さくらの熱量チャレンジ 第26回

ソフト／アルゴリズム／ハードへの深い理解に基づく深層学習モデル最適化技術、その裏側を聞く

安価な組み込みAIを世界へ！ Ideinが「高火力」を選んだ理由

「さくらなら、いつでも最新のものがすぐに使える」ことに期待している

長谷川：ところで今回、さくらの高火力コンピューティングのラインアップにTesla V100の32GBモデルを追加しました。同時に、これまでの16GBモデルは価格を改定し、初期費用を上げる代わりに月額のランニングコストを引き下げさせていただきました。

中村：それは来年の契約で安くなるってことですか？ めっちゃうれしいです（笑）。

長谷川：価格改定の理由なんですが、ディープラーニング用途のお客様は現在、研究規模をどんどん拡大されているところで、サービスの解約がほとんどないんです。われわれがサービス立ち上げ時に想定していたよりも解約率がずっと低いので、これならばさらに踏み込んで、もっと安く計算リソースをご提供できるだろうと。

　Ideinさんのように、真剣にディープラーニングの研究開発に取り組んでいて、大量のリソースを24時間ずっと使いたいというお客様はたくさんいらっしゃいます。そういうお客様に対し、1分単位の従量課金ではなく、24時間ご利用いただけるリソースをいかに安く提供できるかという方向性でさくらは努力しています。

　それから新しい32GBモデルですが、特にIdeinさんの場合は精度の高い、大規模な深層学習モデルを作りたいという需要がありますよね。GPUの搭載メモリが増えることで、得られるメリットも大きいんじゃないでしょうか。

中村：おっしゃるとおりですね。現状の16GBでも結構なサイズですが、基本的には大きければ大きいほうがいいですから。バッチサイズを大きくすることができれば、より大きなモデルの学習がはかどります。

　それから、現状では「GPUのメモリが足りないから解像度を抑えないといけない」「ニューラルネットワークの規模を抑えないといけない」とか、そういうシーンも結構あるんです。たとえば、解析したい画像の解像度を少し上げるだけで、使用メモリはグンと増えますから。そういう制約が減るのはすごくいいと思います。

――最後に、これからのさくらインターネットに期待することがあれば教えてください。

中村：非常に快適に使わせていただいてますし、満足もしているので、あとはどんどん安くなればいいかな、と（笑）。それから……たとえば今回のTesla V100 32GBモデルも、たぶん世界に先駆けてのサービスじゃないですか？

長谷川：そうですね、クラウド事業者で32GBモデルをサービス提供している会社は、まだ見かけないです。

中村：われわれとしてはそういう部分、つまり「さくらさんとお付き合いしていれば最新のものがすぐに使える」という部分に期待してます。こちらは最新のものを使いたいのに、事業者側の都合で待たされるというのはよくある話なので。

長谷川：そこはわれわれも頑張りたいところです。さくらは連結でも600名くらいの小さな会社ですので、お客様から「こういうものが欲しい、使いたい」とご相談いただければ、カスタマイズモデルのようなものもご提供できる。海外のクラウド事業者のほうが体力があるのは事実ですが、われわれは所帯が小さいメリットを生かして、お客様に寄り添うようにしてサービスを提供していきたい。特に大規模なディープラーニングなどに取り組まれているお客様にとっては、そこが活用しやすい部分だと思います。

江草：そうしたちょっと特殊なものも、パブリックサービスの利便性で使っていただける。これからもそういう柔軟さを目指したいですね。

（提供：さくらインターネット）

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