NVIDIA GPU搭載 予測・推論向け低価格インスタンスの提供開始 初期費用なしの月額約7,500円～ / 時間約10円～

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2018年4月3日：世界16カ国のデータサイエンティストが利用する次世代型GPUクラウド GPU EATER( https://gpueater.com/ )を開発・提供する日本人創業の米国スタートアップ Pegara, Inc. (読み：ペガラインク、本社：米国デラウェア州、共同創業者兼CEO：市原 俊亮)は、Deep Learningの予測・推論向けの低価格インスタンス(NVIDIA社製GPUを搭載)を提供開始します。



画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/153541/LL_img_153541_1.png

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また、2018年4月4日(水)～6日(金)に東京ビッグサイトで開催される「第2回 AI・人工知能EXPO」へ初出展いたします。ブースは東3ホール・8-43に設置され、リアルタイム物体認識、画像認識のデモンストレーション等を行います。



■低価格サービスの提供背景

＜今後も拡大が予想される市場＞

NVIDIA社の2018年会計年度のデータセンター向けGPU製品売上は約2,053億円となっており、2016年会計年度から5.69倍の急激な成長となっております。また、同社によると2023年会計年度のデータセンター向けGPU製品の全世界の市場規模は約3兆2千億円(＄30B)と予測されており(*1)、今後もデータセンター向けGPUの市場は大きく拡大する事が期待されています。これに伴いGPUを搭載したクラウドコンピューティングの売上も顕著に伸びていく事が強く期待されております。



＜予算が限られた研究・開発者にこそリーズナブルな価格を＞

さて、Amazon Web Services (以降、AWS)を始めとする大手クラウド各社は、現在もNVIDIA社製のエンタープライズ向けGPUを搭載したインスタンスを提供しておりますが、これらをDeep Learningの予測・推論向けに利用する場合、無停止連続稼働させなくてはなりません。しかしながら、AWSのケースでは、1インスタンスあたり最低でも月額6万9千円程度(*2)を支払う必要があり、小規模な研究施設や大学、中小企業の研究者・開発者が利用するには決してリーズナブルな金額とは言えません。



＜適切な機能で費用対効果を高める＞

一方、当社の検証では一般的な画像認識や物体認識におけるDeep Learningの予測・推論においてはGPUがボトルネックとなることは少なく、CPUやWeb APIの実装がボトルネックとなりやすいことがわかっております。従って、多くのケースにおいて高価なCPUとGPUを搭載するマシンよりも、中程度のCPUと低スペックGPUを組み合わせたマシンを複数台利用することにより費用対効果を高めることが可能と判断しております。



これらの結果をもとにDeep Learningの研究者・開発者らと意見交換を重ねた結果、安価な予測・推論を実行する安価な環境の需要を確認できたため、この度の提供に至りました。



また、安価な予測・推論の実行環境は、初学者がDeep Learningを試す環境としても最適です。AWS を利用する場合、学習を終了したタイミングでインスタンスを停止することを前提としておりますが、停止忘れにより高額を支払ったという声があとを絶ちません。低価格クラウドは万が一停止を忘れたとしても時間あたりの金額が低いためAWSのような請求額にはなりにくく、クラウドに不慣れな初心者も安心して利用することが可能です。



■提供サービス概要

価格：約7,500円～／1ヶ月(約10円～／1時間)

GPU ：NVIDIA社製のQuadro P400, P600, P1000, P4000 の4種類から選択

OS ：Ubuntu又はCentOS

※全インスタンスともSSDを搭載



販売・サポートに関するお問い合わせ： [e-mail]





■今後の展開について

今後、Pegaraでは、エンタープライズ向けサービスや、GPUだけではなくFPGA・ASICなど種類の異なるデバイスを組み合わせて構築したコンピューティングリソースのクラウド提供を予定しております。





■第2回 AI・人工知能EXPOヘ出展

当社は、2018年4月4日(水)～6日(金)に東京ビッグサイトで開催される「第2回 AI・人工知能EXPO」へ出展いたします。ブースは東3ホール・8-43に設置され、今回リリースのQuadroではなく、世界的にも珍しいAMD社製のGPUを用いたリアルタイム物体認識、画像認識のデモンストレーション等を行います。フレームワークはTensorFlow 1.3、使用するネットワークはPSPNet, YoloV2となります。



一般的にはあまり知られておりませんが、AMD社製GPUドライバー類は全てオープンソースであり、コンシューマー向け製品の商用利用が可能です。また、AMD社製GPU上で動くTensorFlowが提供されているため、基礎的なニューラルネットワークはもちろん、代表的なDeepLearningモデルはほぼ問題なく動作します。もちろんTensorFlowをバックエンドとしてKerasを扱うことも可能です。



このような背景からコスト効率の向上を目的としたお問い合わせが相次いでおります。AMD社製GPUを搭載したインスタンスを用いたコストダウンにご興味のある個人・法人・企業様は、ぜひこの機会に当ブースへお越しください。





■Pegara, Inc. について

会社名 ： Pegara, Inc.

所在地 ： 4000 Barranca parkway, suite 250, Irvine, CA 92604 U.S.

共同創業者： CEO 市原 俊亮、CTO 中塚 晶仁

設立 ： 2015年9月21日

URL ： http://www.pegara.com/

事業内容 ： Deep Learningの研究開発、クラウドホスティングエンジンの開発





■ペガラジャパン合同会社について

会社名 ： ペガラジャパン合同会社

所在地 ： 千葉県浦安市海楽2-32-11

代表社員： 市原 俊亮

設立 ： 2017年12月1日

URL ： http://jp.pegara.com/

事業内容： 日本国内におけるPegara, Inc.社製品の販売、サポート、

セミナー、コンサルテーション



*1 NVIDIA 2018 Investor Day Presentation 参照

*2 NVIDIA Tesla K80搭載インスタンス(p2.xlarge)をAWSにおいてオンデマンド利用した場合の想定金額