高速計算を得意とするGPUは、さまざまな分野でその価値を発揮しています。しかし、新規にGPUを導入しようとすると、高額なコストや専門知識が必要となるなどの課題が存在します。これらの課題に対応するために、GPU as a Serviceが注目を集めるようになりました。本記事では、GPU as a Serviceの概要や利用するメリットについて解説します。

GPU as a Serviceとは

GPUは、画像処理や3Dグラフィックスのレンダリングを高速化するために開発されました。近年では機械学習やビッグデータ分析などの分野でも活用されるようになり、用途が広がっています。しかし、GPUの導入には高額な初期コストや維持管理に関する専門的な知識が必要となり、大きなハードルとなっています。

GPU as a Service (GPUaaS)はクラウドベースでGPUを提供するサービスです。ユーザーはサブスクリプション形式や時間単位での支払いを通じて、必要に応じてGPUリソースを利用できます。GPUaaSは、科学シミュレーション、深層学習、動画レンダリング、金融リスク分析など、多岐にわたる用途で使用されています。

オンプレミスによるGPU活用の課題

社内でGPUを導入する際、導入コストや運用コストが非常に高くなることが多く、また、管理や運用には専門的なスキルを持つ人員が必要です。業務に合わせて適切にリソースを調整するのは難しく、多くの企業にとって課題となっています。

コスト面の課題

GPUは一般的なCPUと比べて導入コストが高く、消費電力も大きいことから運用コストとなる電気代がかさみます。世界的な半導体不足や製造コストの高さも、GPU導入のコストを押し上げる要因となっています。また、デスクトップPCなどで用いられるグラフィックボードに搭載するGPUはNVIDIAが圧倒的なシェアを誇り、競合企業が少ないことも高コストとなる要因です。

高性能なGPUを用意しようとすると、導入数によっては数百万円から数千万円のコストがかかる場合もあります。例えば、AIや高性能コンピューティングの用途で用いられることの多いNVIDIA A100 80GBは、100万円以上の値段が付けられています。これだけの設備導入にかかるコストに見合うリターンが得られるか、事前に想定することは難しいでしょう。

管理や運用面の課題

GPUの管理や運用には専門的なスキルを持つ人員が必要です。導入後もソフトウエアのアップデート管理が継続的に求められます。GPU向けソフトウエアは頻繁にアップデートされるため、バージョンの整合性を保つことや、古いハードウエアのサポート切れに対応することが課題となります。CUDAやTensorFlowなどのGPU向けソフトウエアはアップデートが頻繁にあるため、古いGPUでは対応できないという問題も発生しうるでしょう。

オンプレミスでの機器の導入は、リソースの拡大や縮小が困難であるため、業務やビジネス環境の状況によっては活用しにくい場面が出てきます。特にGPUは性能向上のスピードが速いため、多額の初期投資をして導入してもわずか2、3年で時代遅れとなる可能性もあります。

GPU as a Serviceの利点

GPUaaSの活用でGPUを導入する際の手間やコストの低減が期待できます。スケーラビリティに優れるため、ビジネスの規模に応じてリソース量を調整できることもメリットです。

GPU導入の手間やコストが少ない

GPU as a Serviceを利用することで、物理的なGPUハードウエアの購入や設置が不要となり、大幅なコスト削減が可能です。これはスタートアップや中小企業のような資金の調達が困難なユーザーにとって大きなメリットで、個人のユーザーでもGPUを気軽に利用できるようになります。

また長期間の契約をしなくとも、ユーザーは必要な時にのみGPUにアクセスし、使用した分だけ料金を支払う形式で利用することが可能です。サービスプロバイダーがハードウエアの管理やソフトウエアの更新、セキュリティ対策などを行うため、ユーザーは管理や運用にかかる手間を最小限に抑えることが可能となります。

スケーラビリティに優れる

GPUaaSでは、ビジネスやプロジェクトの規模に応じてGPUリソースを柔軟に調整することが可能です。需要の変動に迅速に対応し、リソースを無駄なく効率的に利用できます。例えば、プロジェクトの規模が小さい初期段階は必要最小限のGPUリソースからスタートし、プロジェクトの成長に応じてGPUパワーを増強していくことが可能です。

また突然データ分析の必要性が生じたり、機械学習モデルのトレーニングに一時的に大量のGPUパワーが必要になったりする場合など、急遽GPUリソースが必要になった場合にも即座に増やすことができます。このように、GPUaaSを活用することでビジネスの成長やプロジェクトのニーズに柔軟に適応でき、ITインフラの過不足によるリスクを最小限に抑えられます。

GPUを利用しやすい環境を提供

GPU as a Serviceは、GPUの高い計算能力をより手軽に、そしてコスト効率良く利用できるようにするサービスです。近年は機械学習やビッグデータ分析など、GPUの需要が高まっていることもあり、GPUaaSの利用者が増えています。

GPUを自分で購入するよりも安価で導入でき、管理や運用の手間を省けることから、初心者でもGPUを活用しやすいでしょう。GPUの利用を検討している場合は、購入する前にGPUaaSの利用を検討することがおすすめです。