2026年には、もはやGPUを購入しません—レンタルします。Llama 4の微調整、 pixar品質の短編渲染、またはタンパク質フォールディングのシミュレーションに関わらず、GPU as a Service（GaaS）は現代の重いコンピューティングのbackboneです。

しかし市場は断片化されています。ハイパースケーラー（AWS、Google）、専門クラウド（Lambda、CoreWeave）、以及分権型ネットワーク（io.net、Akash）があります。データと予算を誰に信頼させますか？

GaaSとは実際には何か？

トラックデーにフェラーリをレンタルする想像をしてください。メンテナンス、電力請求書、または減価償却なしに、強力なハードウェア—NVIDIA H100、A100、RTX 4090—へのアクセスを得ます。

なぜ儲けているか：H100クラスターは数百万ドルで構築され、Months shippedかかります。GaaSプラットフォームでは、同じクラスターを5分で数百ドルで起動できます。

谁是GaaSが必要か？

  • AI/MLエンジニア：LLMのトレーニングには、ワークステーションに入らない大きなVRAM（80GB以上）および相互接続（InfiniBand）が必要です。
  • データサイエンティスト：pandas/rapids.aiでテラバイト規模のデータを処理するには、高帯域幅メモリが必要です。
  • 3Dアーティスト：BlenderまたはRedshiftでの渲染は、RTX 4090などの消費者カード恩恵を受け、クラウドプラットフォームではしばしば安いです。
  • クラウドゲーム：低性能デバイスへのゲームストリーミング。

プロバイダーの3つの層

1. ハイパースケーラー（AWS、Azure、GCP）

最佳用于：エンタープライズ信頼性、セキュリティコンプライアンス、統合サービス。

メリット：無限スケール、polishedエコシステム。

デメリット：高い。H100は他の场所では$2/時 compared to $4-5/時できる。

2. 専門クラウド（Lambda、CoreWeave、RunPod）

最佳用于：AIスタートアップ、研究者、趣味の人。

メリット：より良い価格、pre-configured ML環境、集中サポート。

デメリット：ハイパースケーラーより小さい容量（ただしCoreWeaveは今では大きい）。

3. 分権型ネットワーク（Vast.ai、io.net）

最佳用于：可能な限り低い価格、フォールトトレラントなワークロード。

メリット：类序列便宜（RTX 4090が$0.40/時）。

缺点：可靠性各不相同，安全问题（在别人的机器上运行）。

価格モデルの説明

モデル 説明 最佳使用ケース
オンデマンド 時間/秒で支払う。いつでもキャンセル可能。 開発、テスト короткиеジョブ。
予約 1-3年にコミットして40-60%割引。 本番推論、 定常状態トレーニング。
スポット/プリエンプティブ 予備容量に入札。中断の可能性あり。 フォールトトレラントトレーニング、バッチ処理。

適切なGPU选择方法

最も高いものをレンタルするだけではありません。タスクにハードウェアを合わせてください：

  • LLMトレーニング（70B+）：NVIDIA H100またはA100（80GB）。你需要内存和带宽。
  • LLM微调（7B-13B）：NVIDIA A100（40GB）或RTX 4090（24GB）。
  • 推论：NVIDIA L40S或A10G。为服务优化。
  • 渲染：RTX 4090。光线追踪的价格/性能无与伦比。

GaaSの未来

2026年では、サーバーレスGPUへの转移看到ています。机器をレンタルする代りに、コードを送信し、プラットフォームがプロビジョニングを処理します。ModalやRunPod Serverless这样的提供商は、この转变を主导しており、GaaSをよりアクセスしやすくしています。

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