2025-07-04

クラウドコスト管理のノウハウ:GPU を効率的に使用するための戦略

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こんにちは！ AI を実行するこれです。

最近、ジェネレーティブAIの流行により、高性能GPUの需要が急増しています。 クラウドコスト また、急速に成長しています。
特に、ディープラーニングのモデルを学習するためにはGPUが長時間占有されるため、どのようなクラウド環境を利用し、どのようにコストを最適化するかによって、AIプロジェクトの成否が決まると言っても過言ではありません。

この投稿では クラウドコスト管理以下の中核となる原則を見てみましょう。 GPU 使用ストラテジーAIインフラを効率的に運用する方法を見てみましょう

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| クラウド GPU のコストが問題になるのはなぜですか?

GPU インスタンスのコストが高い
通常のCPUと比較して、計算能力に優れたGPU（特にA100、H100、A6000など）は、1時間あたりのコストが非常に高くなります。長期間のモデルトレーニングが必要な AI プロジェクトであれば、瞬時に課金ボムが発生する可能性があります。
データストレージ/ネットワークコスト
大規模なデータセットが複数回アップロードされる場合や、モデルチェックポイントを頻繁にバックアップする必要がある場合、ストレージとトラフィックの料金が累積するにつれて、全体的なコスト負担が増大します。

AI プロジェクトの不確実性
ディープラーニングモデルの開発には、多くの試行錯誤と再学習が必要です。必要な GPU 時間を正確に予測することは難しいため、間違えた場合は、未使用の GPU をオンにしておくか、高いスペックを割り当てすぎるとコストが高くなる可能性があります。

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| スポットインスタンス?信頼性と低コストのジレンマ

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一部のクラウドサービスでは スポットインスタンスこれにより、GPUを通常価格よりもはるかに低価格で使用できます。ただし、スポットリソースはクラウドの供給条件に左右されます。 いつでも中止それができることには致命的なデメリットがあります。

トレーニングが停止すると、モデルの再トレーニングや作業再開に余計な時間がかかります 🥺
長い学習時間が必要 ジェネレーティブAI （安定拡散、GPTの微調整など）や大規模な研究開発プロジェクトにはリスクが伴います。

「リーズナブルな価格でスポットの利用をやめても大丈夫」という状況でない場合は、 信頼性の高い GPU 使用率他に考えられるクラウドオプションを検討する必要があります。

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| 信頼性が高く効率的な GPU クラウド利用戦略

1。必要な場合にのみ従量課金 (従量課金) を使用してください。

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オンデマンドGPU は必要なときだけ起動し、使い終わったらすぐにシャットダウンする アイドルコスト最小化する方法です

アプリケーション例：小規模なスタートアップや個々の研究者が短期間でモデルの学習と検証を繰り返す場合‍
メリット：初期費用負担が低く、課金限度額内で好きなだけポイントを使えるため コスト管理やりやすい

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✨ AI をオンデマンドで実行

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ポイントベースの従量課金 この方法では、GPU を好きなだけ使用して返すことができます
ステーブル・ディフュージョン、ジュピター・ラボ、パイソン 次のようなテンプレートを瞬時に選択することで、環境設定にかかる時間を節約できます
GPUの電源を切ると請求が止まるので、不必要にGPUをつけっぱなしにする必要はありません

2。リザーブド (ベアメタルサーバー) で長期プロジェクトを保存

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短期間ではない 1 か月以上 GPU が常に必要な場合は、 リザーブド商品（ベアメタルサーバー）の方が理にかなっているかもしれません。

高価格の GPU ディスカウント: A100、H100、A6000などのサーバグレードのGPUを世界最低価格で提供
安定性: ベアメタルサーバーとして提供されるため、共有環境と比較してパフォーマンスの低下が少なく、リソースの中断のリスクもありません
長期契約割引：1か月以上使用すると月額費用が大幅に削減されます
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3。デベロッパークラウドとの組み合わせ

CPUベースのクラウド（Dev Cloud）も使用すれば、GPUを必要としないタスク（データの前処理、簡単なテスト、コードのデバッグなど）を低コストで処理できます。

GPU リソース 必要な場合のみ これを使うことで、無駄なお金の無駄遣いを防ぐことができます。
デベロッパークラウド 毎月の定期支払い可能なので、安定した環境での反復作業に最適です。

| 追加のコスト削減のヒント💰

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モデル最適化手法

混合精密トレーニング(FP16、BF16) を使用して GPU の計算速度とメモリ使用量を改善します‍
テンソル並列化私に シャーディング(ZeRo、FSDP) などの分散学習技術による大規模モデルの効率的なトレーニング

効率的なデータセット運用

頻繁に使用されるデータ クラウドストレージでの保存中の重複転送を減らすための戦略
不要な中間結果や一時的なチェックポイントは、一定期間後に自動的に削除されます

リザーブドオペレーションとオンデマンドオペレーションの混在運用

長期タスクや大規模タスクは予約制で、間欠タスクやテストタスクはオンデマンドで配分可能
リソース配分を柔軟に行いながら、不必要なコスト漏れを防ぐ

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| Runyour AI を使って簡単に始めましょう

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スポットインスタンスがない場合
お金を節約することは可能ではないでしょうか？

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そうではありません。AI を実行してください スポット製品 代わりに、

オンデマンド GPU クラウド: 充電後は必要なだけポイントを使います
リザーブクラウド: 長期プロジェクト専用のベアメタルサーバーを世界最安値で使用
デベロッパークラウド: と呼ばれる CPU ベースのタスクの低コスト処理 3 サービススルー 信頼性とコスト削減 両方のウサギを捕まえることができる構造を紹介します。