AI／機械学習へのGPU活用、費用の問題をどうすればよいのか：初期投資を抑え、自由に使いたい

ディープラーニングや機械学習にはGPUの利用が適している。だが高性能なGPU搭載サーバをオンプレミスで導入すると初期投資額がネックになる。パブリッククラウドのサービスは料金体系に不安が残る。どうすればよいのだろうか。

[ITmedia]

　国内でGPUの存在感が際立ってきた。GPUはディープラーニング／機械学習に欠かせない技術となっており、AI（人工知能）活用にとって重要な要素の一つといえる。

　製造業では、生産ラインでの部品や商品の外観検査などで、AIカメラの活用が進んでいる。製造工程を画像に記録してわずかな部品の差異から機器の故障を予測したり、ラインを流れる商品の画像から不良を検知したりする。大量の画像をディープラーニングで学習させる際にはGPUが向いている。

　GPU活用での課題はコストだ。オンプレミスで高性能なGPUサーバを所有すると初期投資が高額になる。近年はGPUクラウドサービスも登場しているが、従量課金なため利用状況によってはコストが高騰するリスクがあり、予算計画を立てづらい。

　では、GPU活用におけるコストの課題を解決する方法はあるのだろうか。「ハイエンドGPUサーバを低価格で提供し、より多くの人に利用してもらう」ことをコンセプトにしたGPUクラウドサービス「GPUSOROBAN」とはどのようなものなのだろうか。