GPUサーバーガイド

機械学習向けGPUサーバー

学習と推論ではボトルネックが違います。

結論

trainingとinferenceを別のワークロードとして扱い、VRAMだけでなくdataset、checkpoint、storage、framework、containerまで確認します。

このページの要点

学習と推論

実運用の条件を具体化し、デモだけでサイズを決めないことが重要です。

VRAM、CPU/RAM、storage、同時実行などの硬い制約を先に確認します。

driver、CUDA、framework、container、rootなど必要な制御範囲を確認します。

単価だけでなく稼働時間、idle、転送、storage、運用負荷を含む総コストで比較します。

GPU名だけで選んでもよいですか？

いいえ。VRAM、割り当て方式、software、CPU/RAM、storage、課金方式も確認してください。

最安のプランが最も安いですか？

必ずしもそうではありません。処理時間、idle、transferなどを含む総コストで比較します。

日本国内のサーバーを選ぶべきですか？

データ配置、契約、latency要件で必要なら国内リージョンを確認してください。未確認の所在地は前提にしません。

ワークロード、VRAM、ソフトウェア、課金方式を実際の構成と照合してください。