AIと深層学習に最適なクラウドGPUプラットフォーム7選
ゆかり
2025/07/22
GPUアクセラレーション対応のクラウドプラットフォームは、今日、AIや深層学習の主流において不可欠なツールとなっています。データサイエンティストであれ、AI/ML実務者であれ、大規模なTransformerモデルのトレーニングやリアルタイムのコンピュータービジョンシステムのデプロイには、オンデマンドで高性能なGPUにアクセスできることが極めて重要です。
さらに、これらのGPUはスーパーコンピューティングを誰もが利用できるようにし、ブレークスルーや目覚ましい科学的進歩を促しています。2024年のGPUアズ・ア・サービス（GPUaaS）の世界市場規模は43.1億ドルでしたが、2032年までに498.4億ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は35.8%です。
市場にはクラウドGPUプラットフォームプロバイダーが数多く存在するため、最適なプラットフォームを選択するのは非常に困難です。本記事では、AIおよび深層学習に最適なクラウドGPUプラットフォーム7選をご紹介します。
クラウドGPUプラットフォームとは？
クラウドGPUプラットフォームとは、インターネット経由で強力なグラフィックス処理ユニット（GPU）を利用できるサービスであり、かさばる社内ハードウェアを必要としません。これらのプラットフォームは、AI主導の定量的データ分析、深層学習モデルのトレーニング、リアルタイム推論といった要求の厳しいワークロードを処理するために構築されています。例えるなら、必要な時に必要な場所でスーパーコンピューティングをレンタルするようなものです。
AIと深層学習に最適なクラウドGPUプラットフォーム7選
市場には選択肢が増え続ける中、AIワークフローに最適なクラウドGPUプラットフォームを選ぶのは難しい場合があります。ここでは、パフォーマンス、スケーラビリティ、コストの適切なバランスを実現するトップ7プラットフォームをリストアップしました。
E2E Cloudは、インドを代表するネイティブクラウドサービスプロバイダーの一つで、主にAI、ML、データサイエンスのワークロード向けにクラウドGPUソリューションを提供しています。高いパフォーマンスと費用対効果に重点を置いており、費用をかけすぎずにスケールアップしたい開発者、スタートアップ、研究チームにとって頼りになるプラットフォームです。
主な特徴
クラウド資源管理用の使いやすいセルフサービスダッシュボード
AI/MLフレームワークをプリインストールした開発者向けエコシステム
スケーラブルな学術・研究プロジェクト向けAIラボ・アズ・ア・サービス（AILaaS）
高度な自動化のためのフルAPIおよびCLIアクセス
H200、H100、A100などの最新NVIDIA GPUへのアクセス
価格
E2E Cloud GPUの価格は、利用するプランによって異なります。1x H100（80GB）プランの時間あたりの価格は175ルピーから利用可能です。
InterServer
InterServerは、一流のGPUサーバーホスティングプロバイダーであり、高性能コンピューティングおよびデータアクセラレーションのために精密に調整された、最先端かつ信頼性の高いNVIDIA搭載GPUサーバーを提供しています。ユーザーはシングルまたはデュアルGPU構成から選択でき、特定のニーズに基づいてサーバーをカスタマイズする柔軟性も備えています。
さらに、InterServerのGPUサーバーは、ニュージャージー州とシアトルにある最先端のデータセンターに設置されており、中断のないパフォーマンスのために高度な冷却システムと冗長電源が装備されています。
主な特徴
迅速な問題解決とサーバー設定サポートのためのライブチャットおよびチケットによる24時間年中無休のテクニカルサポート
信頼性の高いNVIDIA搭載ハードウェアにより、高速なデータ処理と高いサーバーパフォーマンスを実現
デフォルトで最大4枚のGPUカードをサポートし、必要に応じて追加することでインフラを容易にスケールアップ
価格
InterServerのGPUサーバーの価格は常に公開されているわけではありません。標準的な専用サーバープランは月額199ドルから299ドルの範囲ですが、実際のGPU構成には個別見積もりが必要な場合があります。
Hyperstack
Hyperstackは、NVIDIA H100 PCIe、L40、RTX A6000など、AIトレーニング、推論、大規模データ処理のために特別に設計されたNVIDIA GPUを幅広く提供しています。様々なコンピューティングニーズを持つユーザー向けに、CPUのみのセットアップも利用可能です。
無料登録と直感的なコンソールへのアクセスにより、ユーザーは簡単に利用を開始できます。Hyperstackの予算に優しいGPUオプションと柔軟な従量課金制により、手間なくテスト用VMを効率的に起動できます。
主な特徴
パフォーマンス低下を招くことなく専用リソースを提供するためのゼロ・オーバーサブスクリプション
最適化されたストレージオプションのために350Gbpsをサポート
Terraform ProviderやLLM Inference ToolkitなどのDevOpsツールを提供
価格
Hyperstackは、オンデマンドおよびリザーブドといった柔軟な課金モデルを備えた費用対効果の高い価格設定を提供しています。このプラットフォームにはハイバネーションモードも搭載されており、リソースがアクティブに使用されていないときにワークロードを一時停止し、費用を最小限に抑えることができます。
Amazon Web Services (AWS)
AWSは、主要なクラウドプラットフォームの一つであり、トップクラスのクラウドGPUプロバイダーでもあります。Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）は、GPU搭載仮想マシンインスタンスを提供し、深層学習タスクの計算を高速化します。
主な特徴
NVIDIA搭載AWS GPUクラウドストレージにより、生成AIおよびMLトレーニングに最適
クラウド上でGPUを活用した高性能コンピューティング（HPC）により研究を加速
AWS IoT Greengrassは、NVIDIA Jetsonのようなデバイス上でのローカルエッジ処理を可能にし、クラウドとの統合を実現
価格
価格はインスタンスタイプ、リージョン、GPUモデルによって大きく異なります。例えば、NVIDIA H100ベースのインスタンスは時間あたり4.10ドル以上かかることがありますが、Tesla T4のような古いモデルでは時間あたり約0.35ドルで利用できます。
Google Cloud Platform
次に紹介するのはGoogle Cloud Platformです。最新のNVIDIA L4 GPUを統合しており、生成AI、ビデオ処理、その他要求の厳しいワークロードに強力なパフォーマンスを提供します。これらのGPUはG2仮想マシンを通じて利用可能です。L4に加えて、GCPはK80、P4、V100を含む様々なGPUオプションを引き続き提供しており、多様な機械学習および高性能コンピューティングの要件に対応しています。
主な特徴
BigQueryやVertex AIなどのGoogle AIツールとのシームレスな統合
L4 GPUにより、Google Cloud PlatformでのAIトレーニングと開発が容易に
価格
Tesla T4は時間あたり0.35ドルから、V100は時間あたり約2.48ドルです。新しいL4 GPUは時間あたり0.71ドルから利用可能で、AIタスクに対して非常に効率的なソリューションを提供します。
Atlantic.Net
Atlantic.Netは、AI、機械学習、およびその他のコンピューティング集約型アプリケーションの高性能ニーズに合わせて調整されたソリューションを提供する、主要なGPUサーバーホスティングプロバイダーとして際立っています。
彼らの提供するサービスには、ダイナミックなワークロード向けの柔軟なGPUクラウドホスティング、最新のNVIDIA GPUを搭載した高性能専用GPUサーバー、そして厳格なデータセキュリティが不可欠なヘルスケア環境向けに特別に設計されたHIPAA準拠のGPUホスティングが含まれます。
主な特徴
要求の厳しいAIおよび機械学習ワークロードに最適な、高メモリ帯域幅を備えた最新のハードウェア
機密データの安全な取り扱いを目的とした厳格なプロトコルを備えたセキュリティ重視のインフラ
価格
192GB RAM、28vCPUの場合で月額1,058ドル、384GB RAM、32vCPUの場合で月額2,407ドル。
Vultr
信頼できるNVIDIA GPUサーバープロバイダーであるVultrは、AI、深層学習、機械学習のために設計された最高クラスのGPUインフラストラクチャを提供しています。データサイエンティストやAI/ML実務者にとって、VultrのGPU搭載Kubernetes環境は、高度なAIおよび機械学習システムを構築・実行するのに役立ちます。
主な特徴
無制限の帯域幅と24時間年中無休のアクセス性による高速で安全なコンテンツ配信
高度なDDoS防御により、レイヤー3およびレイヤー4のネットワーク攻撃から保護
グローバルデータセンター全体でカスタムIPアドレス空間を容易に作成および管理
価格
Vultrの専門GPUインスタンスは時間あたり0.99ドルからで、選択されたモデルとリソースによって異なります。
結論
世界中には多くのプロバイダーが存在しますが、AIおよび深層学習に最適なクラウドGPUプロバイダーを選択することは極めて重要です。最適な選択をするためには、プロジェクト固有の要件、技術的な専門知識レベル、そして利用可能な予算を評価することが不可欠です。
