GPUaaSは、オンデマンド（要求に応じて）でGPUのリソースを調達できるクラウドサービスだ。専業ベンダーやパブリッククラウドベンダーなどさまざまな事業者が提供している。GPUaaSベンダーが事業を拡大する動きがあり、市場は拡大傾向にある。例えばLenovoやRackspace TechnologyなどがGPUaaSを提供している。

　NVIDIAは2006年に、GPUを用いた並列プログラミング向けの開発者ツール群「CUDA」（Compute Unified Device Architecture）を発表し、CUDAはその後まもなく、機械学習などAI技術のユースケースに使用されるようになった。今では、NVIDIAはデータセンター向けGPUの主要サプライヤーだ。

　2022年にOpenAIが、AIチャットbot「ChatGPT」をリリースすると、テキストや画像を生成する「生成AI」のブームが起きた。AIモデルの精度を上げるには、大規模なデータセットを効率的に処理することが重要であり、並列処理に優れたGPUの需要が高まった。

　「データセンター向けGPUを使ってAIモデルをトレーニングしたいという企業が急激に増加し、市場でGPUの需給が逼迫（ひっぱく）した」と調査会社Gartnerのアナリスト、チラグ・デカテ氏は説明する。ハイパースケーラー（大規模データセンターを運営するクラウドベンダー）がNVIDIAの主要顧客となっている。

GPUaaSのさまざまな側面

　GPUaaSはユーザーにGPUをオンデマンドで提供するクラウドサービスだ。LambdaやCoreWeaveのようなGPUaaSベンダーは、NVIDIAと戦略的提携関係にあり、膨大なGPUのコンピューティングリソースを確保している。

　だが、「GPUaaSには限界もある」とデカテ氏は指摘する。GPUaaSはGPUのコンピューティングリソースをユーザー企業に提供するが、AIワークロードのために必要な技術群の全てを提供するものではない。

　「純粋なGPUaaSサービスの利用について言えば、望遠鏡で夜空を眺めるようなものだ。見えるものは美しいが、それはあくまでNVIDIA中心のエコシステム（複数の企業による共存共栄の仕組み）だ。全体を見渡すことはできていない」（デカテ氏）

　これに対し、ハイパースケーラーはGPUへのアクセスに加え、フルスタック（関連分野を網羅した）の技術とサービスをユーザー企業に提供する。だが、この場合もユーザー企業はハイパースケーラーを中心としたエコシステムでの開発や運用を求められる。

　Lenovoは2024年9月にGPUaaSとして「Lenovo TruScale GPUaaS」を発表した。Rackspace Technologyも2024年11月にクラウドサービス「Rackspace Spot」の拡張メニューとして、GPUaaSを提供すると発表した。だが、「これらのベンダーは、GPUへのアクセスを含むプライベートクラウド型のサービスを、既存データセンターから提供している」とデカテ氏は指摘する。CoreWeaveのような専門ベンダーのサービスとは異なる。

　「LenovoやRackspace Technologyのサービスを利用してユーザーができることは、オンプレミスでプライベートクラウドを構築することや、GPUを利用したサービスの開発、プライベートAIサービスの開発だ」（デカテ氏）

　それでも、LenovoやRackspace Technologyのサービスにより、「ユーザーは直接購入するより低コストで、GPUを利用できる可能性がある」と調査会社Futurum Groupのアナリスト、ラス・フェローズ氏は指摘する。さらに、ハイパースケーラーのエコシステムに縛られなくなるというメリットもある。

　次回はGPUの供給が不足している現状について分析する。