先端テクノロジーを活用したシステムの構築には、環境整備の際にも相応のスペックが求められます。一から自前で設備を整えるのは何かとコストがかかってしまいますが、そんなときに活用したいのが「クラウドGPU」です。
そもそもGPUとはどんな役割を果たすのか、そしてクラウドGPUだとどのようなメリットが得られるのかについて紹介していきます。
GPUとは
クラウドGPUについて紹介する前に、そもそもGPUとはどういったものなのかについて確認しておきましょう。
GPUとCPUの違い
GPUとは「Graphics Processing Unit」の略称で、要はコンピューター上で3Dグラフィックなどを描画する際に必要なユニットの一つです。
今やラップトップ（ノートパソコン）などの家庭用コンピューターでも、さまざまな映像を出力したり、3Dモデリングなどを行うことが一般的になっています。そのため、GPUがパワフルなものでなければ、映像がカクついてしまったり、モデリングソフトが重く、まともに作業を行うことができなくなったりしてしまいます。
GPUと同じような名前ながらも、違った役割をになってくれるものが「CPU」です。CPUとは「Central Processing Unit」の略称で、コンピューターの全般的な計算処理を担います。
GPUはグラフィックの処理に特化した役割を果たしますが、CPUはコンピューターの計算処理のすべてを担う部分です。コンピューターからの映像や音声出力だけでなく、ユーザーのマウス操作やキーボード入力など、インプットの計算処理も行います。
CPUとGPUはどちらも重要な役割を果たすため、そのアップデートを疎かにすることはできません。ましてや、最先端のテクノロジーの活用には、優れたCPUとGPUを常に導入し、使い続ける必要さえあるでしょう。
GPUがAI（人工知能開発）に必要な理由
GPUは、かねてより3Dグラフィックを扱うデザイナーや建築士、そしてPCでゲームを楽しむ人たちから重宝されてきた部分です。しかし近年新しくGPUが重要視される分野として注目を集めているのが、AI（人工知能開発）です。
人工知能は業界を超えてさまざまな活用方法があるとされ、民間での利用も盛んに行われるようになってきました。また、人工知能を自社で開発しようという動きも各企業で加速しており、その運用方法についても検討が進んでいます。
GPUは、そんな世界の最先端を行く人工知能開発に活躍すると言われているのですが、その理由はGPUならではの「並列処理」にあります。
そもそも、コンピューターは複雑な計算処理を高速で行うための機械ですから、CPUもGPUも本質的には数値の計算を行なっているに過ぎません。GPUもその役割こそグラフィックの描画ですが、実はGPU内部で座標の計算を高速で行い、滑らかな3Dグラフィックの描写を実現しているのです。
そのため、GPUは計算処理を効率的に行うべく、なるべく同じ種類の計算は同時に行えるよう設計されています。これを「並列処理」と呼びますが、グラフィックの描写には同じような計算処理が複数発生するので、GPUの並列処理が役に立つというわけです。
そしてまた、人工知能開発にもGPUの並列処理は、非常に有意義な能力となっています。特に、人工知能の学習方法の一つである「ディープラーニング」の運用にはGPUが欠かせない存在で、その処理能力はGPUの有無で大きく変わってきます。
ディープラーニングにおいて重要なのも、同じ計算を何度も繰り返し、理想のパラメーターを求めるという作業の効率性です。GPUはそんなディープラーニングのプロセスに最適な存在として、近年多くの研究者から注目されるようになりました。
特に、画像認識の分野においては、GPUの活躍が顕著です。GPUを導入する前の人工知能知能による画像認識精度は6割ほどと言われてきましたが、GPUによるディープラーニングを適用した直後、正解率が8割を超えるようになったというケースもあるほどです。
クラウドGPUとは
そんなハイテク分野に欠かせないGPUですが、迅速かつ低コストに最新のGPUを運用するための手段として、クラウドGPUにも注目が集まっています。
特徴・概要
クラウドGPUは、その名の通りクラウドプラットフォームを通じてGPUを利用する方法です。
通常、GPUを利用するためには新たに増設を行わなければならないため、環境の整備にはコストと時間を要してしまいます。しかし、クラウドGPUでは、クラウドを経由してリソースを獲得することができるため、自社設備にわざわざ増設を行う必要はありません。オンラインでGPUを利用できるため、インターネット環境があればすぐに利用を開始できます。
AI開発の現場など、ビジネスでGPUの増設が必要なケースは、たいていの場合いかに高速で計算処理を終えられるかがカギとなります。少しでも素早く処理を終えなければならないのに、GPUの増設に時間を要していてはそのメリットを生かすことができません。
クラウドGPUはそんなビジネスニーズに最適なサービスであるため、近年、多くの企業が利用しているクラウドサービスの一つとなっています。
クラウドGPUの主な利用方法
クラウドGPUの運用方法は多岐に渡りますが、なんといっても重要なのはやはり人工知能分野でしょう。特に、先ほども紹介したように、ディープラーニングや機械学習の運用にはGPUの存在が欠かせません。そして、ただGPUを用意するだけではなく、効率良く演算処理を進めていくためには、大量のリソースを確保する必要もあります。
そのため、必要な分だけ効率良く、そして迅速に用意できるクラウドGPUは非常に利便性の高いサービスです。仮想マシンの運用によって、ビジネスを円滑に進めていくためのパワーを手に入れましょう。
身近なAIの運用分野としては、工業製品の検査精度と速度の向上です。良品と不良品の区別を的確かつ高速に判断できるAIを育てるためには、ディープラーニングによる効率的な学習が欠かせません。生産効率の向上に、クラウドGPUが間接的に役立ってくれるでしょう。
また、3DグラフィックのレンダリングにもクラウドGPUは効果的です。最近では、建設分野を中心に「BIM（Building Information Modeling）」と呼ばれる高度な3Dデータを活用するケースが増加傾向にあります。
従来のCADデータに比べて容量が大きい分、設計から施工まで一貫した利用ができるということで、大手ゼネコンでは幅広い利用が進んでいます。BIMデータ運用のスタートにも、クラウドGPUは活躍します。あるいは、高い処理能力を生かしてフィンテック業界や医療における活用も期待できるでしょう。
クラウドGPUを利用するメリット
では、クラウドのGPUを利用することで得られるメリットには何があるでしょうか？3つに分けて解説しましょう。
低コストで迅速な運用ができる
一つは、クラウドGPUは比較的低コストでの運用が期待できる点です。オンプレミスでのGPUとなると、導入に際しての初期費用は大きくなり、環境の移行にも時間がかかってしまいます。
それに対して、クラウドGPUの利用の場合は必要なときに必要な分だけGPUのリソースを確保できるため、費用を必要最低限に抑えられるだけでなく、即日から利用することができるなど、スピード感も維持した運用が実現します。
予算を抑えながら、なおかつスピーディに環境整備を進めていきたいと考えている人には最適な選択肢と言えるでしょう。
リモートワークでの運用が容易
近年、働き方改革や新型コロナウイルスの影響もあり、オフィスから自宅などへ会社機能を移転するテレワーク（リモートワーク）促進の動きも見られるようになってきました。そのため、自宅でも会社と同じような作業環境を整える必要があります。
クラウドGPUは、ネット環境があればどこでもいつでも使えるため、迅速にテレワークへ移行し、作業を継続することができます。また、オフィスのサーバーなどに機能が依存しないことで、何らかの災害が発生した際にも事業を継続できる、BCP（Business Continuity Planning）対策の上でも有効です。
場所や一時的な出来事に囚われることなく、安定してビジネスを継続する上で、クラウドGPUは非常に役立ちます。
AI技術を身近に利用できる
手軽にGPUのリソースを拡張できるということは、それだけAIなどの最新テクノロジーを利用しやすい環境構築が容易になったということです。設備投資が大きくなってしまい、なかなか環境のアップデートが進められなかった現場においても、クラウドであれば最低限のライセンス料金で利用が可能になります。
予算に限りのあるプロジェクトでも、気軽にハイテク技術を導入できるでしょう。
「クラウド」と「オンプレミス」のGPUの運用の違い
GPUの増設を考えている人の中には、「クラウド」と「オンプレミス」のどちらが良いのかと悩んでいる人もいることでしょう。クラウドとオンプレミスのそれぞれの利点を確認し、検討の際の参考にしてください。
クラウド：効率的なGPUの運用が可能
まず、オンプレミスと比較した際のクラウドGPUのメリットは、従量課金でコストパフォーマンスの良いGPU運用ができる点が魅力でしょう。
オンプレミスの場合は「だいたいこれくらいのリソースが必要だろう」と見積もりながらの導入となるため、実際に必要なリソースをぴったり確保するということは難しいものです。また、進行中のプロジェクトに応じて必要なリソースも変わってくるため、大量のGPUを必要とする場合もあれば、そうでない場合も発生します。
オンプレミスの場合、GPUを対して使わないときもその維持コストが発生しますが、クラウドGPUであれば契約を解消するだけで余計なコストをゼロにすることができます。この柔軟性の高さは、クラウドならではの利点です。
オンプレミス：ふんだんなリソースを扱える
一方でオンプレミスの強みは、クラウドとは違い契約しているリソースがどれくらいかという縛りがないため、キャパシティが許す限りいくらでもGPUを活用することができる点にあるでしょう。
クラウドGPUはコストパフォーマンスに優れるとはいえ、経済的な都合を考えず好きなだけリソースを気契約してしまうと、かえってコストが高くなってしまう可能性もあり得ます。「必要な分だけ」という節約志向が求められる一方、オンプレミスで十分なリソースを蓄えられる余裕がある場合には、こちらの方が自由度の高い運用が期待できます。
クラウドとオンプレミスの併用も一つの手段
「クラウドかオンプレミスか」ではなく、「クラウドGPUとオンプレミスを併用する」という手段もあり得ます。
必要最低限のGPUはオンプレミスで確保し、それよりも必要なプロジェクトに取り掛かる場合にはクラウドを利用するという手法です。
柔軟にクラウドGPUを環境に組み込むことで、全てをオンプレミスで賄うよりも、効率的な運用が実現します。
また、普段からクラウドGPUを利用する文化を根付かせておくことで、災害時やリモートワークへの移行を進めていく際にも、スムーズにクラウドを利用することができるようになります。
GPUを全てクラウド化してしまうのは心許ないが、オンプレミスで賄ってしまうのも負担が大きいと悩んでいる場合には、クラウドとオンプレミスの併用を進めていきましょう。
クラウドGPUサービスならM:CPPがおすすめ
GPUのクラウド利用を考えている方に、是非おすすめしたいのが「M:CPP」のクラウドGPUサービスです。
「大規模な開発を進めていく前に、一度コストを抑えてテストを行いたい」「オンプレミスのGPUの維持管理コスト負担が気になる」など、GPUの運用に関する課題を一気に解決することが可能です。大手クラウドGPUの費用負担に悩んでいる場合も、M:CPPであれば最適化とオールインワンパッケージの採用により、さらなるコスト削減を期待できるでしょう。
また、ベアメタルと専有サーバーを組み合わせたサービスを提供することで、ストレスフリーで豊富なGPUリソースを利用が実現します。ハイエンドな環境を求める方にも、おすすめできるサービスです。一度チェックしてみてください。
まとめ
クラウドGPUの特徴やメリット、そしてその可能性について紹介しました。
GPUはAI開発を進めていく場合、今後ますますリソースの確保が重要になってくるテーマです。早いうちからクラウドGPUの導入を検討し、スムーズな移行が進められるよう準備を整えておきましょう。