利用ケース別
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AIモデルのトレーニングに最適なクラウドGPU
コンピュータビジョン分類器から数十億パラメータの言語モデルまで、AIモデルのトレーニングには高速なインターコネクトと大容量VRAMを備えた高性能GPUへの継続的なアクセスが必要です。トレーニングに適したクラウドGPUプロバイダーは、マルチGPUインスタンス、NVLinkまたはInfiniBand接続、競争力のある時間単価を提供します。本ガイドでは、ハードウェア、インターコネクト、マルチノード対応に基づき、トレーニングワークロードに最適なプロバイダーを厳選しています。
大規模言語モデルのファインチューニングに最適なクラウドGPU
LoRAやQLoRAのような手法で大規模言語モデルをファインチューニングするには、モデルの重みやオプティマイザの状態を保持できる十分なVRAMを持つGPUが必要です。24〜80GBのVRAMを搭載した単一GPUであれば、パラメータ効率の良いファインチューニングが可能であり、完全な事前学習よりも低価格で利用できます。本ガイドでは、VRAM、価格、フレームワークのサポートを考慮し、ファインチューニングに適したクラウドGPUプロバイダーを紹介します。
ジェネレーティブAIに最適なクラウドGPU
ジェネレーティブAIは、テキスト生成（LLM）、画像生成（Stable Diffusion、DALL-E、Midjourneyスタイル）、動画生成、音声合成など幅広いモデルを含みます。これらのワークロードは、画像生成向けの一般消費者向けRTX 4090から、基盤モデルのトレーニング用の複数のH100クラスターまで、GPU要件が多様です。本ガイドでは、ジェネレーティブAIワークロードに最適化されたクラウドGPUプロバイダーを紹介します。
推論とモデルサービングに最適なクラウドGPU
推論ワークロードはトレーニングとは異なる要件を持ちます：低レイテンシ、高スループット、そしてコスト効率の良いスケーリング。サーバーレスGPUエンドポイント、自動スケーリング、秒単位課金は、本番環境で予測を提供する際に重要です。本ガイドでは、サーバーレスGPU、スケール・トゥ・ゼロ展開、L40SやT4のような推論特化GPUモデルを提供するクラウドGPUプロバイダーを紹介します。
LLMサービングとデプロイに最適なクラウドGPU
大規模言語モデルを本番環境でサービングするには、モデルの重みを保持できる十分なVRAM、高速なメモリ帯域幅によるトークン生成、そしてオートスケーリング対応のインフラが必要です。vLLM、TGI、TensorRT-LLMなどのフレームワークは、LLM推論スループットの最適化に一般的に使われています。本ガイドでは、LLMの大規模ホスティングとサービングに適したクラウドGPUプロバイダーを紹介します。
研究・実験に最適なクラウドGPU
学術研究者や独立したML実践者は、低いコミットメントで柔軟にGPUを利用できる環境を求めています。無料クレジットでの開始、インタラクティブ作業のためのJupyterノートブック対応、コスト削減のためのスポットインスタンス、環境の迅速な構築と解体が可能であることが重要です。本ガイドでは、研究コミュニティ向けに開発者に優しいツールと手頃な価格を提供するクラウドGPUプロバイダーを紹介します。
ステーブルディフュージョン＆画像生成に最適なクラウドGPU
ステーブルディフュージョン、SDXL、その他の画像生成モデルを実行するには、推論用に最低8～12GBのVRAM、カスタムモデルのトレーニングには16～24GBのVRAMを持つGPUが必要です。RTX 4090やRTX 3090などのコンシューマー向けGPUは、これらの作業に対して優れたコストパフォーマンスを提供します。本ガイドでは、画像生成ワークフローをサポートするクラウドGPUプロバイダーを比較し、手頃なGPUオプションとバッチレンダリング機能に焦点を当てています。
ビデオレンダリング＆VFXに最適なクラウドGPU
GPUアクセラレーションによるビデオレンダリングとVFXコンポジットは、高いVRAM容量、速いメモリ帯域幅、場合によってはハードウェアレイトレーシングのサポートが重要です。Blender、After Effects、DaVinci Resolve、Unreal Engineでレンダリングする場合でも、クラウドGPUを使えばローカルハードウェアへの投資なしに重いレンダージョブをオフロードできます。本ガイドでは、レンダリング作業に適したクラウドGPUプロバイダーを比較します。