GPUクラウド (GPUaaS)読み: じーぴーゆーくらうど

2026-10-01 更新

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AI用語辞典インフラ・学習最終更新: 2026-10-01・AI PICKS編集部

GPUクラウド (GPUaaS)の定義

GPUaaS（GPUクラウド）とは、「GPU as a Service（ジーピーユー・アズ・ア・サービス）」の略で、AIの学習や推論に使う高性能GPUを、自社で買わずにクラウドで必要な分だけ借りられるサービスのことです。

正式名称: GPU as a Service（GPUaaS）。日本語ではGPUクラウド、GPUクラウドサービスとも呼ぶ
仕組み: クラウド事業者が持つGPUをインターネット経由ですぐに使える。機材の購入やサーバールームの整備がいらず、使った分だけ課金される
主な用途: AIモデルの学習・ファインチューニング・推論、ビッグデータ解析、映像処理や3Dレンダリング、シミュレーション
使えるGPUの例: Google Cloudでは、NVIDIAのGB300・GB200・B200・H200・H100・A100・L4などを搭載したマシンを選べる
料金の考え方: 使った分だけ払う従量課金が基本。中断されてもよい処理向けに、いつでも停止される代わりに大幅に安い「スポット」型の枠もある（Google CloudのSpot VMなど）
主な提供企業: AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどの大手クラウドが代表的な提供元

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GPUクラウド (GPUaaS)とは（詳しく解説）

GPUクラウド（GPUaaS）とは、AIの学習や推論に使う高性能GPUを、自社で購入・保守せずにクラウド経由で必要な分だけ借りられるサービスです。GPUaaSは「GPU as a Service」の略で、GPUを積んだサーバーを使った分だけ払って利用します。代表的な提供元は、AWS・Google Cloud・Microsoft Azureといった大手クラウドです。たとえばGoogle Cloudでは、NVIDIAの最新世代のB200やGB200から、H100、A100、推論向けのL4まで、用途に合わせてGPUを選べます。よくある落とし穴は2つあります。1つ目は、安い「スポット」型の枠を使ったとき、事業者の都合で処理が途中で止められることです。長時間の学習では、途中経過をこまめに保存しておかないと、やり直しになります。2つ目は、GPUの種類やドライバー、CUDAのバージョンの組み合わせによって、環境づくりに手間取ることです。選び方の基本は、使い方で契約形態を分けることです。止まると困るサービスの推論は通常の枠、止まってもやり直せる学習やバッチ処理はスポット枠、と使い分けるとコストを抑えられます。特定のクラウドから抜け出せなくなるのを避けるため、コンテナにまとめて別のクラウドへ移しやすくしておくのも実務のコツです。

出典・公式情報:

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