GPUクラウドとは？お得に利用する方法とおすすめのサーバーを紹介

「GPUクラウドとは？」「普通のGPUと何が違う？」と気になる方も多いでしょう。

画像や映像の描画処理を高速に行うために設計されたGPUですが、クラウド版も存在し、通常のGPUとは異なったメリットがあります。

そこで本記事では、

• GPUクラウドの基本的な仕組み
• 従来のCPUサーバーやオンプレミス環境との違い
• 導入のメリット

を詳しく解説します。

GPUクラウドとは、AI開発やディープラーニング、科学技術計算などで必要とされる高い並列処理能力を持つGPUを搭載したサーバーを、インターネット経由で利用できるサービスです。

一方で、自社のデータセンターやサーバールームにGPU環境を構築して運用する「オンプレミス」という選択肢も存在します。

オンプレミスは、機密性の高いデータを扱う企業や、通信遅延を排除したい研究開発用途、長期間にわたり高負荷な計算を継続するケースに適しており、セキュリティや運用ポリシーを自社基準で厳格に管理できる点が強みです。

GPUクラウドの料金相場は、1時間単位で50円〜7,000円ほどが相場です。

一般的な料金体系は、使った分だけ支払う時間単位の従量課金制と、月単位や年単位で契約する定額制に分かれます。

月額固定プランでは、数万円から数十万円、あるいはそれ以上の価格帯で提供されています。

GPUクラウドは、ベンダーが保有するデータセンター上のGPUサーバーをサービスとして利用する形態であり、サブスクリプションや従量課金によって必要な分だけリソースを確保できます。

一方、オンプレミスは自社拠点にGPUサーバーを購入・設置し、運用まで自社で担う設備投資型のモデルです。

イメージとしては、GPUクラウドは「賃貸」、オンプレミスは「持ち家」に近いと考えると理解しやすいでしょう。違いをより比較したい人は以下の表を参照ください。

これからAI開発を始める企業や、まずは小規模に検証したい段階であれば、初期投資なしですぐに環境を用意できるGPUクラウドが適しています。

一方、GPUを24時間稼働させるような本格運用が見えている場合は、オンプレミスの方が結果的にコストを抑えられるケースも多いでしょう。

なお近年は、「開発・検証はクラウド、本番はオンプレ」というハイブリッド構成も一般的になっています。

また、以下の記事ではGPUについて詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

ここでは、GPUクラウドを利用する代表的なメリットを3つのポイントから解説します。

• 初期費用を抑えて必要な時に利用できる
• リソースを柔軟に調整できる
• 自社の運用・保守にかかる負担を軽減できる

GPUクラウドのメリットは、初期費用を抑えられる点にあります。オンプレミスとは異なり、専用機材の購入やサーバールームの整備といった高額な初期投資が不要だからです。

必要なときに必要な分だけ課金される従量課金制のため、稼働時間や使用量に応じてコストを最適化できます。

特に、研究開発プロジェクトや一時的に大量の計算リソースが必要となるタスクなど、利用期間が限定的な場合に最適です。

GPUクラウドは、ビジネスやプロジェクトの状況変化に迅速に対応できる高い柔軟性を備えています。

例えば、AIモデルの学習フェーズでは複数の高性能GPUが必要でも、推論フェーズでは小規模なリソースで十分な場合があります。

このような要求の変化に対し、GPUクラウドでは管理コンソールから数クリックでGPUのスペックを変更したり、インスタンスの台数を増減させたりすることが可能です。

ビジネス環境の変化に合わせてリソースを即座に調整できる柔軟性があります。

オンプレミスでサーバーを運用する場合、ハードウェアの設置や設定、冷却や電源の管理、OSやソフトウェアのアップデートなど、多岐にわたる専門的な保守・運用業務が発生します。

一方GPUクラウドであれば、インフラ管理はすべてクラウド事業者が担当するため、自社で管理する必要はないのです。そのため、AIモデルの開発やデータ分析といった、本来注力すべきコア業務にリソースを充てることができ、生産性の向上につながります。

自社に最適なGPUクラウドサービスを選ぶためには、以下3つのポイントを事前に比較検討して、コストや運用効率の判断材料にしましょう。

• データ転送の料金がかかるか
• 用途・タスクに合わせてGPUクラウドが選択できるか
• 利用までの設定に時間がかからないか

GPUクラウドの利用料金を検討する際、GPUインスタンスの利用料だけでなく、データ転送量にも注意が必要です。

サービスによっては、サーバーへのデータアップロードは無料でも、サーバーからのデータダウンロードには量に応じた課金が発生する場合があります。

AIの学習データや生成されたモデル、レンダリング結果など、大容量のデータを頻繁にやり取りする場合、データ転送料で高額なコストになる可能性も。

契約前に、データ転送料金の有無や料金体系は必ず確認しておきましょう。

GPUの種類や性能は多岐にわたります。例えば、大規模なAIモデルの学習にはNVIDIA H200やB200のようなハイエンドGPUが求められますが、小規模な推論タスクや開発環境であれば、コストパフォーマンスに優れたA100やA4000といったGPUが適しています。

サービスを選定する際は、自社のプロジェクト要件に合ったスペックや種類のGPUがラインナップされているかを確認し、幅広い選択肢から最適なものを選べるサービスを選ぶことが重要です。

ビジネスの機会を逃さないためには、アイデアをすぐに形にできる開発スピードが求められます。

GPUクラウドサービスにおいても、申し込み手続きから実際にGPU環境が利用可能になるまでの時間は重要な選定基準の一つです。

サービスによっては、アカウント作成後すぐにインスタンスを起動できるものもあれば、審査や設定に数日を要する場合もあります。

OSや必要なドライバ、開発フレームワークなどがプリインストールされたテンプレートイメージが提供されているサービスを選ぶと、環境構築の手間が削減され、本来の開発作業に迅速に着手することができます。

以下の記事では、GPUの選び方についても紹介していますので、あわせてご覧ください。

ここからはGPUクラウドサービス15選を一覧で紹介します。まずは以下の表で比較し、気になるサーバーの詳細は次章で確認してみてください。

まずはコスパを重視したGPUクラウドサービスを5つ紹介します。

• GPUSOROBAN
• GPUクラウド
• Lambda GPU Cloud
• Runpod GPU Cloud
• ConoHa VPS

GPUSOROBANは、国内のNVIDIAエリートパートナーが提供するGPUクラウドで、A4000やA100といったハイスペックGPUを1時間50円台からと低価格で利用できるのが特徴です。

従量課金と月額固定の両方に対応しており、A4000など比較的ライトな構成からV100やA100クラスまでラインアップが広く、PoC〜本番運用まで同一サービス内でスケールしやすい構成になっています。

国内データセンター・日本語サポートという安心感がありつつ、AWSやGCPと比べても単価が抑えられているため、学習・推論どちらでも「とにかく安くGPUを長時間回したい」用途に向いたコスパ特化サービスと言えます。

「低価格でGPUクラウドを利用したい」という方はGPUSOROBANへご相談ください。GPUSOROBANでは、1時間50円〜の業界最安級で利用可能。

画像生成AI・言語生成LLMなどタスクに合わせてさまざまなGPUをクラウドで選択できます。まずは以下のリンクから無料トライアルを実施してください。

⇨GPUSOROBANの無料トライアルはこちら

(出典：nttpc.co.jp)

GPUクラウド（NTTPCコミュニケーションズ）は、NTTPCが提供するNVIDIA A100搭載の専有型GPUクラウドです。AI・ディープラーニング用途に特化しつつ、サーバーやストレージ、ネットワークまで含めてワンパッケージで提供されるエンタープライズ寄りのサービスです。

vCPU最大112コア、メモリ2TB、ストレージ30TBなど大規模構成が可能で、NVIDIAドライバやCUDA、Dockerなどがプリインストールされるため、環境構築の手間を最小限にしてすぐに学習を走らせられます。

マネージドサービスとして運用も任せられるので、自前で大規模GPUクラスターを構築するより初期費用を抑えつつ、企業向けの信頼性・サポートを重視しながらコスト効率よく使いたいケースに向きます。

(出典：Lambda)

Lambda GPU Cloudは、NVIDIA H100・H200・GH200など最新世代GPUに特化したAI向けクラウドで、学習用の大規模GPUクラスターを専有・予約して使えるのが強みです。

オンデマンドと長期リザーブの両方の料金体系があり、1年〜2年の予約や前払い割合を増やすことで1時間あたりのGPU単価を下げられるため、大規模モデルを継続的に学習する企業や研究機関におすすめです。

また、プライベートクラウド形式でクラスターを構築できるので、データセンター運用までは自社でやりたくない場合に、コスパと運用負荷のバランスが取りやすいサービスです。

(出典：runpod)

Runpod GPU Cloudは、AI用途特化のGPUクラウドで、多様なGPUを世界30以上のリージョンから時間単位でレンタルできる柔軟さが特徴です。

Stable DiffusionやComfyUI、LLM、TTSなどのワークロード向けにテンプレート環境やサーバレス実行環境が用意されています。そのため、ネットワークストレージでセッション間のデータを保持しながら、必要なときだけGPUポッドを起動してミリ秒単位で課金されるため、短時間・断続的な利用でも無駄が出にくい料金モデルになっています。

APIやCLIでの自動デプロイやマルチGPU構成もサポートしており、個人の画像生成からスタートアップの推論API運用まで、スケールに応じてコストを抑えながら使える開発者フレンドリーなGPUクラウドと言えます。

(出典：ConoHa VPS)

ConoHa VPSのGPUサーバーは、従来の安価なVPSブランド上でNVIDIA L4とH100を時間課金で利用できるサービスです。国内環境で画像生成AIやAI開発を手軽に始めたいユーザー向けに設計されています。

L4プランは推論・画像生成向けに169円/時、H100プランは学習やファインチューニング向けに1,398円/時と用途に応じた2ライン構成で、オンプレでGPUサーバーを組む場合と比べ初期費用を抑えつつ、使う時間だけ課金されるため、中小規模の検証や短期集中トレーニングにおすすめです。

既存のConoHa VPS管理画面から扱えるシンプルなUIと日本語サポートもあり、「普段は普通のVPSを使い、必要なときだけGPUインスタンスを立てる」といった柔軟な運用でコストを最適化しやすい構成になっています。

次に紹介するのは世界でも高シェアを誇るGPUクラウドサービスを5つ紹介します。

• AWS
• Google Cloud Platform
• Azure
• IBM Cloud
• Alibaba Cloud

(出典：AWS)

AWSは、EC2のP系・G系インスタンスを中心に、A100搭載のP4d/p4deからT4搭載のG4、グラフィックス向けのG5など幅広いGPUラインを提供。機械学習トレーニング・推論から3D可視化、VDIまでワークロードごとに最適な構成を選べるのが特徴です。

同一VPC内でS3やEFS、SageMakerなど他のマネージドAIサービスと密に連携できるため、データ保管・前処理・学習・推論・デプロイを一気通貫で構築しやすく、世界中のリージョンで利用可能です。

そのため、グローバル展開する企業にとってはスケーラビリティと可用性の両面で安心して採用できる事実上の標準プラットフォームとなっています。

(出典：Google Cloud)

Google Cloud Platformは、Compute EngineのGPU付きVMとTPUを組み合わせて使えるのが特徴です。NVIDIA GPUだけでなくGoogle独自チップのTPUを選択することで大規模ディープラーニングに最適化した高スループットな学習環境を構築できます。

GCEはライブマイグレーションやグローバルな低遅延ネットワークに強みがあり、GPU/TPUを使った学習ジョブを止めずにメンテナンスできるほか、Vertex AIやBigQueryなどのマネージドサービスと統合。

データ分析〜学習〜MLOpsまでをGoogleのエコシステム内で完結できるため、AI中心のワークロードにとって扱いやすいクラウドです。

(出典：Microsoft)

Azureは、Nシリーズと呼ばれるGPU対応VMを提供しており、NVIDIA GPUを使ったAIトレーニング、シミュレーションなど幅広いGPUワークロードをサポートしつつ、Windows/Linuxのどちらの環境にも柔軟に対応できるのが特徴です。

OS・CPU・GPU構成を細かく選べるだけでなく、Azure Advisorなどの機能により利用状況に基づいてリソース最適化の提案が行われるため、コストや性能を自動的にチューニングしながら運用可能。

既存のMicrosoft製品との連携を重視するエンタープライズにとっては、ガバナンスと開発生産性の両面で相性が良いGPUクラウドです。

(出典：IBM Cloud)

IBM Cloudは、NVIDIA GPUを搭載したベアメタルサーバーやVPCインスタンスを提供し、高度なAI、高速データ処理、HPC用途に特化した構成を取れるのが特徴です。GPUを完全専有できるためパフォーマンスの一貫性とセキュリティを重視したワークロードに向いています。

さらに、IBM Cloud Code EngineのサーバーレスGPUフリート機能を利用すると、大量のバッチジョブを単一エンドポイントに投げるだけで、自動的にGPUリソースをスケールさせられます。

そのため、金融やライフサイエンスなど、ピーク時だけ大きなGPUパワーが必要な業界で、コスト効率良く生成AIや分析ジョブを回せるプラットフォームになっています。

出典：

(出典：Alibaba Cloud)

Alibaba Cloudは、Elastic GPU Serviceとしてgn・vgn・sgnシリーズなど複数のGPUインスタンスファミリーを提供。第3世代神龍アーキテクチャにより高いネットワーク・ストレージ性能と予測可能なスループットを実現しているのが特徴です。

1GPUあたり最大48GBメモリを搭載し、単一インスタンスかつ複数GPU構成で70B規模以上のLLM推論をサポート。NVIDIA GRID vWSライセンス付きのインスタンスを選べばCADやプロフェッショナル3Dグラフィックス向けの仮想ワークステーションとしても利用できます。

中国・アジア圏を中心に、AI推論やHPC、グラフィックス処理を低遅延かつコスト効率良く実行したいユースケースに強いクラウドです。

最後はセキュリティを重視したGPUクラウドサービスを5つ紹介します。

• IDCFクラウド 
• さくらのクラウド
• M:CPP
• ASK Visualize cloud
• Linode GPU Linodes

(出典：IDCFrontier)

IDCFクラウドは、IDCフロンティアの国内データセンターで完結するIaaS型クラウドで、GPUサーバもすべて国内の自社設備に収容されています。ISO/IEC 27017:2015に基づくISMSクラウドセキュリティ認証や経産省ガイドライン準拠により、設計段階から運用までクラウド向けの厳格な情報セキュリティ管理が行われているのが特徴です。

DDoS対策などのネットワーク防御も標準装備されており、企業側は自社のポリシーに合わせて細かなネットワーク／アクセス制御を設計可能。

そのため、「GPUで大量データを処理したいが、金融・医療など規制の厳しい分野でクラウド利用を検討している」といった場面でも、物理的所在が明確な国内クラウドとして安心して使いやすいサービスです。

(出典：さくらのクラウド)

さくらのクラウドは、石狩など国内データセンターのみで提供される国産クラウドで、データが国外に出ないことや日本の法制度・ガイドラインに沿った運用が特徴です。物理専有型の高火力サーバを選べば他テナントからの影響を受けない強固な隔離環境を構築できます。

大規模企業・研究機関向けにネットワークやファイアウォール、閉域網接続なども組み合わせられ、ビジネスレベルのセキュリティリスクに備えた設計が可能。

国内拠点での日本語サポートやパートナーネットワークによる導入支援も充実しているため、「オンプレ並みの安心感を保ちつつGPUクラウドを使いたい」ニーズにマッチするGPU環境です。

(出典：MORGENROT)

M:CPPは、モルゲンロットが提供するベアメタル型GPUクラウドです。仮想化を介さずGPUサーバを丸ごと専有するため、他テナントと物理リソースを共有しないこと自体がパフォーマンスだけでなくセキュリティ面でも特徴となっています。

ストレージやネットワーク通信量もオールインワンで提供され、利用目的に合わせて構成をフルカスタマイズできるため、特定のセキュリティ要件に合わせた専用環境を設計が可能。

「クラウドの柔軟性を維持しながらオンプレに近い専有度と制御性」を求めるユーザーに適したGPUクラウドとなっています。

(出典：株式会社アスク)

ASK Visualize cloudは、PCパーツディストリビュータのアスクが提供するGPUクラウドで、同社取り扱いのプロ向けグラフィックスソフトウェアをクラウド上で利用・試用できることを主目的としたサービスです。

ユーザーは自前でワークステーションを構築せずに、アスク管理下のクラウド環境に安全にログインして作業する形を取るため、物理セキュリティなどは一括して事業者側で担保されます。

専用にチューニングされたGPU環境が用意されることで、ライセンスやデータをローカルPCに分散させず一元管理でき、ソフトウェア試用〜本格利用まで同じクラウド基盤で行えます。設計・製造系企業が情報漏えいリスクを抑えながら、社外からも安全に高負荷な3D／CAEアプリを利用したいケースに適した「DCC・可視化特化型GPUクラウド」です。

(出典：Akamai Cloud)

Linode GPU Linodes（現在はAkamai Connected Cloudの一部）は、シンプルなIaaS型GPUインスタンスを提供しています。

物理ホスト〜ハイパーバイザまでを事業者側が管理し、ユーザー側はゲストOSより上のレイヤを守るという「共有セキュリティモデル」を明確に打ち出しており、データセンターの物理・環境セキュリティやネットワーク保護はプロバイダ側で統一的に担保されます。

インフラレベルではPCI-DSSなどの業界標準に準拠するセキュリティ対策が施されており、ユーザーが適切なOS設定や暗号化、アクセス制御を行うことで、高いコンプライアンス要件にも対応可能な設計に。

「安価なGPUクラウドを使いつつ、自分でセキュアなアーキテクチャを作り込みたい」開発者・スタートアップに向いたサービスです。

GPUクラウドはオンプレミスに比べて初期投資を抑えられますが、従量課金制であるため、無計画に利用するとコストが膨らむ可能性があります。

コストを最適化するためには、下記のような運用の工夫が重要になります。

• 利用が終わったらインスタンスを停止する
• GPUのスペックや台数を増減できるサービスを選ぶ
• 無料トライアルや長期の割引プランなどを活用する

多くのGPUクラウドサービスでは、インスタンスが起動している時間に基づいて課金される従量課金制を採用しています。

そのため、計算処理や開発作業が終了したら、インスタンスを忘れずに停止することです。夜間や休日など、GPUを利用しない時間帯にインスタンスを起動したままにしておくと、その時間分の料金が無駄に発生してしまうので注意しましょう。

プロジェクトの要件は、フェーズによって変化することが一般的です。

例えば、開発の初期段階では小規模なGPUで十分でも、本格的な学習フェーズでは高性能なGPUが複数台必要になることがあります。

最初は、プロジェクトの現状に合った最小限のリソースで運用し、必要になったタイミングでスケールアップすることで、オーバースペックによる無駄なコストの発生を防ぐことができます。

多くのクラウド事業者は、新規ユーザー向けに無料トライアルや一定額のクレジットを提供しています。

これらを活用すれば、本格的な導入前に複数のサービスを実際に試し、性能や操作性をリスクなく比較検討できます。

また、本番運用で長期間にわたってGPUインスタンスを利用することが確定している場合は、長期利用割引やリザーブドインスタンスといった割引プランの適用を検討するとよいでしょう。

GPUクラウドとオンプレミスは、それぞれ異なる強みを持つため、自社の事業フェーズやAI活用の目的に応じて最適な選択を行うことが重要です。

なお、セキュリティレベルは管理する企業によって異なるため、責任範囲や運用体制まで含めて比較することが必須。

また、近年は開発・検証をクラウドで行い、本番環境をオンプレミスで運用するハイブリッド構成も一般化しており、単純な二択ではなく「どの領域をどこに配置するか」という設計視点が求められています。

追加購入の必要性や運用負荷まで見据え、自社にとって持続可能なGPU活用戦略を描くことが、AI投資の成果を最大化する鍵となるでしょう。