GPUは、最新のPCであればいずれの製品にも搭載されているようなポピュラーなユニットです。しかし、近年の需要増加に伴い、負荷の大きい運用に際してはクラウドサービスを経由して利用するケースも増えてきています。
今回は、GPUをクラウドサービスで活用することで、どのようなメリットが得られるのかについて解説します。
GPUが注目を集める背景
GPUは「Graphic Processing Unit」の略称で、主にグラフィック関連の演算処理を担当しているPCパーツです。
一見すると限定的な役割にとどまるGPUですが、近年は大いに注目を集めています。その理由としては、次の2点が挙げられます。
性能が飛躍的に進歩しているから
GPUは、ここ数年で大きな進歩を遂げているため、10年前のモデルとは比較にならないほどのパフォーマンスを発揮できるようになってきました。小さな家庭用のGPUであっても、4K映像の編集にも使用することができたり、高度な3Dグラフィック映像を制作できたりと、パワフルな働きを見せてくれます。
多様な用途が登場したから
GPUはグラフィック向けに開発されたユニットですが、最近ではグラフィック処理以外にも採用されるケースが増えてきています。
具体的な活用方法については後述しますが、このような多様な用途が実現したのは、サードパーティやGPUメーカーによって専用のフレームワークがリリースされたためです。GPUとともにフレームワークをインストールすることで、高度な計算処理能力を映像分野以外にも活用が可能です。
GPU運用が可能な分野
具体的なGPU運用が可能な分野としては、次の領域で積極的に起用されています。
映像・ゲーム
映像制作やゲーム制作において、高性能なGPUは欠かせません。
グラフィック技術はここ数年で大幅に進化しており、最新のGPUを用意しなければそれらを扱うことは極めて難しくなっています。映像技術の進化とともに、GPUは比例して性能改善が何度も繰り返されてきました。
人工知能
GPU運用が注目を集めている分野として、人工知能開発（AI）はここ数年で大いに成長してきました。
AI開発には膨大な量のデータ計算が必要となりますが、この計算処理をGPUでも行えるどころか、従来のCPUを用いた計算よりもはるかに高いパフォーマンスを発揮できるとして、今やAI開発のスタンダードとなっています。高度なAI開発を目指せば目指すほど、負荷の大きい計算が求められますが、中でもディープラーニングの実現にはGPUの存在が不可欠です。
ディープラーニングは自動運転や高度な画像生成技術などを実現するためには不可欠な学習アプローチですが、その実現には膨大なデータと計算能力が必要です。GPUリソースを豊富に用意することで、ディープラーニングのような高度な学習を可能にし、ビジネスや研究において多大な成果をもたらします。
仮想通貨
仮想通貨におけるデータマイニングにも、GPUは欠かせません。
マイニングもディープラーニング同様、膨大な計算リソースが必要になりますが、GPUが最適であるとして、世界各国で採用されています。今でこそ仮想通貨市場は落ち着きを取り戻しているものの、今後仮想通貨への注目が再燃すれば、GPUの価格も高騰し、リソースの奪い合いが始まることも予想されます。
GPU運用の課題
GPUはパワフルなリソースを提供してくれるため、最先端のデータ活用や研究を実現するために不可欠な存在です。そんなGPU運用を妨げる問題としては、次の3つが挙げられます。
多大な初期投資が必要
GPUは高度な計算を高速でこなせる頼もしい存在ですが、一台あたりの価格は高額です。ましてや、ビジネス用のモデルとなると数百万から数千万円もするGPUサーバーを導入しなければならず、試験的に導入することも難しくなります。
導入に伴うハードルが高いことから、GPUを用いたハイテクの活用は大手企業に集中する傾向にあります。
維持管理コストが大きい
GPUはその導入に費用がかかるだけでなく、維持管理にもコストが発生します。膨大なGPUを24時間運転させるとなると、そのための電気代は膨大な額になりますし、それらを冷却するための空調コストも発生します。
ただGPUを購入したからといって気長に開発できるわけではなく、維持管理コストを回収できるよう、短期間で結果を出さなければならないことも大きなプレッシャーとなります。
導入に時間がかかる
GPU導入は思いついてすぐ実装フェーズに移行できるものではなく、大きなユニットを購入すればするほど、導入には時間がかかります。
どれくらいのGPUリソースが必要かは時期によって変動することもありますが、必要になってからGPUを増設していてはタイミングを逃してしまいます。小回りの効く運用ができないという点も自前でGPUを運用するデメリットです。
GPUのクラウドサービスを利用するメリット
このような課題を解消してくれるのが、クラウド経由でのGPU運用です。どのようなメリットがあるのか確認しておきましょう。
膨大なリソースを活用できる
GPUをクラウド経由で利用する場合、ほぼ無尽蔵のリソースを好きなだけ利用できることが強みです。クラウド経由で欲しい分だけGPUを契約できるため、導入負担などを考えることなくリソースを確保可能です。
GPUは近年需要の拡大から品薄になりつつあるため、従来と同じ価格で同じリソースを確保できるとは限らなくなってきました。クラウドサービスであれば、こういった品薄や価格変動の影響を受けにくいため、予算の範囲内で安心して利用ができます。
コストパフォーマンスに優れる
クラウドGPUは、オンプレミスのGPUよりもコストパフォーマンスに優れる点が強みです。たいていのクラウドサービスは従量課金制でGPUを提供しているため、初期費用を抑えながら豊富なリソースを確保できます。
初期投資の余裕がない中小企業やスタートアップにとって、クラウドサービスの活用は不可欠ともいえるソリューションです。
迅速に導入できる
クラウド経由でGPUを利用すると、導入も迅速です。リソースの確保はオンライン経由でライセンスを契約するだけなので、本体が会社に届くのを待つなどの必要もありません。
多様な働き方を実現できる
クラウド経由でGPUを利用できるということは、オフィスにとらわれることのないリモート環境での就労の実現にもつながります。GPUリソースの都合で会社への出社を余儀なくされていたという方は、GPUクラウドの導入で解消できる可能性があります。
GPUをクラウドで利用する際の懸念点
GPUクラウドの運用は便利な反面、懸念すべき点もあります。あらかじめ確認しておきましょう。
コストパフォーマンスが期待通りとならない可能性がある
GPUクラウドは、GPU本体を自前で購入するよりもお得ではあるものの、どれくらいコストカットが可能かは契約するプランや、事業者によって異なります。
予算に最適なクラウドサービスを選び、適切なプランをピックアップして検討することが大切です。
ノイジーネイバーなどの問題が発生する場合がある
GPUをクラウド経由で利用する場合、GPUサーバーを他のユーザーと共有して運用しなければならないこともあります。この際、お互いのGPU利用が干渉し合ってしまい、本来のパフォーマンスを発揮できない場合があります。
この現象をノイジーネイバーと呼びますが、安定した利用環境を実現したい場合、うまくこの問題を回避できるサービスやプランを選ばなければなりません。
目的に応じたフレームワークを運用できない可能性がある
GPUサーバーは多用途に活躍していますが、そのサーバーが運用したいフレームワークに適していない場合、せっかくのリソースを活用できない可能性もあります。事前にフレームワークの適合性を確認し、リソースをフル活用できるかチェックしなければなりません。
M:CPPのクラウドサービスが持つ強み
M:CPPのGPUクラウドは、上記のような課題を解消すべく、独自の強みをユーザーに提供しています。最後に、当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」のアドバンテージを紹介します。
大手クラウドよりも優れたコストパフォーマンスを実現できる
M:CPPでは、GPUクラウドのコストパフォーマンスを最大化すべく、他社よりも優れた料金設定を実現しています。大手クラウドサービスと比べ、コストを最大で半分程度まで抑えられるプランも用意しているため、既存のGPUクラウドのコストに満足がいっていない場合でも、検討していただきたいサービスです。
専有サーバーで他のユーザーのノイズを回避できる
他のユーザーとのサーバー共有で発生するノイジーネイバーの問題も、専有サーバーの提供によって回避しています。GPUクラウドを利用する際、自社専用のサーバーとして活用できるため、他のユーザーの干渉を受けることはありません。
多様なフレームワークに対応している
M:CPPのGPUサーバーは、AI開発や仮想通貨マイニングなど、多用途に対応できるよう各種フレームワークを実装可能です。TensorFlowやPyTorch、CuPyなど、運用目的に応じたフレームワークやライブラリを利用可能です。
自社に最適な構成を提案してもらえる
GPUサーバーの契約の際、エンジニアがクライアントに最適なカスタマイズやプランを提案するので、選定にかかる時間の削減や、担当者の負担軽減にも努めます。GPUクラウドによる業務効率化効果を高めたい方にぜひ活用していただきたいサービスです。
まとめ
GPUをクラウド経由で利用する企業は、増加傾向にあります。GPUの高騰や需要拡大が進む中、豊富なリソースを高いコストパフォーマンスで利用できる機会は積極的に活用したいところです。
当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」では、そんな効率的なGPU運用を進められるクライアントのサポートに努めています。ご利用を検討の際には、お気軽にご相談ください。