GPUのレンタルとデプロイ

GPUnexはGPUパッケージ保有者のためのプラットフォームだけではなく、エンタープライズグレードのハードウェアへのオンデマンドアクセスを必要とするAIエンジニア、研究者、企業のためのフル機能GPUコンピューティングマーケットプレイスでもあります。このガイドでは、レンターアクセスの申請、GPUモデルの選択、料金プランの選択、インスタンスのデプロイ、接続までのプロセス全体を説明します。

レンターアクセスの申請

GPUレンタルアクセスには承認済みの申請が必要です。この確認ステップにより、すべてのマーケットプレイス参加者へのサービス品質を確保し、GPUnexがあなたのワークロードに適したハードウェアをマッチングするのに役立ちます。

ステップバイステップの手順

1. サイドバーの**「GPUをレンタル」**をクリックするか、ロールページに移動してレンターロールを選択して、レンターセクションに移動します。

2. 「GPUレンタルに申請」をクリックして申請フォームを開きます。

3. 以下の詳細を含む申請書に記入します：

   個人/会社情報：

   • 氏名（必須）
   • メールアドレス（必須）
   • 会社名（任意 — 個人も歓迎します）

   ユースケースの詳細：

   • ユースケースの説明 — GPUコンピューティングの使用目的を記載してください（例：大規模言語モデルのトレーニング、推論ワークロードの実行、レンダリング、科学シミュレーション）

   GPU要件：

   • 希望するGPUモデル — 利用可能なモデルから選択（H100、A100、L40S、L4）
   • 数量 — 必要なGPU数（シングルGPUまたはマルチGPU構成）
   • VRAM要件 — ワークロードに必要な最低VRAM
   • 使用パターン — 継続的、バースト、または定期的な使用
   • 希望リージョン — 最低遅延のために希望するEUデータセンターリージョンを選択

   予算とタイムライン：

   • USDCでの月間推定予算
   • タイムライン — 開始が必要な時期（すぐに、1週間以内、1ヶ月以内）

4. 正確性と完全性を確認します。

5. 「送信」をクリックして申請を審査に送ります。

申請の審査

• 申請は営業日の24〜48時間以内に審査されます。
• 申請が承認されるとメール通知が届きます。
• 承認後、GPUレンタルマーケットプレイスへのフルアクセスが得られ、すぐにインスタンスをデプロイできます。

利用可能なGPUモデル

GPUnexは、さまざまなワークロード要件と予算に対応するNVIDIAデータセンターGPUのラインナップを提供しています。

マルチGPU構成

単一のGPUが提供できる以上のコンピューティングが必要なワークロード向けに、GPUnexはマルチGPU構成をサポートしています：

• 単一ノードで最大8x NVIDIA H100 GPU
• ノード内の高帯域幅GPU間通信のためのNVLinkインターコネクト
• マルチノードクラスタ向けのInfiniBandネットワーキング
• 大規模モデルの分散トレーニング、大規模推論サービング、大量の並列処理を必要とする研究に最適

適切なGPUの選択

以下のガイドラインを参考に適切なハードウェアを選択してください：

• 大規模言語モデルのトレーニング（7Bパラメータ以上）： H100 80GBまたはA100 80GB、マルチGPU推奨
• 事前トレーニング済みモデルのファインチューニング： モデルサイズに応じてA100 40GBまたはA100 80GB
• 本番推論サービング： コスト効率の良い推論にはL40S 48GBまたはL4 24GB、レイテンシ重視のアプリケーションにはH100
• レンダリングとビジュアライゼーション： L40S 48GBが優れたグラフィックスとコンピューティング性能を提供
• バッチ処理と軽量推論： L4 24GBが小規模モデルに最適な推論コスト効率を提供

料金モデル

GPUnexは、さまざまな使用パターンと予算要件に対応する3つの料金モデルを提供しています。

オンデマンド

• 課金： 秒単位、使用した分だけ支払い
• コミットメント： なし — いつでも開始・停止可能
• 柔軟性： 即座にスケールアップまたはダウンする完全な柔軟性
• 最適な用途： 実験、可変ワークロード、短期プロジェクト

リザーブド

• コミットメント： 日、週、または月単位
• 割引： オンデマンド料金から最大40%オフ
• キャパシティ： 保証 — コミットメント期間中、リザーブドGPUは常に利用可能
• 最適な用途： 継続的なトレーニングラン、本番推論、予測可能なワークロード

スポット

• 割引： オンデマンド料金から最大70%オフ
• プリエンプション： 需要が急増した際に30秒の警告でインスタンスが回収される場合があります
• 自動チェックポイント： プリエンプション通知が発行されるとシステムがチェックポイント保存を自動トリガーし、作業の損失を最小限に抑えます
• 最適な用途： フォールトトレラントなワークロード、バッチ処理、時間に厳しくないトレーニングジョブ、予算を抑えた実験

インスタンスのデプロイ

レンター申請が承認されると、マーケットプレイスからGPUインスタンスをデプロイできます。

ステップバイステップの手順

1. ダッシュボードからGPUマーケットプレイスに移動します。

2. 以下の条件で利用可能なインベントリを検索・フィルタリングします：

   • GPUモデル（H100、A100、L40S、L4）
   • VRAM（24GB、40GB、48GB、80GB）
   • リージョン（希望するEUデータセンターロケーションを選択）
   • 価格帯（時間あたり料金でフィルタリング）
   • 料金モデル（オンデマンド、リザーブド、またはスポット）

3. 検索結果からGPUを選択します。リスティングをクリックすると、仕様、料金、可用性、データセンターの場所を含む詳細が表示されます。

4. ソフトウェア環境を選択します。 プリコンフィグされたフレームワークから選択するか、独自のものを提供できます：

   プリインストール済みフレームワーク：

   • PyTorch — CUDAサポート付きの最新安定リリース
   • TensorFlow — GPUアクセラレーション付きの最新安定リリース
   • JAX — 高性能MLフレームワーク
   • Jupyter — 一般的なMLライブラリがプリコンフィグされたJupyterLab環境

   カスタム環境：

   • 任意のパブリックまたはプライベートコンテナレジストリからのカスタムDockerイメージを提供
   • イメージURLと必要な環境変数を指定

5. インスタンス設定を構成します：

   • インスタンス名（参照用）
   • SSH公開鍵（安全なアクセスのため）
   • スタートアップスクリプト（任意 — インスタンス起動時に自動実行）
   • 環境変数（任意）

6. 確認してデプロイします。 GPU選択、料金モデル、ソフトウェア環境、設定を確認してください。**「デプロイ」**をクリックしてインスタンスを起動します。

7. プロビジョニングを待ちます。 コンテナがデプロイされ、デプロイをクリックしてから数秒以内にSSH接続が利用可能になります。

SSH経由の接続

インスタンスが実行中になると、インスタンス管理ページに接続の詳細が表示されます：

• IPアドレス、ポート、ユーザー名はインスタンスの詳細パネルに表示されます。
• デプロイ時に提供したSSH公開鍵に対応する秘密鍵を使用してください。
• コンテナ内ではroot権限が付与されます。

インスタンスの管理

インスタンス管理ページから以下が可能です：

• 課金を一時停止するためにインスタンスを開始/停止（オンデマンドのみ）
• GPU使用率、メモリ使用量、コンピューティングメトリクスをリアルタイムで監視
• 実行中のプロセスのログを表示
• 作業が完了したらインスタンスを終了

永続ストレージ

GPUnexは、GPUインスタンスのライフサイクルとは独立したネットワークアタッチド永続ストレージを提供します。

主な特徴

• 再起動後もデータが残ります。 インスタンスを停止して再起動しても、データはそのまま保持されます。
• 新しいインスタンスにアタッチ可能。 あるインスタンスを終了して新しいインスタンスをデプロイした場合、既存のストレージボリュームを新しいインスタンスにアタッチできます。すべてのデータ、モデルチェックポイント、データセット、コードが保持されます。
• データの永続性。 コンピューティングインスタンスに何が起こっても、明示的に削除するまでストレージボリュームは保持されます。

永続ストレージのユースケース

• 複数のトレーニングランで使用するトレーニングデータセットの保存
• 中断後にトレーニングを再開できるようにモデルチェックポイントを保存（特にスポットインスタンスで重要）
• インスタンスの変更を跨いでコードリポジトリと開発環境を維持
• 長期研究プロジェクトの実験ログと結果を保持

サポートの取得

標準サポート

すべてのレンターは、技術的な問題、課金に関する質問、一般的なアシスタンスのためにGPUnexサポートシステムにアクセスできます。ダッシュボードのサポートセクションからお問い合わせください。

エンタープライズサポート

エンタープライズ顧客と大規模デプロイメントのチームには追加のサポートが提供されます：

• 指名された連絡担当者による専任アカウント管理
• より迅速な応答時間の優先サポート
• 特定のワークロード要件に合わせたカスタムクラスタ構成
• 大規模デプロイメント向けのボリュームプライシング
• アップタイムとパフォーマンスのSLA保証

カスタムソリューションが必要ですか？

カスタムクラスタ構成、マルチノードデプロイメント、リザーブドキャパシティ契約、またはエンタープライズ料金については、営業チームがお手伝いします。専用のH100クラスタやカスタマイズされたインフラ構成が必要な場合も、お客様のワークロードに最適なソリューションを構築できます。

営業に問い合わせる — 要件についてご相談いただき、個別の見積もりを取得してください。

次のステップ

• APIリファレンス — GPUnexのGPU管理をスクリプトや自動化パイプラインに統合
• GPUパッケージの仕組み — GPUnexマーケットプレイスの投資家側について学ぶ
• 営業に問い合わせる — エンタープライズソリューション、カスタム構成、ボリュームプライシングについてお問い合わせ