GPUサーバーとHPCインフラストラクチャ コンサルティングサービス

GPUおよび高性能コンピューティング（HPC）は、計算集約的なワークロードに対応します。具体的には、AIモデルの学習・実行、シミュレーション、レンダリング、およびデータ量が多い分析などが含まれます。これらのワークロードは、通常のオフィス計算とは全く異なる動作特性を持っています。

対象となる範囲

• 学習ワークロード: 新しいモデルの構築。これには、数時間から数日間にわたる持続的かつ高スループットの計算リソースが必要です。
• 推論ワークロード: モデルの日常的な実行。ここで最も重要になるのは、リクエストごとのコストと応答時間です。
• 専用計算: レンダリング、科学シミュレーション、大規模データ処理などのタスク。

計算リソースの選択

• 自社所有かレンタルか: 自社所有ハードウェアは初期コストが大きく、電力・冷却・保守管理が必要です。一方、レンタルハードウェアは期間に応じた課金であり、ワークロードに合わせた柔軟なスケーリングが可能です。
• 専用か共有か: 専用GPUでは、1人のユーザーがメモリと速度を排他的に使用できます。共有・パーティション分割されたGPUは、複数のユーザーが低コストで利用可能ですが、個別の性能はやや低くなります。
• モデルへの適合性: モデルのサイズがメモリ要件を決定し、メモリ要件がハードウェアのクラス（種類）を決定します。

キャパシティ計画

• 変動する需要: 学習ジョブは需要が急増したり低下したりします。ピーク時に合わせた購入を行うと、週の大半の時間帯でリソースが遊休になり、余計なコストが発生します。
• キューとスケジューリング: 共有計算リソースでは、GPUカードを公平に割り当てる仕組みが必要であり、そうでなければチーム間で相互にブロックし合うことになります。

NobleConsulのサポート内容

関連する場合、NobleConsulは、これらのワークロードのサイズ設定、所有モデルとレンタルモデルの比較、現在のキャパシティのレビューを、コンサルティング活動の一環としてサポートすることがあります。

GPUサーバーとHPCインフラストラクチャに関するよくある質問

GPUおよびHPCのコンサルティングをいつ検討すべきですか？

大規模なGPUの購入や長期レンタル契約の前、クラウドGPUのコストが上昇している場合、あるいはチームが共有計算リソースの利用を待たされている場合です。

GPUは購入したほうが安いですか、それともレンタルしたほうが安いですか？

GPUが数年間、ほとんどの時間稼働している場合、購入のほうが通常は安くなります。レンタルは短期間的项目や需要の変動が大きい場合に適しています。比較にあたっては、電力、冷却、スペース、スタッフの費用を含めて検討してください。多くの組織は、安定したワークロードのために所有し、ピーク時にはレンタルするという方式を採用しています。

NobleConsulは、追加購入の前に現在のGPU利用状況をレビューできますか？

はい。レビューにより、GPUの稼働状況やチーム間の共有方法がわかります。これにより、追加のハードウェアが必要なのか、それともより適切なスケジューリングやピーク時のレンタルで十分なのかを判断できます。

オンプレミスGPUサーバーの構築にはどのくらい時間がかかりますか？

通常、数週間から数ヶ月かかります。ハイエンドGPUは納期が長い場合があり、ラックは電力や冷却設備の準備が必要なため、発注と同時にサイト（設置場所）の準備を進めることをお勧めします。

推奨内容は特定のハードウェアベンダーに依存しますか？

いいえ。NobleConsulは、特定のGPUブランドやサプライヤーを優先しません。購入またはレンタルのいずれの場合でも、提案書にはセットアップコスト、ハードウェアのライフタイムコスト、およびチームが受けるべきトレーニングが含まれ、それらを並べて比較できるようになっています。