比較・まとめ参考文献こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。この記事では、各種クラウドコンピューティングサービスでのGPUインスタンスのリストをまとめます。はじめにGPUはディープラーニングの学習・訓練の高速化に必要不可欠です。Platform(GCP)など、クラウドコンピューティング業者の各社がGPUコンピューティングリソースを提供しています。クラウドコンピューティング業者もGPUの種類もそれぞれたくさんあるため、いざ利用する場面になると、どのインスタンスタイプがなんのGPUを搭載していてそれがどの程度の価格と性能なのかがよくわからなくなることが私には非常にたくさんあります。私はこれまで10回ほど同じことを調べているので、調べなおして表としてまとめてここに記載しておきます。いずれも執筆時点(2019年10月)での情報であり、抜け漏れや今後の変更があるかもしれません。Inferenceなどは表に入れていません性能について各GPUの性能についてはいろいろなベンチマークが行われています(参考1、2、3、4、5)が、すべてのGPUに対して行われているものは見つかりませんでした。これらの情報を総合して眺めてみると、性能が高いものは料金も高いという関係になっているような気がします。GPU(g4dnインスタンスタイプファミリー)は割安に見えます。比較・まとめどのクラウドについても、同じGPUのインスタンスはだいたい同じ料金になっています。GPU(g4dnインスタンスタイプファミリー)は比較的割安であり、1つのGPUを搭載したいろいろなCPU、メモリ量のインスタンスタイプがあるのは魅力的です。AzureとちがってGPU単体の料金であり、どのGPUに対しても柔軟にCPUとメモリの量を調節できるところが魅力です。個人的には、とりあえずGPUによる高速化がほしいという場合は安価なK80かT4を、巨大なモデルを高速に訓練したい場合は高価ですが高性能なV100を使うといいのではないかという気がします。Azuretmtkデータ分析と機械学習とソフトウェア開発をしています。アルゴリズムとデータ構造が好きです。