さくらインターネット、GPUサーバーを時間課金で提供開始

データセンター完全ガイド編集部

 さくらインターネットは2017年4月17日、GPUサーバー提供サービス「さくらの専用サーバ 高火力シリーズ」の課金形態として、従来の月単位の課金に加えて1時間単位での課金形態を追加すると発表した。時間課金は17日から開始する。

 これまでさくらインターネットは「さくらの専用サーバ 高火力シリーズ」で、3種類のサーバーを月額課金で提供してきた。3種類のサーバーはGPUを除くと仕様は共通しており、プロセサはIntel Xeon E5-2623 v3(4コア、3GHz~3.5GHz、10Mバイト3次キャッシュ)を2基、メモリは128GバイトのDDR4 SDRAM、ストレージは480GバイトのSSDをRAID1構成としている。グローバル回線は100Mビット/秒(ベストエフォート)の冗長構成で、ローカル回線は10Gビット/秒(ベストエフォート)の冗長構成。標準のOSはUbuntu 14.04(64bit)。CentOS 7(64bit)やUbuntu 16.04(64bit)に無料で変えることもできる。

 以上の構成をベースに、「Tesla P100」を1基搭載するもの、「Tesla P40」を1基搭載するもの、「GeForce TITAN X(Pascalアーキテクチャ)」を4基搭載するものの3種類のサーバーを提供してきた。利用価格はTesla P100搭載モデルが月額9万9000円(税別:以下同様)、Tesla P40搭載モデルが月額9万7000円、GeForce TITAN X搭載モデルが月額9万3000円だ。

 さくらインターネットは時間貸しでの提供開始に合わせて、時間貸し専用仕様のサーバーを1つ追加した。サーバーとしての基本的な仕様は前述のままで、搭載するGPUを「GeForce TITAN X」の前世代品(Maxwellアーキテクチャ)を4つとしたものを用意した。

 時間貸しの場合のGPUサーバーの利用料金は以下の通り、Tesla P100搭載モデルが1時間当たり357円、Tesla P40搭載モデルが349円、GeForce TITAN X(Pascal)搭載モデルが294円、GeForce TITAN X(Maxwell)搭載モデルが267円。

図:「Tesla P100」搭載サーバーなら1時間当たり357円で利用できる(出典:NVIDIA)

 さくらインターネットは時間貸しのGPUサーバーは、以上で説明した構成を固定した形で提供する。Tesla GPUの追加(最大4基まで)や、サーバーのメモリの増設、ストレージの追加、より高速なグローバル回線などを求めるユーザーには月額課金プランを用意している。

 また、どのGPUを選ぶかという点については、主に処理性能と信頼性を考えて選んでほしいとしている。例えば単精度浮動小数点演算性能を比較すると、時間貸しで最も安価で利用できるGeForce TITAN X(Maxwell)搭載モデルが約26.4TFLOPS(6.6TFLOPS×4)で、Tesla P40搭載モデル(約12TFLOPS)や、Tesla P100搭載モデル(約9.3TFLOPS)を超えるが、GeForce TITAN X(Maxwell)はGPU専用メモリにECC(Error Correction Code)の機能が付いていない。

図:「さくらの専用サーバ 高火力シリーズ」の時間貸しでの利用料金とそれぞれのサーバーの仕様と性能(出典:さくらインターネット)

 GPU1基当たりの専用メモリの容量も用途によっては処理性能に影響を与えるという。GeForce TITAN X(Maxwell、Pascalどちらも)はGPU1基につき12Gバイトのメモリを搭載しているが、Tesla P40はGPU専用メモリを24Gバイト、Tesla P100は16Gバイト搭載している。GPU1基当たりのメモリが少ないと、大規模なニューラルネットワークを利用するときに、面倒な工夫が必要になるという。また、科学技術計算などで倍精度浮動小数点演算を利用するユーザーにはTesla P100を薦めるともしている。4種類のサーバーのうち、実用的な倍精度浮動小数点演算性能を発揮する(約4.7TFLOPS)のがTesla P100だけだからだ。

 ちなみにさくらインターネットによると、これまで月額課金で提供してきた「さくらの専用サーバ 高火力シリーズ」の中でも、最も安価に利用できるGeForce TITAN X(Pascalアーキテクチャ)を4基搭載したモデルは人気があったという。メモリの信頼性は多少低くとも、「Caffe」「Chainer」「TensorFlow」「Torch」などの深層学習向けライブラリを普通に利用でき、高い性能を期待できるからだという。分析中にGPUが停止して処理が中断してしまってもやり直せば良いと、割り切って使っているユーザーが多いようだ。


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