GPUをGPUnexに接続する

概要

GPUnexでは、GPUハードウェアをグローバルなコンピューティングマーケットプレイスに提供することで収益を得ることができます。AI企業、研究者、開発者が機械学習のトレーニング、推論、レンダリング、その他のコンピューティング負荷の高いワークロードのためにGPUリソースをレンタルします。ハードウェアの完全な所有権を維持しながら、GPUnexプラットフォームがマッチング、課金、支払いを処理します。

プロバイダーとして、USDC（Solana上）または銀行振込で週次または月次の支払いを受け取ります。プラットフォームが顧客の獲得、使用量の追跡、支払い処理を担当し — あなたの役割はハードウェアをオンラインで利用可能な状態に保つことです。

このガイドでは、最初の申請から最初の支払いの受け取りまで、すべてのステップを説明します。

システム要件

申請する前に、ハードウェアが最低仕様を満たしていることを確認してください。これらの要件は、プラットフォーム上でGPUコンピューティングをレンタルする顧客に一貫した高品質な体験を保証します。

サポートされているNVIDIA GPUモデル：

• NVIDIA H100（80 GB）
• NVIDIA A100（40 GB / 80 GB）
• NVIDIA L40S（48 GB）
• NVIDIA L4（24 GB）
• NVIDIA RTX 4090（24 GB）
• NVIDIA RTX A6000（48 GB）

お使いのGPUモデルがここに記載されていない場合でも、申請を送信できます。GPUnexチームはケースバイケースで新しいハードウェアを評価し、定期的にサポートモデルリストを拡大しています。

プロバイダーとしての申請

プロバイダー申請プロセスにより、GPUnexはマーケットプレイスにオンボーディングする前に、あなたのハードウェア、所在地、稼働状況を審査できます。

1. GPUnexアカウントにログインし、メインナビゲーションメニューからロールページに移動します。

2. 「GPUプロバイダーに申請」をクリックします。 プロバイダー申請フォームが開きます。

3. 連絡先と組織の詳細を記入します：

   • 氏名 — 主な連絡先としての法的な名前。
   • メールアドレス — 申請と継続的な運用に関してチームが連絡できる信頼性の高いメールアドレス。
   • 会社名（任意） — 企業やデータセンターの代表として申請する場合は、ここに会社名を入力してください。

4. GPUエントリを追加します。 提供したいGPUまたは同一GPUのグループごとに、以下の詳細を記入します：

   • GPUモデル — ドロップダウンリストからNVIDIAモデルを選択します（例：H100、A100 80GB、L40S）。
   • 数量 — 提供するこのモデルのGPUの数。
   • システムRAM — このGPUグループのホストマシンで利用可能な合計RAM。
   • インターネット速度 — 測定されたアップロードとダウンロード速度（Gbps）。
   • 稼働状況 — ハードウェアが24時間365日利用可能か、特定のスケジュールかどうか。
   • 所在地 — ハードウェアが物理的に設置されている都市、国、またはデータセンターリージョン。

   異なるマシンに異なるモデルやセットアップがある場合、複数のGPUエントリを追加できます。

5. 追加のインフラ詳細を提供します：

   • UPSステータス — ハードウェアが無停電電源装置で保護されているかどうか。UPS保護はEnterpriseティアでは強く推奨され必須です。
   • コミットメント期間 — プラットフォーム上でハードウェアを利用可能に保つ予定期間（例：3ヶ月、6ヶ月、12ヶ月）。長いコミットメントはマーケットプレイスでの視認性を向上させます。
   • メンテナンスノート — 予定されているメンテナンス時間枠や既知の制限事項。例：「毎月第一日曜日に2時間の計画メンテナンス時間枠あり。」

6. 申請を送信します。 送信ボタンをクリックしてください。申請はGPUnexチームによって審査されます。申請が承認された場合、または追加情報が必要な場合はメール通知が届きます。審査には通常1〜3営業日かかります。

Dockerエージェントのインストール

プロバイダー申請が承認されると、マシンにGPUnex Dockerエージェントをインストールする手順が記載されたメールが届きます。インストールプロセスには約5分かかります。

エージェントの機能

GPUnexエージェントは、ホストマシン上で実行される軽量なDockerコンテナです。以下の機能を実行します：

• GPUハードウェアを自動検出し、モデル、VRAM、ドライバーバージョン、CUDAバージョンをプラットフォームに報告します。
• ワークロードの分離を管理し、顧客のジョブが割り当てられたGPUリソースのみにアクセスできる完全にサンドボックス化されたコンテナで実行されます。エージェントはホストファイルシステム、個人データ、またはプラットフォーム用に指定したGPU以外のシステムリソースにはアクセスしません。
• 通信を処理し、マシンとGPUnexオーケストレーションレイヤー間のジョブスケジューリング、ヘルスチェック、テレメトリレポートを行います。

インストール手順

1. Dockerがインストールされ実行中であることをホストマシンで確認します。Dockerがまだインストールされていない場合は、お使いのLinuxディストリビューション用の公式Dockerインストールガイドに従ってください。

2. NVIDIA Container Toolkitがインストールされていることを確認します。 DockerコンテナがNVIDIA GPUにアクセスするために必要です。以下を実行して確認します：

   nvidia-smi
   docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

   両方のコマンドがエラーなしでGPU情報を表示するはずです。

3. GPUnexエージェントインストーラーを実行します。 ターミナルで以下のコマンドを実行します：

   curl -fsSL https://get.gpunex.com/agent | bash

   インストーラーは最新のエージェントイメージをプルし、システム用に設定し、バックグラウンドサービスとしてエージェントを起動します。インストール中に、GPUnexプロバイダーの資格情報（承認メールに記載されたAPIキーまたはトークン）の入力を求められます。

4. エージェントが実行中であることを確認します。 インストール後、エージェントがアクティブであることを確認します：

   docker ps | grep gpunex-agent

   gpunex-agentコンテナが「Up」のステータスで表示されるはずです。

5. プロバイダーダッシュボードを確認します。 GPUnexにログインし、プロバイダーダッシュボードに移動します。エージェントの起動後数分以内に、マシンとGPUが「オンライン」として表示されるはずです。

自動ベンチマーク

エージェントがインストールされ接続されると、プラットフォームはGPUに対して自動的にベンチマークシーケンスを開始します。このプロセスは完全に自動化されており、あなた側での操作は不要です。

ベンチマークのテスト内容

• コンピューティングスループット — FP16、FP32、テンソルコア操作全体で1秒あたりの浮動小数点演算（FLOPS）を測定します。
• メモリ帯域幅 — GPUメモリの読み書き速度をテストし、VRAMが仕様通りに動作していることを確認します。
• ネットワーク遅延とスループット — プラットフォームとマシン間のデータ転送に最低要件を満たすネットワーク接続を確認します。
• ストレージI/O — SSDの読み書き速度をチェックし、ストレージサブシステムがGPU使用率のボトルネックなくデータセットの読み込みを処理できることを確認します。

ベンチマーク結果

結果はプロバイダーダッシュボードのベンチマークタブに表示されます。各GPUは、マーケットプレイスを閲覧する潜在的な顧客に見える性能スコアを受け取ります。GPUが最低品質のしきい値を下回った場合、問題が解決されるまでマーケットプレイスから自動的にデリストされます。この場合、注意が必要な点に関するガイダンスとともに通知が届きます。

ベンチマークは品質を継続的に保証するために定期的に再実行されます。

価格の設定

プロバイダーとして、GPUリソースの料金を完全にコントロールできます。

1. プロバイダーダッシュボードに移動し、価格設定タブを開きます。

2. 提供している各GPUモデルの時間あたりの料金を設定します。料金はGPUあたり、時間あたりのUSDC建てです。この料金はいつでも調整できます。

3. 稼働スケジュールを設定します。 ハードウェアが24時間365日利用可能でない場合は、GPUをマーケットプレイスに掲載する時間と曜日を定義します。これらの時間枠外では、GPUは自動的に顧客から非表示になります。

4. プラットフォームの価格推奨を確認します。 GPUnexプラットフォームは、お住まいのリージョンでのGPUモデルの現在の需給に基づいた市場ベースの価格提案を提供します。これらの推奨に従う必要はありませんが、競争力のある価格設定はGPUがレンタルされる可能性を高めます。

5. 視認性への影響を理解しましょう。 高いアップタイムと競争力のある価格設定は、マーケットプレイスの検索結果でのより良い配置につながります。一貫した稼働率と公正な価格設定のプロバイダーは、より多くのレンタルリクエストを受け取ります。

EnterpriseティアとCommunityティア

GPUnexは、さまざまなインフラ構成に対応する2つのプロバイダーティアをサポートしています。

Enterpriseティアは、プロフェッショナルなデータセンター運営者やホスティング企業向けに設計されています。より厳しい要件がありますが、プレミアムなマーケットプレイス配置とエンタープライズ顧客契約へのアクセスを提供します。

Communityティアは、個人プロバイダー、中小企業、自宅やオフィスのセットアップを歓迎します。要件はより柔軟で、プロバイダーは自分のスケジュールでハードウェアを提供できます。Communityプロバイダーも完全なマーケットプレイスの視認性と競争力のある収益の恩恵を受けます。

ティアは、提供するインフラの詳細に基づいて申請審査プロセス中に決定されます。

収益

プロバイダーは、ハードウェアが生成するレンタル収益の大部分を保持します。GPUnexプラットフォームは、支払い処理、カスタマーサポート、インフラコストをカバーする競争力のあるプラットフォーム手数料を適用します。

支払いスケジュールと方法

• 週次支払い — 最低しきい値を超えた収益があるプロバイダーに利用可能です。支払いは毎週月曜日に処理されます。
• 月次支払い — 毎月最初の営業日に処理されます。
• Solana上のUSDC — 接続済みのSolanaウォレットアドレスに直接支払いが送信されます。
• 銀行振込 — サポートされている地域で利用可能です。プロバイダーダッシュボードの支払いタブで銀行口座の詳細を設定してください。

収益の追跡

プロバイダーダッシュボードにはリアルタイムの収益トラッカーが含まれており、以下が表示されます：

• 現在の期間（週次または月次）の合計収益。
• 個々のGPUとモデル別のGPU別収益。
• フィルタリング可能な日付範囲を持つ過去の収益。
• 取引詳細を含む保留中の支払いと支払い履歴。

収益に影響する要因

収益はいくつかの要因に依存します：

• GPUモデル — H100やA100などのハイエンドモデルはより高い時間あたり料金を獲得します。
• 稼働率 — よりコンスタントにオンラインで利用可能なGPUは、より多くのレンタル時間を生み出します。
• 市場需要 — GPUコンピューティングの需要はAI業界の活動に基づいて変動します。ピークトレーニングシーズン中は、料金と稼働率が上昇する傾向があります。
• 価格戦略 — 同じGPUモデルの他のプロバイダーに対する競争力のある価格設定は、稼働率を向上させます。

信頼性スコア

GPUnexのすべてのプロバイダーは、マーケットプレイスの視認性と受け取るレンタルリクエストの量に直接影響する信頼性スコアを受け取ります。

スコアの計算方法

信頼性スコアは3つの主要な指標に基づいています：

1. アップタイム追跡 — 設定した稼働スケジュールと比較して、GPUがオンラインで利用可能な時間の割合。予定外のダウンタイムはスコアを低下させます。

2. ジョブ完了率 — プロバイダー側の問題（ハードウェア障害、ネットワーク障害、予期しないシャットダウン）によって中断されることなく完了した顧客ジョブの割合。

3. ベンチマークの一貫性 — GPUが初期および定期的なベンチマークで測定されたレベルでの性能を維持し続けているかどうか。性能の低下（例：サーマルスロットリングによる）はスコアを下げる可能性があります。

なぜ重要か

• 高いスコア = 高いマーケットプレイスの視認性。 強力な信頼性スコアを持つプロバイダーは、顧客が利用可能なGPUを閲覧する際に検索結果の上位に表示されます。
• 高いスコア = より多くのジョブ。 顧客と自動ジョブスケジューラは、実績のある信頼性のあるプロバイダーを好みます。
• スコアの回復。 一時的な問題でスコアが低下した場合、一貫したアップタイムと成功したジョブ完了を示すことで時間とともに回復します。スコアはローリングウィンドウを使用するため、最近の性能が古いイベントよりも重視されます。

プロバイダーダッシュボードのパフォーマンスタブで、現在の信頼性スコアとその構成指標を確認できます。