AI（人工知能）技術の需要が高まるにつれて、GPU（グラフィックス処理装置）の入手が難しくなっている。そこで注目を集めているのが、GPUを購入せずに利用できる方法だ。
「GPU」（グラフィックス処理装置）は、さまざまなAI（人工知能）ワークロード（AI技術に関連する計算処理などの一連のタスク）の実行に不可欠な存在となっている。だが、GPUの価格高騰と供給不足に伴い、ユーザー企業にとってGPUを調達しにくい状況が発生している。そこで注目を集めているのが、GPUをサービスとして使う「GPUaaS」（GPU as a Service）だ。GPUaaSとはどのようなサービスか。
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。
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