近年盛り上がっている機械学習において，大きな障壁となっているのが大規模演算を処理するためのインフラでしょう，おそらく．CPU より GPU のほうが並列演算に向いているということで，GPU が使えれば層が多いディープラーニングでも何とかなりそうです．

しかし，問題はその GPU の確保で，グラボ搭載のパソコンは高いんですよね...

そこでクラウドサービスを利用して安価に抑えようと考えるわけです．

※以下，RAM (Memory) の単位は GiB, Disk (Storage) の単位は GB, Price は時間単位です．

Amazon Web Service

早い時期から GPU インスタンスが使えたということで，たぶんユーザーは多いんでしょう．ただ，どうしても料金は高くなってしまうという話．しかも，料金表が見づらい...

データセンターによって料金や使用できるインスタンスも異なります．選択したデータセンターによっては GPU インスタンスがありません．

料金表

(米国西部オレゴンリージョン)

* EBS：使用分だけ課金される可変ストレージ

P2

NVIDIA Tesla K80 搭載．より機械学習に向いた構成です．(その分ちょっと高い)

K80 は買うと 40 万くらいするので，それを考えれば安いもの？

G2

NVIDIA GRID K520 (Tesla 系) 搭載．機械学習よりグラフィック系をサポートする向けに作られているっぽいです．

Google Cloud Platform

ようやく GCP でも GPU が使えるようになりました！2017/3/15 現在，インスタンス作成は GUI では行えないため，gcloud を使って操作することにはなりますが．

料金表

GPU インスタンスを利用できるリージョンは限られていて，us-east1, asia-east1, europe-west1 のみです．

Microsoft Azure

Azure の中でも GPU インスタンスが使えるのは N シリーズです．N シリーズは NC シリーズと NV シリーズに分かれています．

NC シリーズ料金表

NVIDIA Tesla K80 を採用しているクラウドサーバ．

(米国東部リージョン)

NV シリーズ料金表

NVIDIA Tesla M60 を採用しているクラウドサーバ．

(米国東部リージョン)

IDCF Cloud

IDC フロンティアは Yahoo! Japan の子会社なので，安定供給が期待できそうです．最近，GPU のクラウドも始めたようです．

料金表

GPU インスタンスが使える GPU BOOST タイプは，ハードウェア専有マシンなのが特徴です．おかげで他のユーザーとの干渉はありませんが，VM を停止しても削除しない限り課金は止まりません．

Linux は追加料金なし，ハードウェア専有マシンのためストレージ課金もなしです．

(東日本リージョン 2 )

なお，利用料金には上限があり，7XLM40 は 198,000 円，7XLP100 は 220,000 円以降は請求額が上がりません．

さくらインターネット

高火力コンピューティングサーバの提供を昨年辺りに始めました．個人ではなく企業向けですが．

参考までに提供している GPU は NVIDIA TITAN X (Quad), Tesla P40, Tesla P100 のいずれかで，初期費用は 90 万円前後，月額料金は 9 万円前後です．

最後に

Google Cloud Platform でも近々 GPU インスタンスを使えるようになるみたいなので，要チェックですね！