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公開：2025-02-28

GMOインターネットがGPUクラウドにNVIDIA MIG技術を統合、GPUリソースの最適化と利用効率の向上を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• GMOインターネットがGPUクラウドにMIG機能を統合
• 1つのGPUを最大7つのインスタンスに分割可能
• 専用プラン利用者は追加料金なしで利用可能

GMOインターネットがGPUクラウドサービスにNVIDIA MIG技術を追加

GMOインターネット株式会社は2025年2月21日、GPUクラウドサービス「GMO GPUクラウド」にNVIDIA Multi-Instance GPU（MIG）テクノロジーを統合したと発表した。専用プランのユーザーは追加料金なしでGPUを最大7つの独立したインスタンスに分割して利用できるようになった。^[1]

GMO GPUクラウドはNVIDIA H200 GPUを搭載しており、スーパーコンピュータ性能ランキング「TOP500」において世界第37位、国内第6位にランクインしている。商用向けクラウドサービスとしては国内第1位という高い処理性能が実証されているため、ワークロードの規模や特性に応じた柔軟な運用が可能になるだろう。

MIGテクノロジーの統合により、1台のサーバーに搭載された8つのNVIDIA GPUを最大56分割まで利用できるようになった。分割されたインスタンスには高帯域幅のメモリ、キャッシュ、コンピューティングコアが個別に割り当てられ、完全に分離された環境で動作することが可能である。

GMO GPUクラウドの機能まとめ

Multi-Instance GPU（MIG）テクノロジーについて

Multi-Instance GPU（MIG）テクノロジーとは、1つのGPUを複数の独立したインスタンスに分割する機能のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• GPUリソースの効率的な分割と独立した実行環境の提供
• 高帯域幅メモリ、キャッシュ、コンピューティングコアの個別割り当て
• ワークロードの規模に応じた柔軟なリソース割り当て

MIGテクノロジーはGPUの利用効率を最適化し、異なるワークロードの並列実行を可能にする革新的な機能である。GMO GPUクラウドでは専用プランのユーザーに対して無償で提供され、計算リソースの効率的な活用とコストパフォーマンスの向上に貢献している。

GPU分割技術の統合に関する考察

GPUクラウドサービスへのMIGテクノロジーの統合は、リソース利用の最適化という観点で画期的な進展である。従来のGPU利用では、小規模なジョブに対しても完全なGPUリソースを割り当てる必要があったが、MIG技術の導入によってワークロードの規模に応じた柔軟な割り当てが可能になった。

今後の課題として、分割されたGPUインスタンス間での性能干渉や、複数ユーザーが同時に利用する際のリソース競合が考えられる。これらの問題に対しては、高度なスケジューリングアルゴリズムの実装や、利用状況に応じた動的なリソース再配分機能の追加が有効な解決策となるだろう。

AIやディープラーニングの分野では、より効率的なリソース利用と柔軟なスケーリングが求められている。MIGテクノロジーの進化により、複数のAIモデルの並列学習や推論処理の効率化が進み、より多くの企業や研究機関がGPUリソースを活用できるようになることが期待される。

参考サイト

1. ^ GMOインターネットグループ株式会社. 「NVIDIAテクノロジを搭載した高性能GPUクラウドサービス 「GMO GPUクラウド」に 「マルチインスタンスGPU（MIG）機能」を追加 | GMOインターネットグループ株式会社」. https://www.gmo.jp/news/article/9385/, (参照 25-02-28).
2. NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/

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