FastLabelの開発部で機械学習エンジニアをしている W.F.です。本記事では、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の開発・運用において、GPUサービスを選定する際に押さえておくべきポイントについて紹介します。【導入】なぜ今、GPUサービスの選定が重要なのか？ 近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の急速な普及により、GPUリソースへの需要がかつてないほど高まっています。ChatGPTやStable Diffusionといった革新的な技術の登場により、企業や研究機関はこぞってAIモデルの開発・運用に取り組むようになりました。 %3Cdiv%20class%3D%22point%20point3%22%3E%20%0A%3Cdiv%20class%3D%22title%22%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22txt%22%3E%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%AA%E7%90%86%E7%94%B1%201%3C%2Fp%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22tit%22%3EGPU%E3%81%AFAI%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%84%E6%8E%A8%E8%AB%96%E3%81%AE%E4%B8%AD%E6%A0%B8%E3%82%92%E6%8B%85%E3%81%86%E4%B8%8D%E5%8F%AF%E6%AC%A0%E3%81%AA%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%A9%0A%3C%2Fp%3E%3C%2Fdiv%3E%20%0A%3Cdiv%20class%3D%22desc%22%3E%20%0A%3Cp%20class%3D%22text%22%3E%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AAGPU%E6%80%A7%E8%83%BD%E3%81%AF%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E8%A6%8F%E6%A8%A1%E3%82%84%E7%94%A8%E9%80%94%E3%81%AB%E3%82%88%E3%81%A3%E3%81%A6%E5%A4%A7%E3%81%8D%E3%81%8F%E7%95%B0%E3%81%AA%E3%82%8A%E3%80%81%E9%81%A9%E5%88%87%E3%81%AAGPU%E3%81%8C%E5%88%A9%E7%94%A8%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%81%AA%E3%81%91%E3%82%8C%E3%81%B0%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E5%85%A8%E4%BD%93%E3%81%AE%E9%81%85%E5%BB%B6%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%8B%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8B%E3%80%82%0A%3C%2Fp%3E%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%20%0A%0A%3Cstyle%3E%20%0A.point%7B%20%0Abackground%3A%20%23FFFFFF%3B%20%0Aborder-radius%3A%208px%3B%20%0Aflex%3A%20none%3B%20%0Aheight%3A%20auto%3B%20%0Apadding%3A%2030px%3B%20%0Awidth%3A%20100%25%3B%20%0Amax-width%3A%20100%25%3B%20%0Abox-sizing%3A%20border-box%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.title%7B%20%0Adisplay%3A%20flex%3B%20%0Ajustify-content%3A%20flex-start%3B%20%0Aalign-items%3A%20flex-start%3B%20%0Amargin%3A%200px%200px%2015px%200px%3B%20%0Awidth%3A%20100%25%3B%20%0Amax-width%3A%20100%25%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20p%7B%20%0Amargin%3A%200%3B%20%0Afont-size%3A%2017px%3B%20%0Aline-height%3A%201.79%3B%20%0Afont-weight%3A%20400%3B%20%0Afont-family%3A%20Lato%3B%20%0Acolor%3A%20%23333%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.txt%7B%20%0Amargin-right%3A%2010px%3B%20%0Abackground%3A%20%23535fff%3B%20%0Aborder-radius%3A%20100px%3B%20%0Afont-size%3A%2014px%3B%20%0Afont-weight%3A%20700%3B%20%0Aline-height%3A%201.4%3B%20%0Acolor%3A%20%23fff%3B%20%0Apadding%3A%202px%2015px%202px%2015px%3B%20%0Afont-family%3A%20system-ui%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.tit%7B%20%0Afont-size%3A%2018px%3B%20%0Afont-weight%3A%20700%3B%20%0Aline-height%3A%201.4%3B%20%0A%7D%20%0A.point1%7B%20%0Aborder%3A%201px%20solid%20%23535fff%3B%20%0A%7D%20%0A.point1%20.tit%7B%20%0Acolor%3A%20%23535fff%3B%20%0A%7D%20%0A.point2%7B%20%0Aborder%3A%201px%20solid%20%233fa9f5%3B%20%0A%7D%20%0A.point2%20.txt%7B%20%0Abackground%3A%20%233fa9f5%3B%20%0A%7D%20%0A.point3%7B%20%0Abackground%3A%20%23f6f9fc%3B%20%0A%7D%20%0A%40media%20screen%20and%20(max-width%3A%20540px)%20%7B%20%0A.point%20%7B%20%0Apadding%3A%2020px%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.title%7B%20%0Aflex-direction%3A%20row%3B%20%0Aflex-wrap%3A%20wrap%3B%20%0A%7D%20%0A.point%20.tit%7B%20%0Aflex%3A%200%200%20100%25%3B%20%0Amargin-top%3A%2015px%3B%20%0A%7D%20%0A%7D%20%0A%3C%2Fstyle%3EAIモデルの学習や推論には、膨大な計算資源が必要であり、GPUはその中核を担う不可欠なインフラとなっています。特に大規模なモデルは、CPU では現実的な処理時間が確保できず、GPUの活用が事実上の前提となっています。 特にモデルの学習や推論に必要なGPU性能はモデルの規模や用途によって大きく異なり、適切なGPUが利用できなければ、コストの増大や学習時間の遅延、さらにはプロジェクト全体の遅延につながるリスクがあります。 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GPUサービスを選定する際には、単にスペックや価格だけでなく、利用可能な状態か（GPUリソースの空き状況）や、セキュリティ、サポート体制、地理的ロケーション、そして自社がすでに取引口座を持っているかどうかといった調達面の要素も含め、多角的な観点から総合的に判断することが求められます。本記事では、こうした背景を踏まえ、GPUサービスを選定する際に押さえておくべきポイントを体系的に整理し、読者の皆様が自社の目的に最適なGPU環境を選べるよう、実践的な視点から解説していきます。 生成AI・LLMに最適なGPU性能 生成AIや大規模言語モデル（LLM）の開発・運用において、GPUの選定はプロジェクトの成否を左右する重要な要素です。基本的に、パラメーター数が多い大規模なモデルほど高い性能を発揮しますが、その分、処理に必要なGPUの性能要件も高くなります。 本章では、オンプレミスでのGPU調達ではなく、クラウド型GPUサービスの活用を前提としたうえで、目的別に必要となるGPU環境の基本的な要件について整理します。なお、GPUサービスを選定する際には、本章で解説するハードウェア的な要件に加えて、サービスとしての提供形態や料金体系、サポート体制、可用性なども重要な判断材料となります。それらクラウドサービスとしての選定観点については、次章で詳しく取り上げます。 学習と推論で異なるGPU要件 学習（トレーニング）モデルの学習では、大量のパラメータを持つモデルを何度も更新するため、膨大な計算量とメモリ転送速度が求められます。 学習時にはモデルの重み更新や勾配計算を行うため、大量の学習データをバッチ単位で処理する必要があり、結果として高い演算性能と大容量かつ高速なメモリ（VRAM※）が求められます。 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推論時には重みの更新が不要なため、比較的小規模なGPUでも対応可能です。また量子化することにより、精度を少し犠牲にしてより性能要件を緩和するのも一手です。 %3Cp%20class%3D%22highlight%22%3E%3Cspan%20class%3D%22highlight-blue%22%3E%E2%80%BB%E3%82%B9%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%83%E3%83%88%0A%3C%2Fspan%3E%3C%2Fp%3E%20%0A%3Cstyle%3E%20%0Ap%7Bmargin%3A%200%3B%7D%20%0A%0A.highlight-green%7B%20%0Abackground%3A%20linear-gradient(0deg%2C%2333fe39%2030%25%2Ctransparent%2050%25)%20%0A%7D%20%0A.highlight-blue%7B%20%0Abackground%3A%20linear-gradient(0deg%2C%23FFFB8C%2030%25%2Ctransparent%2050%25)%20%0A%7D%20%0A%3C%2Fstyle%3E%E4%B8%80%E5%AE%9A%E6%99%82%E9%96%93%E3%81%82%E3%81%9F%E3%82%8A%E3%81%AB%E5%87%A6%E7%90%86%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%87%8F%0A%0Aモデルと用途から見るGPU性能指標AIモデルの学習や推論に使うGPUを選ぶ際には、「どれだけ速く計算できるか」「どれだけ多くのデータを一度に扱えるか」といった観点が重要になります。スペック表に書かれている演算性能（TFLOPS）やVRAM容量の数字を以下のような性能指標と照らし合わせて、バランスよく性能を見極めることが大切です。 演算性能（TFLOPS）VRAM容量メモリ転送速度 GPU間接続の性能 ソフトウェア対応（エコシステム）GPU以外の要素演算性能（TFLOPS）GPUの選定においては、演算性能そのものだけでなく、対応する計算精度の種類とその実効性能も重要な評価ポイントとなります。特に生成AIやLLMでは、高精度な演算が常に必要とは限らず、用途に応じてより軽量な精度（半精度や整数演算）を活用することで、処理速度や消費電力を大幅に改善できます。 GPUによっては、特定の精度に最適化された演算ユニットを備えており、同じクロックでも精度ごとに演算性能が大きく異なります。これにより、モデルの学習・推論において、精度と性能のトレードオフを柔軟に選択できる環境が整っているかどうかが、実運用における効率性を左右します。 VRAM容量大規模モデルでは、モデルの重みだけで数十GB〜数百GBのメモリを必要とします。これらを展開するためには1枚のGPUではVRAM容量が足りないため、複数のGPUを用いた分散環境が不可欠です。 メモリ転送速度 GPUの演算性能を十分に活かすためには、GPU内部のメモリアクセス性能も重要な選定基準となります。特に大規模なモデルを扱う際には、演算処理とメモリ転送が密接に連携するため、GPUとVRAM間の帯域幅が処理速度に直結します。 VRAMには従来の汎用メモリよりも高帯域な専用メモリが用いられており、設計によって転送速度やレイテンシ（※）に大きな差が生じます。また、メモリ帯域の性能は、単にハードウェアの仕様だけでなく、フレームワークやドライバによる最適化の影響も受けるため、ソフトウェアとの整合性も含めて評価することが重要です。 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GPUの性能だけでなく、そのGPUで動かせるソフトウェア環境（エコシステム）も選定時の重要なポイントです。特に生成AIやLLM（大規模言語モデル）を活用する場合、NVIDIA社のCUDAという実行環境が事実上の標準となっています。 CUDAはNVIDIAが独自に開発した並列計算のためのプラットフォームで、PyTorchやTensorFlowなどの主要なAIフレームワークがCUDAに最適化されています。つまり、CUDAを使うならNVIDIA製GPUが必須ということになります。 GPU以外の要素 GPUだけでなく、それを支えるCPUやストレージの性能も見逃せません。GPUがいくら高性能でも、データの読み書きや処理を指示するCPUがボトルネックになってしまうと、全体のパフォーマンスは大きく落ちてしまいます。GPUを選ぶときは、周辺の構成も含めて「システム全体としてどれだけスムーズに動くか」を意識することがポイントです。 GPUクラウドサービス選定の４つのチェックポイント GPUクラウドサービスを選定する際には、以下の４つの観点から総合的に評価することが重要です。 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GPUのスペックと利用可能性 H100, H200, A100など目的に応じたGPUが利用可能か、また複数GPU構成（例：8x A100）に対応しているかを確認します。DeepSpeedやFSDPなどの分散学習フレームワークに対応しているか、また高速なインターコネクト（InfiniBandなど）を備えているかが重要です。 なお、GPUリソースの需要は非常に高く、特に高性能な構成や複数GPUを必要とするケースでは、希望するスペックのリソースがすぐに利用できないことも少なくありません。サービス選定時には、スペックだけでなく、実際にその構成が安定して確保できるかどうかもあわせて確認する必要があります 2. コストと料金形態の透明性 GPUクラウドサービスを選定する際、単に「時間単価が安いかどうか」だけで判断せず、料金体系を確認しましょう。 課金単位には時間単位、秒単位、従量課金などがあります。短時間の検証やPoCでは、細かい単位での課金が有利になることがあります。 GPUの種類によって価格が大きく異なります。高性能なGPUは単価が高いものの、処理時間が短くなることで結果的にコストを抑えられる場合もあります。 GPU利用料（インスタンス）以外にも、ストレージ使用料やデータ転送料などの追加費用が発生することがあります。特に学習データのアップロードやモデル出力が多い場合は注意が必要です。 さらに、オンデマンド、スポット、予約インスタンスなど、利用形態によって価格と安定性のバランスが変わります。長期利用や安定稼働が求められる場合は、予約型の利用が有利になることがあります。 このように、GPUクラウドサービスのコストは多面的に評価する必要があります。単価だけでなく、運用全体を見据えた判断が求められます。 3. データセンターの特性：ネットワーク回線・セキュリティ・コンプライアンス データセンターの設置場所が日本国内であり、国内企業であれば、安心です。統制上の観点からデータの保管場所が国内に限定される要件を有することも少なくありません。また回線速度もチェックしましょう。学習データや評価用のデータセットのサイズはギガバイト単位であるため、効率的に転送するには高速なネットワーク回線で結ばれていなければなりません。 ISO 27001、SOC 2、GDPRなどの国際的なセキュリティ基準への準拠状況も確認します。特に、国内にデータセンターがある場合、個人情報保護法や業界ごとのガイドラインに適合しやすく、監査対応や法令順守の面でも安心です。海外拠点では、データの越境移転に関する規制や契約上の制約が発生することもあるため、国内設置はリスク回避の観点からも望ましい選択肢となります。 また、すでにそれらのGPUサービスが自社の取引先として取引口座を開設済みかどうか確認します。新規口座開設に時間を要するにとどまらず、セキュリティやコンプライアンスの観点で制限を受ける可能性があります。4. サポート体制 GPUサービスを選定する際、スペックや価格に目が行きがちですが、実際の運用フェーズで大きな差を生むのが「サポート体制」です。AIモデルの学習や推論は、長時間にわたる高負荷な処理を伴うため、トラブルが発生した際に迅速かつ的確に対応してもらえるかどうかが、プロジェクトの進行に直結します。特に、GPUの割り当てができない、ジョブが停止する、APIが不安定になるといった問題は、開発スケジュールに大きな影響を与える可能性があります。 サポート体制を評価する際には、対応時間（24時間365日かどうか）、対応言語（日本語対応の有無）、問い合わせ手段（チャット、メール、電話など）、技術的な深さ（GPUや分散学習に関する知見があるか）といった観点が重要です。 特に企業利用においては、単なる「問い合わせ窓口」ではなく、技術的な相談ができるパートナーとしてのサポートが求められます。GPUサービスは、単にリソースを借りるだけでなく、AI開発を支える基盤です。だからこそ、サポート体制の質は、サービス選定における重要な評価軸の一つとして、初期段階からしっかり確認しておくべきです。 GPU サービス選定のための評価フロー GPU サービスを選定する際には、目的に応じた要件を整理し、評価軸を明確にしたうえで比較検討することが重要です。 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推論重視：API提供やリアルタイム応答 コスト重視：PoCや短期利用 柔軟性重視：研究開発や複数プロジェクトの並行運用 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料金体系 ロケーションとセキュリティ サポート体制 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は NVIDIA Corporation の商標または登録商標です。