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は、AI開発やディープラーニング、3Dレンダリングなど、高い計算能力が必要な作業に欠かせない存在になっています。

高性能なGPUを自分で用意するのは環境や設備のコストが大きくて手間もかかります。そんなときに便利なのが「GPUクラウド」です。GPUクラウドとは、インターネット経由で手軽に強力なGPU環境を利用できるサービスです。

本記事では、GPUクラウドの基本やお得に使うコツ、さらにおすすめの人気サーバーを厳選してご紹介します。

ハイレゾでは、AI開発・ディープラーニング・3Dレンダリングなど高負荷な処理に最適化されたGPUクラウド環境を提供しています。最新のNVIDIA GPUを搭載した高性能サーバーを、初期投資ゼロで必要なときだけ利用できるため、コストを抑えつつ開発スピードを大幅に向上させることが可能。サービスの詳細や料金体系、具体的な活用事例をまとめた資料をご用意しましたので、ぜひ以下より無料でダウンロードしてご覧ください。

GPUクラウドは、インターネットを通じて高性能なGPUの計算能力を提供するクラウドコンピューティングサービスです。

ローカルPCのスペックに依存せず、クラウド上のGPUサーバーに接続して大量のデータ計算を行うことを可能にします。

GPUクラウドサービスは、従来のCPU中心のクラウドコンピューティングとは異なり、AI開発や機械学習、3Dレンダリングなどの並列処理に特化した環境を提供することで、これらの分野における計算能力の課題を解決します。

• GPUクラウドサービスはAI開発や機械学習、3Dレンダリングなど並列処理に特化した高性能な計算環境を提供
• ローカルPCからインターネット経由でクラウド上のGPUサーバーに接続し、リモート操作が可能
• 手元のPCの性能に関係なく、高性能GPUを使った大量データの高速計算が実現

GPUクラウドと従来のクラウドサービスには、技術的な差異があります。

従来のクラウドサービスがWebサーバーやデータベースなどの汎用計算に適しているのに対し、GPUクラウドは画像処理やAI開発など、特に高い並列計算能力を要求される用途に特化している点が大きな違いです。

以下にポイントをまとめました。

1.処理のエンジンが異なる！（CPU中心 vs GPU中心）

2.得意な「仕事内容」が違う！ (汎用的なサービス vs 大規模な計算)

3.「料金」と「使い方」が違う！ (常時稼働 vs スポット利用)

GPUクラウドサービスを選定する上で、利用料金とコストパフォーマンスは重要な比較ポイントの一つです。サービスによって料金体系は大きく異なり、時間課金、日額課金、月額課金など様々なプランがあります。

こちらの表を参考にしてシーンに応じた適切なサービスを選択しましょう。

選択肢を検討した後は、実際の利用コストをシミュレーションし、サービスの使用感や性能を確認することが重要です。

• 各サービスの料金シミュレーターを活用
• 予期せぬ高額請求の回避
• 利用状況を想定した事前試算の実施

GPUクラウドの利用には、企業や研究機関にとって多くのメリットがあります。設備購入費用なしで高性能GPUが使え、必要に応じてリソースを自在に調整できます。

以下のポイントを押さえてクラウドサービスを検討してみて下さい。

GPUは技術革新が速く、新しいモデルが次々と登場し、性能が飛躍的に向上しています。

企業が自社で高性能GPUサーバーを導入すると、数年後には陳腐化による研究開発の遅延や競争力低下のリスクがありますが、GPUクラウドならクラウドプロバイダーが常に最新のGPUを導入しています。そのため、高額な買い替え費用をかけずに、常に最新かつ高性能なGPU環境を利用でき、リスクを大幅に軽減できるのです。

これにより、長期的な視点で見ても、常に最適な計算リソースを確保しつつ、IT投資の効率性を高めることが可能となります。

GPUクラウドのメリットの一つは、環境構築の簡易性です。

従来のオンプレミス環境でGPUを導入する場合、サーバー機器の選定、購入、設置、OSやドライバのインストール、各種ソフトウェアの設定など、多岐にわたる複雑な作業が必要でした。

これには専門的な知識と時間、そして人的リソースが求められ、特に中小企業や個人利用者にとっては大きな負担となっていました。

GPUクラウドサービスを利用すれば、これらの手間が大幅に削減され、ウェブブラウザ上の簡単な操作で、あらかじめ必要なOSやフレームワークがインストールされたGPUインスタンスを数分で起動できます。

ITインフラの専門知識がなくても、高性能なGPU環境を手軽に利用できるようになり、開発者は本来の目的である研究やアプリケーション開発に集中できるというメリットが得られます。

その結果、限られたリソースや人員をインフラ管理に割く必要がなくなり、プロジェクトの立ち上げやスケールも迅速に行えるようになります。

障害発生時の対応やセキュリティ対策もクラウドプロバイダーが担ってくれるため、運用負担を大幅に軽減し、より効率的かつ安全に開発を進めることが可能です。

GPUクラウドは高性能な分、利用料金も高めですが、お得に利用できる方法がたくさんあります。

無料枠の活用から効率的な使い方、さらにはプロが実践している裏技まで、GPUクラウドをできるだけ安く、効果的に利用するためのお得なテクニックを分かりやすく解説します。

GPUクラウドのインスタンスとは、クラウド上の仮想サーバーのことで、起動中は時間単位で料金が発生し続けます。

作業が終わったら停止状態にすることで、多くのサービスでは料金の発生を止めることができます。

例えば、2時間の作業後に停止せずに放置すると、24時間分の料金を支払うことになってしまいます。そのため、使い終わったら必ずインスタンスを停止することが、大幅な節約につながる重要なポイントです。

エアコンを消すように、GPUインスタンスも停止ボタンをこまめに管理します。これだけで、月末の請求軽くなります。

💡 ワンポイント アラームを設定して「GPU停止タイム」を作るのがおすすめです！

GPUのクラウドサービスは、利用するGPUの性能や数を必要に応じて自由に変更できるのがメリットです。

作業内容やプロジェクトの進行状況に合わせて、最適なGPUリソースを柔軟に選べるサービスを利用することで、費用対効果が高まります。

🔧 軽作業モード

• プロトタイプ開発
• コードのテスト
• 小規模データセットでの実験 → 低価格GPUでコストダウン

🚀 実開発モード

• 大規模モデルの学習
• リアルタイム推論
• 高負荷な計算処理 → ハイスペックGPUで一気に処理

例：服を選ぶように、GPUを選ぶ

• 普段着（低スペック）：日常の軽い作業に
• 正装（高スペック）：重要なプレゼンテーション前の大処理に

この「GPU着せ替え術」をマスターすれば、無駄なコストを確実にカットできます。

GPUクラウドの契約方法を工夫することで、コストを賢く抑えるテクニックがあります。各クラウドサービスには、無料枠が用意されている場合があります。

戦略的に活用することで先の見通しが立てやすくなります。

1.偵察フェーズ 🕵️

• 管理画面の使いやすさをチェック
• 実際の処理速度を体感
• プログラムとの相性を確認

2.テストフェーズ 🧪

• 小規模なプロジェクトで実験
• エラーハンドリングの確認
• サポート対応の質をチェック

3.比較フェーズ ⚖️

• 複数サービスの無料枠を活用
• コストパフォーマンスを比較
• 自分のワークフローに最適なサービスを特定

4.決断フェーズ ✅

• ベストなサービスで有料プランへ移行

• 注意すべきポイント

法人や機関などに対して「1年間」や「3年間」といった長期間、継続して利用することを約束する代わりに、時間あたりの利用料金を大幅に割り引いてもらう契約方法があります。

主要なクラウドサービスでは「リザーブドインスタンス」や「Savings Plans」といった名前で提供されています。

従量課金よりも、30%〜70%ほど安くなる場合があります。

途中で解約すると違約金が発生する場合があるため、長期的な利用計画が確定している場合に活用しましょう。

長期契約が向いている人

• 継続的な研究プロジェクトがある
• 定期的なモデル学習が必要
• チームで長期的にGPUを活用予定

契約前のチェックポイント

• 本当に長期間使用するか？
• 途中解約の違約金は？
• 技術の進歩で陳腐化しないか？

国内のGPUクラウドの利用は急速に拡大しており、特にAI開発や研究分野での需要が高まっています。

国産のGPUクラウドサービスは、国内データセンターの利用によるデータ所在地の明確化、日本語でのきめ細やかなサポート、そして日本市場のニーズに合わせた料金体系やサービス内容が特徴となっています。

(出典：gpucloud.gmo)

GMOGPUCloudは、GMOインターネットグループが提供する生成AI向けGPUクラウドサービスであり、国内最速レベルの計算性能と高速ネットワークが特徴です。

このサービスは、NVIDIAH200TensorコアGPUを搭載しているだけでなく、国内初となる高速ネットワーク「NVIDIASpectrum-X」とDDN社製の超高速ストレージを採用しています。マルチノード構成でも圧倒的なパフォーマンスを発揮し、AI開発の効率化に大きく貢献します。

(出典：web.arena.ne.jp/indigogpu/)

WebARENA IndigoGPUは、NTTPCコミュニケーションズが提供するGPUクラウドサービスで、NVIDIAH200GPUを搭載したGPUインスタンスを低コストで利用できるIaaS型のサービスです。

NTTPCは、国内最大級のGPUデータセンターを保有し、国内初のNVIDIA認定CSP（クラウドサービスプロバイダ）であるハイレゾ社とOEM提携を結び、そのGPUクラウド「GPUSOROBAN」のOEM版「WebARENAIndigoGPU」も提供しています。

(出典：paperspace.com)

Paperspaceは、特にAI開発者、研究者、クリエイターから人気を集めているGPUクラウドサービスです。

大手クラウドサービスとは少し異なり、手軽さと開発環境への特化が特徴です。

AWSなどの多機能なクラウドサービスと比較して、Paperspaceは非常にシンプルで分かりやすいインターフェースを持っています。専門的なインフラ知識がなくても、数クリックで高性能なGPU環境（インスタンス）を立ち上げることができます。

(出典：lambda.ai)

Lambda GPU Cloudは、特にAI（人工知能）や機械学習、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに特化したGPUクラウドサービスです。

高性能なGPUリソースへのアクセスと、AI開発者がすぐに作業を開始できる環境を提供することに重点を置いているので、大規模なAIモデルの開発や最先端GPUをコスト効率よく活用したい企業・研究者に最適です。

GPUクラウドは「高い」と思われがちですが、実際にどれくらいコストパフォーマンスが良いのか気になる方も多いはずです。

自社で高性能なGPUサーバーを購入・運用した場合と、GPUクラウドを利用した場合とでは、初期投資や維持費、柔軟性などに大きな違いがあります。

ここでは、具体的な料金シミュレーションをもとに、GPUクラウドのコスパの実態と、どんな使い方が最もお得なのかをわかりやすく解説します。

• オンプレミス：本体購入と設備設置の投資が必要

• GPUクラウド：初期投資0円

• 月間利用時間が少ないほどクラウドが有利

• X年目以降で分岐点を判断

• 24時間365日稼働：長期的にはオンプレミスが有利

• 平日8時間稼働：クラウドが圧倒的に有利

• スポット利用：クラウドが有利

• オンプレミス：技術者育成、システム更改、災害対策など

• クラウド：これらの多くが標準でカバー