機械学習には欠かせないGPUインスタンス。各クラウドサービスではどのようなコスト感になっているのか、比較してみました。Intelligence:人工知能)やディープラーニングといったワークロードに向けて展開。機械学習ライフサイクルを加速することができます。自動化された機械学習を利用することで、最適なアルゴリズムを特定し、ハイパーパラメーターを短時間で調整します。先日開催されたAzureConにおいて、マイクロソフトはパブリッククラウドであるAzureの機能として高速RDMAネットワーク上でNシリーズのGPUに対応した仮想マシンを有効にした。同社はまた、ハイエンドのインスタンスであるA8からA11の価格.Azureで利用できる主な仮想マシンのスペック一覧です。お客様のビジネスでどのマシンを利用するかのご参考ください。Azureは使った分だけ支払う従量制なので、余計なリソースなどを使っていると思わず料金がかさむことがあります。今回はAzureの課金の仕組みについて見てみましょう。仮想マシンに新しく「Nシリーズ」を追加したことをAzure開発チームブログで2016年8月4日に投稿しました。以下はその発表内容を一部抜粋し、和訳したものです。この表を見てわかるように、いずれも比較的同じ価格性能比が示されているのがわかります。インスタンスであってもコストパフォーマンスに違いが出ているのがおもしろい結果と言えます。何度か書いている通り、Azureの仮想マシンのサイズはCPUの世代や数、メモリの量、ストレージのサイズと性能、その他GPUやRDMA対応NICなど、さまざまな要素で差別化されています。M60」を搭載したGPUインスタンス「NVシリーズ」がローンチされた。システムに基づいて時間単位の料金が請求されます。