機械学習向けのGPUリソース

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無料のリソース

大学の研究室

  • メリット：
    • 最も簡単で柔軟な手段。
    • 使用するにあたりマニュアルやサポートがあると思われる。
  • デメリット：
    • GPUの質は研究室の予算に依存する。
    • 繁忙期には、リソースが空くまで待つ必要がある可能性がある。
    • プロジェクトの再現性が低くなる可能性がある。ソースコードを公開する場合、ドキュメンテーションを慎重に作成する必要がある。

GoogleのTPU Research Cloud

TPU Research Cloudは研究者へ無料でクラウドの計算リソースを提供している。

  • メリット：
    • Tensor Processing Unit (TPU)を無料で使用できる。
  • デメリット：
    • TPUへの30日間の無料アクセスには、事前の申請と承認が必要。
    • TPUは無料だが、データセットのストレージなど、他のGoogle Cloud Platformサービスは有料。
    • Pytorch (Meta製) も使用できるが、TPUにおいてはTensorFlow（Google製）の方が性能が優れていると言われている。これは、TensorFlowがTPUをネイティブにサポートしているためである。

Google Colab（無料プラン）

Google Colab.

  • メリット：
    • プロジェクトの再現性が高い。
  • デメリット：
    • 無料枠はマシンパワーが弱く、かつ時間制限がある。

有料のリソース

自分自身のGPU

  • メリット：
    • 一度GPUを購入すると、電気代以外は無料。
    • いつでも利用可能。
  • デメリット：
    • GPUは時代遅れになりやすい（進化が早いため）。
    • GPUの稼働率が低い場合、クラウドサービスのオンデマンド利用に比べ、費用対効果が低くなる可能性がある。
    • GPUが故障する可能性がある。
    • ソースコードの再現性が低くなる可能性がある。

クラウドサービス

様々なサービスが存在するため、コストを比較し利用する。