急増するクラウドコストを抑えるGPU選定のポイントとは

GPUの使い道が多様化する現代

AI技術の進化に伴い、多くの企業がGPU（Graphics Processing Unit）を活用しております。これは、データ処理や機械学習、ディープラーニングなど、多岐にわたる用途があります。しかし、GPUインフラの選定において、企業は「クラウド」「オンプレミス」「ハイブリッド」の3つの選択肢から自社に最適な方法を選ぶ必要に迫られています。

それぞれの選択肢の利点と欠点

1. クラウドGPU
クラウドでのGPU利用は、手軽さが魅力です。すぐに導入でき、リソースのスケーリングも容易ですが、長期的にはコストが予想以上に膨張することがあります。これは、使用量に応じた従量課金が加算されるためで、利用拡大に伴って、費用面での見直しが必要です。
2. オンプレミスGPU
自社でインフラを整えるオンプレミスは、設計や構築に専門的な知識が必要です。このため、内部での運用が困難な場合が多く、選択肢から外れてしまうことがあるでしょう。しかし、これには高いカスタマイズ性や長期的なコスト低減の利点も存在します。
3. ハイブリッド型
クラウドとオンプレミスの両方を組み合わせるハイブリッド型は、柔軟性を持ちながらも、運用が複雑になる可能性があります。それぞれの利点を活かすことで、コストと運用効率のバランスを取りやすくなります。

オンプレ導入の負担を下げる方法

この度開催されるウェビナーで、GPUインフラの選定において、クラウドとオンプレミスの二択にとらわれず、意識すべきは「どのフェーズで、どの程度のGPU利用を想定するか」ということです。
特に、NVIDIA製GPUを搭載したアプライアンス型AI運用基盤の具体例を挙げ、導入の容易さや構成方法を解説します。これにより、機器選定や設計にかかる検討負荷を軽減し、運用後のコスト見通しが立てやすくなります。このような対策を講じることで、通常のクラウド利用のリスクであるコストの予測不可能性を抑えることができます。

誰にでも役立つウェビナー

このウェビナーは、以下のような方々に特におすすめです。

- AI基盤を検討中だが、オンプレミスの構成設計で行き詰まっている方
- クラウドの利用が増え、コストに不安を感じている方
- 導入をスムーズに進めつつ、拡張性とTCOの平準化を考えたい方

ウェビナーは、トゥモロー・ネットの主催により、オープンソース活用研究所とマジセミ株式会社の協力のもと開催されます。詳細や参加申込についてはこちらをご覧ください。

今後もマジセミでは、参加者の皆様の役に立つ内容のセミナーを企画し続けていきます。過去のセミナー資料や今後のセミナー情報もぜひチェックしてみてください。