人工知能（AI）、ディープラーニング、グラフィックスレンダリングといった高性能コンピューティングの分野において、GPUはコンピューティングパワーの中核を担う存在となっています。AIや大規模モデルの需要が急増する中、企業はAWS GPUインスタンスを選択する傾向が強まっており、コストは重要な検討事項となっています。この記事では、AWS GPUインスタンスの種類と料金体系を簡単に分析し、AWS認定エージェントとして、企業がコンピューティングパワーとコストのバランスを実現できるようサポートするサービスをご紹介します。
AWS は現在、GPU インスタンスの 4 つの主要カテゴリを推進しています。
- Pシリーズ(P4、P5など): NVIDIA A100を搭載し、大規模モデルのトレーニングに適しています。
- Gシリーズ(G5など): A10Gを搭載し、推論やグラフィックレンダリングに適しており、コストパフォーマンスに優れています。
- InfシリーズAWS が独自に開発した Inferentia チップは推論専用に設計されています。
- Trnシリーズ：Trainiumチップをベースにしており、大規模なトレーニングタスクに適しています。
GPU インスタンスの価格は、複数の要因によって影響を受けます。
- 従量課金制: 最も柔軟ですが、最も高価です。たとえば、P4d は 1 時間あたり約 $32.77 です。
- リザーブドインスタンス/Savings Plans: リソースを予約し、最大 72% を節約します。
- スポットインスタンス: アイドル容量に基づいて割引は 90% に達する可能性があり、これは中断を許容するタスクに適しています。
- 弾性推論一部のタスクのインスタンスに対して低コストの推論アクセラレーションを提供します。
また、GPUインスタンスは通常EBSまたはS3ストレージと併用する必要があり、データ転送にも追加コストが発生します。全体的なコストを削減するためには、タスクの種類に応じて適切なインスタンスを選択し、スポット、RI、SageMakerなどのサービスを柔軟に組み合わせて自動スケーリングを実現することをお勧めします。
AWS GPUは、ローカル展開と比較して、ハードウェアへの先行投資が不要で、弾力的な拡張性、自動メンテナンス、継続的なアップグレードといったメリットがあります。また、A100やH100といったトップクラスのGPUリソースにも迅速にアクセスできます。
クラウド上の公式認定 AWS エージェントとして、GPU インスタンスの選択に関する推奨事項、コストの見積もり、節約プランの構成、MDF 資金支援の申請、技術リソースのドッキングなどを提供し、企業が AI コンピューティング タスクを効率的に展開できるよう支援します。
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