【2022】GPUはレンタルで確保できる?運用・選び方のポイント

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GPUレンタル

GPUは、「Graphic Processing Unit」という正式名称のとおり、本来はグラフィック描画に特化したユニットです。近年は運用方法が多様化したこともあり、その需要は急速に拡大しています。GPUの個人購入が難しくなる中、注目を集めているのがGPUをレンタルするという考え方です。

今回は、GPUをレンタルで利用したいと考える方に向けて、クラウドGPU運用のメリットや、クラウドGPUの選び方のポイントについて紹介します。

GPU需要が高まっている背景

GPU需要が高まっている背景

GPUの需要は、ここ数年で急速に拡大しています。2021年はパソコン部品の各種値上がりが見られましたが、中でも大きな値上がりがあったのがGPUで、2021年6月には年初比で4割もの値上げが進み、手軽に買えるパーツではなくなりつつある傾向が見て取れます。

参考:パソコン部品値上がり 自作費用5割高、動画用も需要増(日本経済新聞)

このようなGPUの急速な需要拡大が見られる要因として、次の2つの背景が挙げられます。

GPU活用機会の増加

1つ目の背景は、GPUの活用機会がこの10年ほどで急速に増えている点です。

以前はグラフィックの描画にしか使われていなかったGPUですが、AI開発が進むにつれ、GPUの活用機会も増加していきました。というのも、最新のAI技術であるディープラーニングを有効活用するためには、CPUよりもGPUの方がはるかに優れていることが判明したためです。

CPUとは異なり、GPUは同種のタスクを同時並行で進められる仕組みを備えています。この独特の演算処理能力はグラフィックス以外の分野でも活躍し、ディープラーニングへの転用を皮切りに、他の領域でも見られるようになりました。

AI開発の他に、GPUが盛んに用いられている領域としては仮想通貨分野が挙げられます。仮想通貨の価格を維持するために行われるデータマイニングを実行する上で、GPUは必要不可欠なユニットとなっており、世界中のデータセンターで膨大な数のGPUが導入されています。

いずれの領域もこれから活況を迎えると考えられており、今後もさらなる需要の拡大が見込まれます。

半導体の不足

2つ目の背景は、半導体の不足です。

GPUの需要増加はメーカーも知るところであり、増産体制の拡充に向けた動きが見られる一方、肝心の製品供給は追いついていません。というのも、GPUの製造に必要な半導体の供給が進んでおらず、思うようにGPUを生産できていないためです。

半導体はあらゆるコンピュータに必要な部品の一種ですが、世界の半導体供給に貢献していた中国工場がアメリカから経済制裁を受けていることで、供給量が大幅に制限されています。

また、新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、中国の半導体工場はもちろん、世界中の半導体工場が本来の生産力を発揮できない状況が長く続いています。2022年5月現在は生産工場の拡大や移転によって対策が進んでいるものの、依然として世界的な供給不足が続いていることから、半導体不足の状況はしばらく続くと見られています。

そのため、GPUの流通量は依然として不足しており、いざ店頭に並んでも瞬く間に購入者が殺到、及び転売目的の購入者も殺到することから、店頭に並んでは消えるを繰り返す日々が続いています。

GPUリソース確保の問題点

GPUリソース確保の問題点

上記のような理由から、GPUの需要は非常に高く、供給が追いついていない状況下にあります。ここでは、需要増加の他に、GPUの確保においてどのような問題があるのか確認しておきましょう。

安定供給が見込めない

上述のとおり、GPUは依然として安定供給の目処が立っておらず、いつGPUが店頭に並び、欲しいタイミングで購入できるかどうかがわかりません。そのため、選り好みができる余裕があまりない点が問題視されています。

安定供給が見込めないとなると、欲しいGPUが手に入るとは限らず、当初予定していたようなGPUリソースの確保が進まない場合もあります。予算にピッタリ適合するGPUリソースを用意できるかどうかよりも、そもそも必要なリソースを確保できるかどうかも怪しいケースも少なくないため、コントロールが難しい状況にあります。

価格が高い

GPUは、そもそも本体価格が非常に高いため、気軽に買い替えたり複数台購入できたりするものではない点もデメリットです。あらかじめ決められた予算で理想のものを購入するためには下調べが必要ですが、供給不足の現状では欲しいモデルが手に入らないこともあるため、予算に適したリソースを確保できないことがあります。

個人での利用はもちろん、ビジネス目的でGPUを確保する場合は数百万円〜数千万円のGPUサーバーを導入する必要もあることから、気軽に購入できるものではない点もネックです。

ハイテク活用には大量のGPUリソースが必要になる

個人利用では大掛かりなGPUサーバーを必要にするケースは珍しいものですが、ディープラーニングや仮想通貨マイニングを実施する場合、大量のGPUリソースを用意しておかなければなりません。

大量のGPUリソースを確保するためにはお金がかかるだけでなく、供給不足の今日ではそもそも本体を確保するのも一苦労です。このような状況下で十分なGPUを確保できるのは大企業に限られるため、今後ますます中小企業と大企業の技術格差が開いていく要因にもなりかねません。

光熱費が発生する

GPUを大量に運用する場合、購入費用だけでなく光熱費も無視できないコストとなります。ディープラーニングのように24時間計算させ続けるタスクを抱えている場合、GPUサーバーをフル稼働させるだけでなく、オーバーヒートを起こさないよう、冷却設備を稼働させる必要もあります。

そのため、サーバー代と空調費用、そしてサーバーを設置するための賃貸費用も発生するため、多くの維持管理費がかかります。

買い替えの負担がある

GPUは一度買って終わりということはなく、定期的に買い替えなければならない点もデメリットです。

ビジネス目的でGPUを購入しても買い替え時期の到来までに初期費用や光熱費を回収できなければ、GPUの運用そのものが赤字をもたらす要因となります。効率良くハイテクを活用できる技術力がなければ、GPU導入で成果を期待することは難しいでしょう。

レンタル利用ができるクラウドGPUの概要

レンタル利用ができるクラウドGPUの概要

GPUの購入ハードルが高くなる中、注目を集めるのがGPUのレンタルです。

GPUレンタルの一形態として近年注目を集めるのが「GPUクラウド」で、これはオンライン経由でGPUリソースを確保し、GPUを必要な分だけ利用できるサービスです。クラウドサービスの一環として、近年は個人・法人を問わず広く普及しており、大量のGPUリソースを必要とする人は積極的に活用したいところです。

GPUをクラウドで利用するメリット

GPUをクラウドで利用するメリット

GPUをクラウド経由で利用することで、多くのメリットを期待することができます。クラウドGPUの主なメリットについて解説しましょう。

従量課金で初期費用を抑えられる

クラウドGPUは、買い切りではなく従量課金制を導入しているため、初期費用はほぼかかりません。GPUを自前で購入する場合は購入費用が発生しますが、クラウドGPUは月額で料金を支払う仕組みなので、まとまったお金がなくとも高性能なGPUを利用できます。

十分な予算が確保できない場合には、ありがたいサービスだといえます。

維持コストを削減できる

クラウドGPUは、定期的に発生する月額料金にすべての利用料金が含まれているため、別途維持管理費が発生することもありません。自前のGPUは光熱費なども後から発生するものですが、クラウドであればそれらが後から発生することはないので、意図しない費用の発生が抑えられます。

必要なリソースを好きなだけ確保できる

クラウドGPUは、使いたい分だけリソースを確保できるため、GPUのスペックを気にせずフル活用することができます。繁忙期と閑散期に合わせて契約するGPUの量を切り替えることで、忙しいときにGPUをフル稼働し、閑散期には必要最低限と使い分けられるので、GPU運用のコスト削減につながります。

また、いきなりリソースが必要になった場合でも簡単な増設手続きを済ませるだけですぐにリソースを確保できるため、スペック不足に悩む心配もありません。

買い換える必要がない

GPUをクラウド経由で利用する場合、買い替えのコストが発生しないことも特徴です。GPUのメンテナンスや刷新はベンダー側で行われるため、最新のGPUを利用したい場合、プランの変更や自動切り替えによって行えます。

GPUのスペックを吟味しながら選ぶ必要がなくなるので、業務効率化につながります。

クラウドGPUをレンタルする際のポイント

M:CPPのクラウドGPUの強み

クラウドGPUを使ってGPUのレンタルを行う場合、次の3つのポイントに注目することが重要です。

提供しているGPUのスペックを調べる

クラウドGPUは、サービスによって提供しているGPUは異なります。同じサービスの中でもプランによって用意されているGPUは異なるので、自社で必要としている基準を満たしたGPUを選びましょう。

対応フレームワークや運用環境を調べる

GPUの種類やサービスによって、対応しているフレームワークも異なります。AI活用には欠かせないPytorchやTensorflowといった、主要なサービスに対応しているかどうかを確認しておきましょう。

コストパフォーマンスをチェックする

GPUのスペックやプランの内容に応じて、料金は大きく異なります。

クラウドGPUは普通にGPUを購入するよりも安価に済むことがほとんどですが、高価なプランを選んでしまうと、思っていたようなコストパフォーマンスが得られないこともあります。必要要件と予算をあらかじめ設定の上、最適なサービスを選びましょう。

M:CPPのクラウドGPUの強み

MCPP

当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」では、優れたGPUを提供するだけでなく、ユーザビリティに優れるGPUクラウドサービスの実現に努めています。

大手クラウドGPUよりも格安で利用できる

まず、M:CPPのクラウドGPUは大手クラウドサービス比べ、格安の料金設定を実現しています。大手サービスと比較し、最大で1/2程度の料金にまで抑えることができます。

そのため、これまでクラウドGPUのコストパフォーマンスに満足できていなかった場合、M:CPPへの乗り換えによって恩恵を得られる場合があります。

最新のAMD製GPUを利用できる

M:CPPは単に安価なプランを用意しているだけでなく、最新のAMD製GPUサーバーを導入している点も強みの一つです。手頃な価格でパワフルなGPUを利用してみたいという方に最適のサービスです。

専有サーバーでノイジーネイバーの心配がない

クラウドGPU利用の懸念点として、他のユーザーとGPUサーバーをシェアすることで、お互いに干渉し合う可能性があることが挙げられます。これはノイジーネイバーと呼ばれている現象で、同じタイミングで共有サーバーを利用することで、一時的にパフォーマンスが低下する可能性があります。

M:CPPでは、すべてのユーザーに専有サーバーを提供しているため、ノイジーネイバーの問題が発生することはありません。これまで他ユーザーの干渉に悩まされてきた場合、M:CPPのサーバーへの乗り換えで問題を解消できます。

まとめ

GPUレンタルの新しい方法として広く普及しているクラウドGPUについて、その特徴を紹介しました。

GPUの需要拡大と供給不足が進む今、安定してGPUリソースを確保できる手段は限られています。クラウドGPUはコストパフォーマンスに優れていながら、好きなだけGPUリソースを利用できる優れたサービスであるため、利用しない手はありません。

コストパフォーマンスとGPUの性能の両立を目指す場合には、お気軽に当社モルゲンロットまでご相談ください。

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