット

クラウドGPUの導入は、利用者にとってどのようなメリットがあるのでしょうか？ここでは、従来のオンプレミス型GPUと比較したメリットについて解説します。

コストパフォーマンスに優れる

クラウドGPUの導入メリットとして、最も評価されているのはそのコストパフォーマンスです。オンプレミスのGPUの場合、導入の際に問題となったのがその費用です。

GPUは精密機器ということもあり、導入コストは非常に高額です。安価なものであれば数万円で購入はできますが、ビジネス向けの運用に耐えうるモデルとなると、数十万円のGPUを何台も購入しなければならなかったり、数千万円のGPUサーバーを導入したりする必要があります。

そのため、GPUの運用を始めたくても予算の問題から始められない組織は少なくありませんでした。そんなときに現れたのが「クラウドGPU」です。

クラウドGPUは、GPUサーバーを保有するクラウド事業者がライセンス契約者にリソースを提供するサービスであるため、ユーザーがGPUを購入する必要がありません。月額や年額での料金支払い、あるいは従量課金制で、GPUを使用することができます。

本体購入の費用がかからず、少額の定期料金のみで豊富なリソース運用が可能であるため、初期投資の余裕がない組織や個人にとって、革新的なサービスだといえるでしょう。

導入が容易である

クラウドGPUは、オンプレミスと比べて導入も簡単です。オンプレミスは本体を購入し、自社システムに組み込む負担が発生していましたが、クラウドではその必要がありません。

クラウドGPU利用はライセンスを契約した後、すぐに利用を開始できるため、セットアップの負担を気にすることなく使い始めることができます。すぐにリソースを拡充したいときも、プラン変更手続きを完了するだけで迅速に確保可能です。

維持管理負担が小さい

クラウドGPUなら、維持管理の負担もかからず、最小限の人員で運用できます。

オンプレミスの場合、サーバーを管理するためのスペースや空調コスト、そして買い替えのコストや本体メンテナンスのコストも発生します。一方のクラウドGPUは、これらの維持管理コストがすべてライセンス料金に含まれているため、別途費用を計上する必要がありません。

クラウド事業者が維持管理を担当するため、そのための人員や時間をユーザーは割かなくて良いのです。

BCP対策に貢献する

近年注目を集めるBCP対策においても、クラウドGPUは貢献します。

オンプレミスのGPUの場合、サーバーを設置しているオフィスが地震や津波で倒壊した場合、業務環境を復旧するのに多大な時間を要します。一方、クラウドGPUであれば国内外に複数設置されたGPUサーバーを利用できるため、一箇所が災害の被害を受けても、別のバックアップサーバーですぐに復旧が可能です。

災害大国の日本においては、クラウドGPUの導入はBCP対策において非常に有意義な決断となるでしょう。

クラウドGPUの選び方のポイント

では、クラウドGPUを選ぶ際にはどういった点に気をつければ良いのでしょうか？ここでは、クラウドGPUサービスを選ぶ上でのポイントについて解説しましょう。

サービス間のコストの違いに注目する

クラウドGPUは、サービスによって料金が異なります。GPUの仕様や利用規模、価格形態など、最終的なコストにつながるさまざまな要素があるため、一つひとつ精査することが大切です。

対応フレームワークに注目する

AI開発を推進したい場合、対応フレームワークが豊富なクラウドGPUを使うことをおすすめします。

フレームワークはAI開発を効率化させる重要なツールですが、対応しているかどうかはクラウドサービスによって異なります。自社で運用しているフレームワークがクラウドGPUでも使えるかどうか確認しておきましょう。

カスタマイズ性を確認する

自社のニーズに合ったプランがない場合、独自にカスタマイズできるかも問い合わせてみることが大切です。

カスタマイズができないサービスだと、スペックの過不足に悩まされ、結果的にクラウド導入の恩恵が小さいということにもなりかねません。柔軟性の高いサービス選びが、クラウドGPU導入の成功には必要です。

クラウドGPUサービス「M:CPP」とは

クラウドGPUサービスにはさまざまな種類があり、一つのサービスを選定するのは難しいものです。そんな中おすすめしたいのは、当社モルゲンロットが提供するクラウドGPUサービスの「M:CPP」です。

M:CPPなら、コストやスペック、そして選定時の負担を解消するためのサービスが揃った、利便性と高い導入効果の両立を実現できます。法人・個人を問わずすべてのエンジニアの負担を軽減し、本来の開発業務に集中できる環境を提供するため、さまざまな強みを持ってユーザーの問題解決に貢献可能です。

クラウドGPU導入を検討する方にも、多様なニーズが存在しています。たとえば、次のようなことが挙げられるでしょう。

開発・テスト段階でのコストを抑えたい
大手GPUクラウドから乗り換えたい
自社・個人保有の運用、管理コストを抑えたい

M:CPPでは、このような課題を速やかに解決することができます。

クラウドGPUを導入するなら「M:CPP」がおすすめの理由

それでは、「M:CPP」が他のクラウドGPUよりも優れている点としては、どのようなメリットが挙げられるのでしょうか？他社の一般的なクラウドGPUサービスと比較して、M:CPPが優れている強みについて解説します。

大手クラウドGPUよりも優れたコストパフォーマンスを備えるから

「M:CPP」のメリットとして無視できないポイントは、そのコストパフォーマンスです。

M:CPPでは、大手クラウドGPUと比較して、1/2以下の費用でGPUリソースを確保することも難しくありません。クラウドGPUは、必ずしもそのすべてが安価であるとは限りません。

そのため、ユーザーの方によっては今ひとつ費用対効果に満足できていないケースもあります。しかし、M:CPPならそのような問題を解決できます。

まだクラウドGPUを試したことがない人はもちろん、すでにクラウドGPUを導入しているけれど、費用面での恩恵は得られていないとお悩みの方にもM:CPPの導入を強くおすすめします。また、大規模な開発を控えていて、さらなるコスト削減を必要としている方にも、おすすめできるサービスです。

専有サーバーで干渉が発生しないから

M:CPPでは、すべてのユーザーに対して専有のサーバー提供を進めています。つまり、1アカウントにつき一つのサーバーです。コストパフォーマンスを強みとするクラウドGPUサービスには、複数のユーザーが一つのサーバーを共有して利用するものも少なくありません。

利用タイミングやリソースが重ならないのであれば、この形態でも大きな問題はありませんが、業務上どうしてもタイミングが重なることは免れないものです。

サーバー共有型のサービスの場合、使用タイミングが複数のユーザーで重なってしまうと、お互いにリソースを使い合うことで干渉が発生する場合があります。これはノイジーネイバーとも呼ばれ、ユーザー同士がリソースを食いあうことで、本来よりもGPUのパフォーマンスが低下してしまう現象です。

こういった問題を未然に防ぐため、M:CPPでは専有サーバー制を設けています。1ユーザーに1つのサーバーを提供し、他のユーザーの干渉を受けるリスクを回避可能です。ノイジーネイバーを回避できる仕組みを採用することで、ユーザーはカタログ通りのスペックを、いつでもM:CPP上で利用することができます。

エンジニアからプランや見積もりの提案を受けられるから

M:CPPの利用を検討している方に向けて、エンジニアからサーバー契約のプランや見積もりを受けることもできます。クラウドGPUのような新しいサービスを導入する際、負担となるのが自社にあったプランの選定です。どれだけサービス事業者が豊富なプランを用意していても、自社に合ったプランを選ぶのはユーザー側の仕事であるため、この手間を負担に感じて導入を見送るケースもあるものです。

そこでM:CPPでは、導入を検討している方の負担を少しでも小さくするべく、M:CPPのエンジニアが利用目的に合わせた最適な構成を、フルカスタマイズで提案しています。利用を検討している方は、ただ必要なリソースや課題について相談するだけで良いため、プランの検討に時間をかける必要はありません。

また、提案のサーバープランはフリートライアル期間が設けられているため、実際に自社にフィットするかどうかを無料で確認できます。

ニーズの解消に役立っているか、そのほか過不足がないかを確認してから本契約できるため、満足度の低いサービスを契約してしまう心配はありません。自社にあったサーバープランがわからないという方にも、積極的に利用してもらいやすいサービスです。

M:CPPに対応しているフレームワーク

近年、「M:CPP」を機械学習やディープラーニングを目的として導入するユーザーも増加傾向にあります。M:CPPでは、そういった需要に対応すべく、AI開発に役立つさまざまなフレームワークに対応させ、ニーズの解消に努めています。

動作確認が取れているフレームワーク

M:CPPではAMD製のGPUを採用していますが、同GPUではROCmという環境での運用が基本です。そのため、M:CPPはROCmで動作するフレームワークなら基本的にすべて運用ができますが、ポピュラーなフレームワークはM:CPPでも別途検証を実施しています。

M:CPPで動作確認が取れているフレームワークとしては、次のものが挙げられます。

TensorFlow
PyTorch
ONNX (ONNX Runtime)
CuPy

上記のフレームワークを採用している場合、M:CPP上でも安心して運用が可能です。

未検証だが動作ができるフレームワーク

一方で、一部のフレームワークについては動作検証が行われていないため、何らかの事情で正しく動作しない可能性を抱えています。ただ、ROCm環境で動作が確認されているものであれば、問題なく使うことができるでしょう。

未検証だが動作ができるフレームワークとしては、次のものが挙げられます。

MXNet
PaddlePaddle
JAX

検証こそ未実施ではあるものの、公式ドキュメントにROCm対応の旨が記載されているため、安心して利用可能です。

M:CPPの主なコスト事例

最後に、「M:CPP」の利用に伴うコストについてです。M:CPPでは大きく分けて、次の4つの料金プランを用意しています。

LOW COST
MIDDLE CLASS
HIGH CLASS
ULTRA PERFORMANCE

ただ、これらのプランはあくまでも目安であり、ユーザーニーズに応じた柔軟なプラン編成も行っています。導入の際には、一度見積もりを別個に立ててもらうと良いでしょう。

低価格プランを希望する場合

最も安価な「LOW COST」プランを選んだ場合、目安の料金としては4万7,150円からの利用となります。最小限のGPU環境で良いという場合であれば、こちらのプランで問題なくリソースを利用してもらうことが可能です。

ハイエンドプランを希望する場合

M:CPPが提供する最上位のハイエンドプランは、GPUはRadeon VIIを採用した「ULTRA PERFORMANCE」プランです。こちらのプランを選んだ場合、月額料金は12万5,600円となります。これ以上のスペックを求める、あるいはそれ以下のスペックを求めている場合にも対応可能なので、参考にしてみてください。

まとめ

この記事では、クラウドGPUの強みやオンプレミスとの違い、そしてクラウドGPUのM:CPPがどんな利点を持っているかについて解説しました。クラウドGPUサービスにはさまざまな種類がありますが、M:CPPは他のクラウドGPUにはない、独自の強みを提供し、ユーザーニーズの解消に取り組んでいます。

安価でありながら十分なスペックを、専有サーバーで存分に活用してもらえるので、費用対効果とパワーの両立を考えている方におすすめしたいサービスです。

料金プランはユーザーの課題に合わせて柔軟にカスタマイズできるだけでなく、当社エンジニアが最適なプランを提案するので、ユーザー側で時間をかけて考えてもらう必要はありません。クラウドGPU導入を検討の際には、お気軽にM:CPPまでお問い合わせください。