AIを活用したいが高速GPUはコストや運用が不安、この課題はどう解決できるのか：手軽かつ安価に使えるGPUクラウドとは

AIやディープラーニングの広がりにより、GPUコンピューティングの需要が高まっている。一方で、「コスト」や「運用・保守」の課題が浮上してきた。GPU活用における課題を解決し、AIをビジネスで生かすにはどうすればよいのか。

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　AI・ディープラーニングによる計算処理は、「GPU」（Graphics Processing Unit）の活用で高速化できる。AIにおけるGPU活用は研究領域から始まり、今ではエンタープライズの領域まで広がっている。特に画像認識を用いたAIの導入が進んでおり、製造業での外観検査やインフラ設備点検での画像診断などのサービスが提供されている。AIサービスを構築するフェーズでは、学習（Training）にGPUコンピューティングを用いて最適なモデルを作成する。またAIサービスを運用するフェーズでは、推論（Inference）を高速に行うためにもGPUが必要になる。

　最近のAI技術のトレンドとして、自然言語処理や画像生成などが挙げられる。特に自然言語処理では大規模な計算処理が必要になることが多い。今後これらの新しい技術がエンタープライズ領域にも徐々に浸透し、より大規模なGPUコンピューティングの需要も拡大することが予想される。

　GPUコンピューティングの需要が高まる一方で、課題も浮上している。その1つが「コスト」だ。GPUマシンを手に入れるコストはもちろん、それを運用・保守するための管理コストも問題になる。GPUコンピューティングを活用する際のコストや運用の課題に対してどのようにアプローチをすれば、よりAIをビジネスで生かせるようになるのだろうか。

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