GPUマシンの構築 vs GPUクラウドの利用

GPUマシン構築 vs. GPUクラウド利用の比較' (GPUマシンこうちく vs. GPUクラウドりようのひかく)

グラフィカルプロセッシングユニット（GPU）の出現と、それが開放する指数関数的な計算能力は、スタートアップ企業やエンタープライズ企業にとって画期的な瞬間でした。

GPUは、AIや機械学習、3Dレンダリングなどの技術を使用する複雑なタスクを実行するための印象的な計算能力を提供します。

しかし、この豊富な計算能力を活用する際、理想的な解決策の面ではテックワールドは岐路に立っています。専用のGPUマシンを構築すべきか、GPUクラウドを活用すべきか。

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この記事では、それぞれの選択肢のコスト、パフォーマンス指標、スケーラビリティの要素を徹底的に分析します。

GPUとは何ですか？

GPU（グラフィカルプロセッシングユニット）は、数学的な計算をほぼ瞬時に完了することで、グラフィックや画像を迅速にレンダリングするために設計されたコンピュータチップです。歴史的には、GPUは個人のゲーム用コンピュータに関連付けられることが多かったですが、技術の進化により追加の計算能力が必要とされるプロフェッショナルコンピューティングにも使用されています。

GPUは、モダンで負荷の高いグラフィックアプリケーションにCPUへの負荷を減らすために開発されました。並列処理を使用するこの手法では、複数のプロセッサが単一のタスクの異なる部分を処理することができます。

ビジネスでは、この手法はワークロードの高速化やAI、機械学習モデリングなどのプロジェクトを可能にするために効果的です。

GPUの使用例

近年、GPUは以前のバージョンよりもプログラマブル性が向上し、次のようなさまざまなユースケースで使用されるようになっています。

• BlenderやZBrushなどのソフトウェアを使用したリアルタイム2Dおよび3Dグラフィカルアプリケーションの高速なレンダリング
• 4k、8k、または高フレームレートの動画編集とビデオコンテンツ作成
• 4kを含む最新のディスプレイでビデオゲームを表示するためのグラフィカルパワーの提供
• 基本的なイメージ変換からカスタム調整モデルまでの、機械学習モデルの高速化。 フルフレッジのフロントエンドを備えたモデルの展開は数分で可能です
• さまざまなアプリケーションで高いパフォーマンスを提供するためにCPUのワークロードを共有
• ディープニューラルネットワークのトレーニングに必要な計算リソースの提供
• ビットコインやイーサリアムなどの暗号通貨のマイニング

ニューラルネットワークの開発を重点的に考えると、各ネットワークは、より広範な分析モデルの一部として計算を行うノードで構成されています。

GPUは、より大きな並列処理による深層学習ネットワーク全体のパフォーマンスを向上させることができ、より高い耐障害性を持つモデルを作成できます。その結果、ディープラーニングプロジェクト向けに特に開発されたさまざまなGPUが市場に登場しています。

GPUマシンの構築

多くのビジネス、特にスタートアップ企業は、コスト効果が高く、GPUクラウドソリューションと同等のパフォーマンスを提供するため、独自のGPUマシンを構築することを選択します。ただし、そのようなプロジェクトには課題もあります。

このセクションでは、GPUマシンの構築の利点と欠点、予想されるコスト、セキュリティやスケーラビリティなどに影響を与えるマシンの管理について議論します。

なぜ自分自身のGPUマシンを構築するのですか？

オンプレミスGPUマシンを構築することの主な利点は、コストですが、このようなプロジェクトは内部の専門知識がないと実行できない場合もあります。継続的なメンテナンスや将来の変更も検討事項であり、そのようなソリューションが実現不可能になる可能性もあります。ただし、チームの能力に合致するビルドが可能である場合、またはプロジェクトを提供できるサードパーティベンダーが見つかった場合、財務上の節約は大きいかもしれません。

ディープラーニングプロジェクト向けにスケーラブルなGPUマシンを構築することが推奨されています。特に、Amazon Web Services EC2、Google Cloud、またはMicrosoft AzureなどのクラウドGPUサービスのレンタルコストを考慮すると、管理されたサービスは可能な限り早くプロジェクトを開始したい組織に最適です。

これによってコストとパフォーマンスという2つの主な利点を考えてみましょう。

 

コスト

 

組織が人工知能や機械学習プロジェクトにおいて大規模なデータセットを使用してディープニューラルネットワークを開発している場合、運用コストは時に高騰することがあります。これは、開発者がモデルのトレーニング中に意図した結果を提供することを妨げ、プロジェクトのスケーラビリティを制限する可能性があります。その結果、財務的な影響により、プロダクトの縮小や目的に合わないモデルになる可能性があります。

現場で自己管理されるGPUマシンを構築することは、開発者やデータエンジニアにとって、試行錯誤や実験に必要なリソースを提供する上で、コストをかなり削減できることがあります。

ただし、これはまだオープンソースのLLMs（より人気が高まっている）に関しては表面的なものに過ぎません。実際のUIの登場により、あなたの友好的な近所の歯科医は、バックルームで数台の4090を走らせるかもしれません。それは保険の検証など、スケジューリング、データの相互参照などのためです。

パフォーマンス

 

詳細なディープラーニングおよび機械学習のトレーニングモデル/アルゴリズムは、非常に高い処理能力を必要とします。同様に、高品質のビデオをレンダリングする必要がある組織も、複数のGPUベースのシステムまたは最新のGPUサーバーを必要とする場合があります。

自己構築のGPUパワードシステムは、本格的なデータモデルとそのトレーニングには推奨されており、一部のGPUは倍精度を提供できるため、64ビットの数字表現を使用して値の範囲と10進数の精度をより大きくすることができます。ただし、この機能は非常に高い精度に依存するモデルにのみ必要です。倍精度システムの推奨オプションは、Nvidiaの自社のオンプレミスTitanベースのGPUサーバーです。

オペレーション

 

多くの組織は、オンプレミスGPUマシンやサーバーを管理するための専門知識と能力がないため、課題となる場合があります。これは、ビジネスの最高レベルのパフォーマンスを達成するために、GPUベースのインフラストラクチャを設定できる専門家を必要とするためです。

さらに、専門知識の不足はセキュリティの不足につながり、サイバー犯罪者に標的にされる可能性のある脆弱性を引き起こすことがあります。将来システムを拡張する必要性も課題となる場合があります。

GPUクラウドの利用

 

オンプレミスのGPUマシンは、パフォーマンスとコスト効率の面で明確な利点を提供しますが、組織が必要な内部の専門家を持っている場合に限ります。これが、多くの組織が追加の簡便さと安心感のために完全に管理されたGPUクラウドサービス（Saturn Cloudなど）を使用することを選択する理由です。

クラウドGPUソリューションは、自己構築のGPUマシンと同等のパフォーマンスレベルを提供できるため、様々な組織や産業によりアクセス可能なディープラーニングプロジェクトとなっています。GPUクラウドソリューションの出現は、特にMistralのようなオープンソースモデルに投資している人々がますます増えている主要な理由の1つです。Mistralのオープンソース性は、「貸し出し可能なvRAM」や大手プロバイダー（OpenAIやAnthropicなど）に依存せずにLLMsを実行するために特別に作られています。

 

コスト

 

組織のニーズやトレーニングされているモデルに応じて、クラウドGPUソリューションは、週ごとに合理的な時間帯を提供することで、より安価になる場合があります。データが少ない小規模なプロジェクトの場合、高価なH100sのペアを投資する必要はなく、GPUクラウドソリューションは契約に基づいて利用できます。また、さまざまな月次プランも用意されており、初心者からエンタープライズまで対応しています。

 

パフォーマンス

 

DIY GPUマシンと同等のパフォーマンスレベルを持つCPUクラウドオプションが揃っています。これらのオプションは、最適にバランスが取られたプロセッサ、正確なメモリ、高性能ディスク、個々のワークロードを処理するための1インスタンスあたり8つのGPUを提供します。もちろん、これらのソリューションにはコストがかかるかもしれませんが、組織は使用した分だけ請求できるように時間ごとの料金設定を取り決めることができます。

 

運用

 

GPUビルドに比べて、クラウドGPUの主要な利点は、問題の解決と技術サポートを提供する専門のエンジニアチームが利用できる運用です。オンプレミスのGPUマシンやサーバーは社内で管理するか、サードパーティの会社がリモートで管理する必要があり、その追加コストがかかります。

GPUクラウドサービスでは、ネットワークの障害、ソフトウェアのアップデート、停電、機器の故障、ディスク容量不足などの問題が素早く修正されます。実際には、完全に管理されたソリューションでは、これらの問題はほとんど発生しないため、GPUサーバーは最適に構成されて過負荷やシステムの障害を回避できます。これにより、ITチームはビジネスの核心ニーズに集中できます。

 

結論

 

GPUマシンの構築とGPUクラウドの選択は、使用ケースに依存します。大量のデータを処理するプロジェクトは、高い月額費用をかけずに追加のパフォーマンスを必要とする場合があります。この場合、自己構築システムは必要なパフォーマンスを提供するかもしれません。

また、インハウスの専門知識が不足している組織や最高のパフォーマンスが必要ない場合は、管理されたクラウドGPUソリューションが好ましい場合があります。マシンの管理とメンテナンスは、プロバイダーが行います。

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)****はソフトウェア開発者兼テクニカルライターです。技術の執筆に専念する前は、Samsung、Time Warner、Netflix、Sonyなどのクライアントを持つInc. 5,000の体験ブランディング組織でリードプログラマーとして勤務していました。

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