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研究室のGPUリソース
選定ガイド
コンテナー型GPU
高火力 DOK
AI開発を加速する
GPUクラウド戦略
VM型GPU
高火力 VRT
AI開発のための
GPU計算基盤構築ガイド
ベアメタル型GPU
高火力 PHY
こんな課題はありませんか？
（最新GPUを使いたいが、高額かつモデルの入れ替わりサイクルが早い…）
-
手軽に使える
GPUを探している- 必要なときに計算リソースが確保できない…
- 研究費を無駄なく使いたい…
- 設備の管理に手間がかかる…
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柔軟に使える
GPUを探している- オンプレのGPU設備、投資したのに活用できていない…
- 他社のクラウドGPUは単位が大きくコストが高すぎる、必要な分だけ使いたい…
- AIモデルの開発が進むにつれ、計算リソースの確保が難しくなっている…
-
継続的に使える
GPUを探している- 高性能なGPUリソースを確保し、安定運用したい…
- オンプレとクラウド、どちらを選ぶべきか悩んでいる…
- コストとパフォーマンスを両立させたいが、どこに投資すればいいのか不明…
さくらの高火力シリーズで
最新GPUを利用できます！
用途に応じて選べる
3つのプランがあります
コンテナー型GPUクラウドサービス
必要なときに必要なだけ使える！
「コスト効率の良さ」と「使いやすさ」が魅力
高火力
DOK（ドック）は、お客様が事前に準備したDockerイメージをクラウド上で手軽に実行できる、マネージドなコンテナー型GPUクラウドサービスです。
コンテナー技術の活用で、環境構築や設定等の繰り返し作業を省くことができ、AIアプリケーションの開発・運用の効率化を実現します。
従量課金制で低コストで利用できます。
コンテナー技術を活用し、手軽にGPUを利用したい場合に最適です。
高火力 DOK のメリット
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POINT 01 安心の国内サービス
データセンターを自社設備として持っており、日本国内でデータを保管しています。
高い信頼性と安全性を誇る、安心安全の国産クラウドです。 -
POINT 02 使った分だけの料金
秒単位課金で、NVIDIA のGPUが0.06円/秒からご利用いただけます。初期費用もなしでお気軽にご利用いただけます。
-
POINT 03 面倒な準備が不要
面倒なインフラ管理は不要です。コンテナー技術＋マネージドサービスで運用負荷を軽減します。
高火力 DOKが選ばれる理由を知りたい方は
導入メリットがもっとわかる
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GPUクラウドサービスの
種類と特徴
現在、研究機関が選択できるGPUクラウドサービスは、大きく海外クラウドと国内クラウドに分類されます。
国内クラウド
メリット
- 低レイテンシーな通信環境
- 充実した日本語サポート
- 国内法規制への適合
- きめ細かなカスタマイズ対応
デメリット
- インスタンス種類の制限
- グローバル展開時の考慮事項
- 一部サービスの利用制限
海外クラウド
メリット
- グローバルな展開によるスケールメリット
- 最新GPUの早期導入
- 豊富な技術情報とコミュニティ
- 多様なインスタンスタイプ
デメリット
- 日本語サポートの制限
- 為替変動の影響
- データ規制への対応課題
- 現地の法律に準拠
なぜ国産クラウドが
選ばれているのか？
国産クラウドは、日本国内の厳しいセキュリティ基準に準拠し、迅速な日本語サポートと低遅延なネットワークを提供します。
また、為替リスクがなく安定したコスト管理が可能です。
| 国産クラウド | 海外クラウド | |
|---|---|---|
| セキュリティ |
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| サポート |
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| コスト |
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高火力 DOKは、
安心の国産クラウドで
多くの企業や研究機関に
選ばれています！
- 国内サービスでセキュリティリスクが低い！
- 使った分だけの料金でコスト効率が良い！
- 面倒な準備が不要で運用負荷を軽減！
高火力 DOKについて
もっとわかります！
『研究室のGPUリソース選定ガイド - 国産クラウドが選ばれる理由』
この資料でわかること
- ・研究室におけるGPUリソース課題
- ・クラウドGPUサービスの種類と特徴
- ・国産クラウドの価値
- ・高火力 DOKについて
- ・高火力 DOKの特長
- ・ユースケース
- ・導入ステップ
資料ダウンロード
VM型GPUクラウドサービス
時間単位でGPUサーバーが使える！
さくらのクラウドと連携可能な「柔軟性」が魅力
高火力 VRT（バート）は、さくらのクラウドの高火力プランです。
機械学習やディープラーニング（深層学習）に最適なGPUサーバーを「さくらのクラウド」でご利用いただけます。
最新の「NVIDIA
H100」GPU搭載の仮想マシンで、幅広いAIモデルの学習や、画像生成・自然言語処理などリアルタイム実行に最適です。
高火力 VRT のメリット
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POINT 01 高性能GPUを
時間単位で柔軟に利用可能NVIDIA製のハイパフォーマンスなGPUを、時間単位で利用できます。クラウドの使い勝手そのままに利用することが可能です。
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POINT 02 リアルタイム推論で
遅延を最小限に専有のGPUを割り当てることで、ユーザーの任意のタイミングで処理を行います。これによりリアルタイム性が求められるAIワークロードも高速に処理できます。
-
POINT 03 コスト効率の良い
AI開発環境が構築できる必要なリソースを必要な時に利用できます。初期費用不要で、1時間990円からご利用いただけます。スケールアップ・スケールダウンも容易で、無駄なコストを削減できます。
高火力 VRTが選ばれる理由を知りたい方は
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AI開発を取り巻く環境変化
AI技術の進化に伴い、開発現場では以下のような環境変化が起きています。
OSSベースの
軽量モデル需要の高まり
- 運用コストの最適化要求
- カスタマイズ性の確保
- データプライバシーへの配慮
エッジAI実用化の加速
- リアルタイム推論の実現
- 省電力化との両立
- エッジ-クラウド協調の最適化
リアルタイム性要求の高度化
- 低レイテンシーの確保
- 処理の安定性向上
- スケーラビリティの確保
AI開発を加速する
「高火力」とは？
効果を解説
さくらインターネットでは、AI開発において大規模データ処理の最適化やリアルタイム推論の実現が求められる中で、
「高火力コンピューティング」として計算環境を提供してきました。
これを基盤にして、新たに「高火力 VRT」を開発しました。
高火力の3つの特徴
- ①最新GPUへの柔軟なアクセス
- ②統合されたAI開発・運用環境
- ③コスト効率と透明性の高い料金体系
-
効果 01安定した
リアルタイム処理の実現高火力 VRTでは、GPUリソースをお客様ごとに専有で提供しています。
これにより、以下のようなメリットが得られます。- ・予測可能なパフォーマンス
- ・レイテンシーの最小化
- ・不可変動への対応
-
効果 02統合管理による
開発効率の向上高火力 VRTは、さくらのクラウドとシームレスに連携し、効率的な開発環境を提供します。
- ・単一管理画面での構成
- ・リソース間の連携最適化
- ・運用管理の簡素化
-
効果 03コスト効率の向上
高火力 VRTの柔軟な料金体系により、コスト効率の高い開発環境を構築できます。
- ・1時間単位の柔軟な課金
- ・自動的な料金最適化
- ・予算管理の容易さ
高火力 VRTを活用することで、
性能、管理効率、コストの観点から、
AI開発プロジェクトを
総合的に支援します！
- 高性能GPUを、時間単位で柔軟に利用できる！
- 大規模なデータセットもリアルタイム推論で高速処理！
- 初期投資を抑え、コスト効率の良いAI開発環境が構築できる！
高火力 VRTについて
もっとわかります！
『AI開発を加速するGPUクラウド戦略 ～研究・開発現場の効率を最大化する活用法～』
この資料でわかること
- ・AI開発を取り巻く環境変化
- ・AI開発におけるGPUリソースの課題
- ・AI開発を加速する高火力 VRTとは
- ・AI開発における高火力 VRTの効果
- ・高火力 VRTによる実現方法
- ・ユースケース
- ・導入ステップ
資料ダウンロード
ベアメタル型GPUクラウドサービス
AI開発や科学シミュレーションに
最適な高性能！
「サーバ占有（複数台構成も可能）」が魅力
高火力 PHY（ファイ）は、AI開発に欠かせない圧倒的なGPU性能をもつ「NVIDIA H100
Tensor コア GPU」を8基搭載（※）。
ベアメタルサーバー（物理的なサーバー）1台を丸ごと提供するサービスです。
大規模言語モデル（LLM）、生成AI、機械学習や科学シミュレーションにおいて、高いパフォーマンスを発揮します。
※H200・B200予約受付中
高火力 PHY のメリット
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POINT 01 専有物理サーバーで
安定した高性能GPUを確保物理サーバー（ベアメタルサーバー）を専有利用できるため、他のユーザーとリソースを共有せず、安定した高性能GPUをフル活用できます。
-
POINT 02 安定運用と
スケーラビリティ高速なインターコネクトが標準装備されており、大規模並列処理や複数ノードを活用した計算がスムーズに実行できます。
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POINT 03 初期投資を抑えて
月額料金で利用可能月額の固定料金制で、長期間の利用においてクラウドの従量課金よりもコストを抑えられます。
高火力 PHYが選ばれる理由を知りたい方は
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導入メリットがもっとわかる
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GPU計算基盤に必要な構成要素・選定ポイントは？
GPU計算基盤を構築するには、ハードウェア・ネットワーク・ストレージ・電源・冷却・運用管理まで、多岐にわたる要素を考慮する必要があります。
GPU計算基盤の構築では、これらの要素を個別に検討するだけでなく、それぞれの相互関係も考慮する必要があります。
特にGPUサーバの選定は、他のコンポーネントの仕様にも大きな影響を与える重要な要素となります。
コンピューティング
リソース
- GPUサーバ
- CPUサーバ
（管理・制御用）
ストレージ
- ローカルストレージ
- ネットワークファイルストレージ
- 分散ストレージ
ネットワーク
- インターコネクト通信
- 外部接続
ファシリティ
- データセンター
- 電力供給
- 冷却方式
オンプレミス VS クラウド
どちらを選ぶべき？
GPU計算基盤の構築方法として、自社での環境構築（オンプレミス）と外部サービスの利用（クラウド）があります。
それぞれの特徴を理解し、自社に最適な選択をすることが重要です。
技術革新の速いGPU環境では、初期投資リスクの軽減と、最新技術の活用しやすさの観点から、クラウドサービスの活用が有効な選択肢となっています。
| クラウドサービス | オンプレミス | |
|---|---|---|
| 初期投資 |
 初期投資を抑えられる |
 初期投資が大規模 |
| 導入までの 期間 |
迅速な |
機器・データセンターの調達や |
| 運用負担 |
事業者が運用するサービスを利用 |
自社での運用管理が必要なため |
| スケーラ ビリティ |
柔軟にリソースを |
柔軟な増減は難しいが、環境を完全に |
クラウドサービスの高火力 PHYを導入することで、
開発効率の向上とビジネス競争力の強化を促進します！
- 専有物理サーバーで安定した高性能GPUを確保できる！
- 安定性を保ちながら拡張性も確保できる！
- 初期投資を抑えて月額料金での利用が可能！
高火力 PHYについて
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『AI開発のためのGPU計算基盤構築ガイド - インフラ選択の決定版』
この資料でわかること
- ・GPU計算基盤に関するニーズ・お悩み
- ・必要な構成要素・検討ポイント（全体像）
- ・GPUサーバ・CPUサーバの選定
- ・ストレージ、ネットワーク、ファシリティ要件
- ・オンプレミス vs クラウドサービス
- ・高火力 PHYサービスのご紹介
- ・導入事例
資料ダウンロード
高火力シリーズ概要比較
実行する学習の大きさに合わせて
お選びいただけます
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|---|---|---|---|
| 概要 |
NVIDIAのGPUを使用し |
NVIDIA GPU搭載サーバーを複数のVMに分割し提供。「さくらのクラウド」の |
NVIDIAのGPUを搭載した |
| 搭載GPU モデル |
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| 料金 （税込） |
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| 料金体系 |
利用時間に応じた、 |
利用時間に応じた従量課金 |
月額支払い |
| 想定ユーザー例 |
安価かつスポットでNVIDIAのGPUを |
機械学習のスポット利用や、 |
大企業（メーカーなど）や |