GPUサーバは買うべきか、借りるべきか――オンプレミス vs. クラウド徹底比較：GPU導入のボトルネックを解消

AI導入を進める上でGPUは不可欠な存在だが、オンプレミスで導入するかクラウドサービス経由で利用するかで頭を悩ませる企業は少なくない。専門家の意見を交えながら両者の違いを整理し、企業にとっての最適な導入方法を探る。

[ITmedia]

　AI（人工知能）モデルの開発に不可欠なGPUサーバ。中でも注目されているのが「NVIDIA HGX H200」（以下、H200）だ。H200が他のGPUサーバと決定的に違うポイントは、そのスケーラビリティにある。

　一般的なGPUサーバは、筐（きょう）体1台当たりにGPUが1基搭載されている。しかし、大規模なAIモデルの開発は計算負荷が高いため、複数のGPUを用いた分散処理が不可欠だ。H200は1台のサーバに8基のGPUを搭載できる上、サーバ同士を連結することで、スーパーコンピュータのように大規模な計算環境を構築できる。

　ただし、H200のような高性能GPUサーバの導入に当たっては課題も存在する。GPUサーバは性能が向上するほど導入コストが高くなる傾向にあり、電力や冷却といったインフラ要件も厳しくなる。

　こうした背景から、企業にとって導入形態そのものも重要な検討課題となる。特に企業を悩ませているのは、「H200をオンプレミスとして導入するか、それともクラウドサービスで利用するか」という点だ。オンプレミスとクラウドそれぞれの長所と短所を比較し、現場のニーズに即した最適な導入戦略を考察する。