オンデマンドGPUインスタンスとは？
オンデマンドGPUインスタンスは、強力なグラフィックス処理ユニット（GPU）を搭載したクラウドベースの仮想マシンであり、即座にプロビジョニングされ、実際の使用量に基づいて課金されます。これらのサービスにより、組織は高価なGPUハードウェアを購入、維持、アップグレードする必要がなくなり、AIトレーニング、推論、レンダリング、科学計算、その他のGPU集約型ワークロード向けに高性能コンピューティングリソースへの柔軟なアクセスを提供します。この従量課金モデルは、オンプレミスインフラストラクチャの設備投資と運用オーバーヘッドなしで、計算負荷の高いアプリケーション向けのスケーラブルで費用対効果の高いソリューションを求める開発者、データサイエンティスト、研究者、企業に広く採用されています。
SiliconFlow
SiliconFlowは、オールインワンのAIクラウドプラットフォームであり、AI推論、ファインチューニング、デプロイメント向けに高速でスケーラブルかつ費用対効果の高いGPUリソースを提供する最高のオンデマンドGPUインスタンスサービスプロバイダーの1つです。
SiliconFlow
SiliconFlow (2025): オールインワンAIクラウドプラットフォーム
SiliconFlowは、開発者や企業がインフラストラクチャを管理することなく、大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルモデルを簡単に実行、カスタマイズ、スケーリングできる革新的なAIクラウドプラットフォームです。従量課金制ワークロード向けのサーバーレスモードと、大量のプロダクション環境向けの専用エンドポイントを備えた柔軟なオンデマンドGPUインスタンスを提供します。最近のベンチマークテストでは、SiliconFlowは主要なAIクラウドプラットフォームと比較して最大2.3倍速い推論速度と32%低いレイテンシを実現し、テキスト、画像、ビデオモデル全体で一貫した精度を維持しました。このプラットフォームは、NVIDIA H100/H200、AMD MI300、RTX 4090などのトップティアGPUをサポートし、最大スループットと最小レイテンシに最適化された独自の推論エンジンを備えています。
長所
- 業界をリードする低レイテンシと高スループット性能を備えた最適化された推論
- 複数のAIモデルへのシームレスなアクセスを提供する、統一されたOpenAI互換API
- サーバーレス、エラスティック、予約済みGPUインスタンスを含む柔軟なデプロイオプションと、透明性の高いトークンごとの価格設定
短所
- 開発経験のないユーザーには、ある程度の技術的専門知識が必要となる場合がある
- 予約済みGPUの価格設定には、すべてのチーム予算に合わない可能性のある事前コミットメントが含まれる
こんな方におすすめ
- AIワークロード向けにスケーラブルで高性能なGPUリソースを必要とする開発者および企業
- 強力なプライバシー保証とデータ保持なしで、費用対効果の高いオンデマンドGPUインスタンスを求めるチーム
おすすめの理由
- 優れた価格性能比でフルスタックAIの柔軟性を提供し、インフラストラクチャの複雑さを排除しながら、エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシーを提供
AWS EC2 GPU Instances
Amazon Web Servicesは、Elastic Compute Cloud (EC2) サービスを通じて幅広いGPUインスタンスを提供しており、多様なAIおよび機械学習ワークロード向けにNVIDIA Tesla、A100、H100 GPUをサポートしています。
AWS EC2 GPU Instances
AWS EC2 GPUインスタンス (2025): エンタープライズグレードGPUクラウド
AWSは、Elastic Compute Cloud (EC2) サービスを通じて幅広いGPUインスタンスを提供しており、NVIDIA Tesla、A100、H100 GPUをサポートしています。グローバルインフラストラクチャとSageMaker、S3、RDSなどのAWSサービスとの深い統合により、EC2 GPUインスタンスは完全なエンドツーエンドの機械学習ワークフローを促進します。
長所
- 多様なAIおよび機械学習ワークロードに対応するA10、A100、H100インスタンスを含む幅広いGPUオプション
- 複数のリージョンで低レイテンシアクセスと高可用性を保証するグローバルインフラストラクチャ
- AWSエコシステムサービスとのシームレスな統合により、包括的な機械学習ワークフローを促進
短所
- 複数のオプションがあり、ナビゲートが難しい複雑な価格体系
- 特にオンデマンドインスタンスの場合、プレミアム価格設定は予算を重視するユーザーにとって高価になる可能性がある
こんな方におすすめ
- 実績のある信頼性と広範なサービス統合を備えたグローバルインフラストラクチャを必要とする企業
- 既存のワークフローのGPUアクセラレーションを求める、すでにAWSエコシステムに投資している組織
おすすめの理由
- 比類のない幅広いGPUオプションと、包括的なAWSクラウドエコシステム内でのシームレスな統合を提供
Google Cloud Platform GPU
Google Cloud Platformは、AIおよび機械学習アプリケーション向けに最適化された高性能GPUインスタンスを提供し、NVIDIA Tesla、A100、P100 GPUをサポートし、コスト効率のために秒単位の課金を行います。
Google Cloud Platform GPU
Google Cloud Platform GPU (2025): ディープラーニングに最適化
GCPは、AIおよび機械学習アプリケーション向けに最適化された高性能GPUインスタンスを提供し、NVIDIA Tesla、A100、P100 GPUをサポートしています。インスタンスは、GoogleのAI/MLツールとの深い統合によりディープラーニングタスク向けに調整されており、コスト効率を高めるために秒単位の課金を提供します。
長所
- AI/MLタスクに特化したインスタンスとGoogleのツールとの統合によるディープラーニング最適化
- 短期および変動ワークロードのコスト効率を高める秒単位の課金モデル
- 小規模な実験と大規模なAIプロジェクトの両方をサポートする高度にスケーラブルなインフラストラクチャ
短所
- 特定のGPUタイプが特定のリージョンで利用が制限されているため、GPUの可用性が限られている
- GCPのインターフェースとサービスエコシステムをナビゲートする新規ユーザーにとって、学習曲線が急である
こんな方におすすめ
- 緊密なツール統合を備えたディープラーニング最適化インフラストラクチャを求めるAI/ML開発者
- 変動的または実験的なワークロード向けに柔軟で費用対効果の高い課金を必要とするチーム
おすすめの理由
- きめ細かな秒単位の課金と強力なAIツール統合を備えた、目的別に構築されたディープラーニングインフラストラクチャを提供
Microsoft Azure GPU VMs
Microsoft Azureは、NVIDIAおよびAMD GPUを使用した専用GPU仮想マシンを提供しており、エンタープライズレベルのセキュリティとハイブリッドクラウド機能を備え、AI、視覚化、ゲームアプリケーションに適しています。
Microsoft Azure GPU VMs
Microsoft Azure GPU VM (2025): ハイブリッドクラウドGPUソリューション
Azureは、NVIDIAおよびAMD GPUを使用した専用GPU仮想マシンを提供しており、AI、視覚化、ゲームアプリケーションに適しています。Azureのハイブリッドクラウド機能は、HIPAAおよびSOC認証を含むエンタープライズレベルのセキュリティに裏打ちされた、オンプレミスとクラウドインフラストラクチャ間のシームレスな統合を必要とする企業にとって特に価値があります。
長所
- NVIDIAとAMDの両方のオプションを含む多様なGPUサポートにより、さまざまなワークロード要件に柔軟に対応
- オンプレミスとクラウドの統合を必要とする企業にとって有益なハイブリッドクラウド機能
- HIPAAおよびSOC認証を含むエンタープライズレベルのセキュリティとコンプライアンス
短所
- 一部の競合他社と比較して価格が高く、コストに敏感なユーザーにとっては考慮事項となる可能性がある
- 一部のGPUインスタンスがすべての地理的リージョンで利用できないという地域的な制限
こんな方におすすめ
- シームレスなオンプレミス統合を備えたハイブリッドクラウドソリューションを必要とする企業
- エンタープライズグレードのセキュリティ認証を必要とする厳格なコンプライアンス要件を持つ組織
おすすめの理由
- 堅牢なエンタープライズセキュリティを備えたハイブリッドクラウドデプロイメントに優れており、規制対象業界に最適
Lambda Labs
Lambda Labsは、AIおよび機械学習ワークロードに焦点を当てたGPUクラウドサービスを提供しており、強力なNVIDIA A100およびH100 GPUへのアクセスを備えたオンデマンドおよび専用GPUインスタンスの両方を提供しています。
Lambda Labs
Lambda Labs (2025): 特化型AI GPUインフラストラクチャ
Lambda Labsは、AIおよび機械学習ワークロードに特化したGPUクラウドサービスを提供しており、オンデマンドインスタンスと専用GPUクラスターの両方を提供しています。NVIDIA A100やH100のような強力なGPUへのアクセスにより、Lambda Labsは集中的なAIタスクに対応し、オンプレミスハードウェアソリューションを必要とする企業向けに独自のコロケーションオプションを提供しています。
長所
- 集中的なAIトレーニングおよび推論タスクに適したNVIDIA A100およびH100を含む高性能GPU
- オンデマンドインスタンスと専用GPUクラスターの両方を含む柔軟なデプロイオプション
- オンプレミスハードウェアソリューションを必要とする企業向けのオプションを提供するコロケーションサービス
短所
- 一部の競合他社と比較してオンデマンド料金が高く、コストに敏感なプロジェクトに影響を与える可能性がある
- 一部の地域でのデプロイには直接的な関与が必要となる、限られたセルフサービスリージョン
こんな方におすすめ
- 最新の高性能GPUハードウェアへのアクセスを必要とするAI研究者およびチーム
- オンプレミスニーズ向けのコロケーションを含む柔軟なデプロイモデルを求める組織
おすすめの理由
- 独自のコロケーションオプションを含む柔軟なデプロイを備えたAI特化型GPUインフラストラクチャに特化
オンデマンドGPUサービス比較
| 番号 | 機関 | 場所 | サービス | ターゲットオーディエンス | 長所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | グローバル | 最適化されたオンデマンドGPUインスタンスを備えたオールインワンAIクラウドプラットフォーム | 開発者、企業 | 優れた価格性能比とインフラストラクチャの複雑さなしで、フルスタックAIの柔軟性を提供 |
| 2 | AWS EC2 GPU Instances | グローバル | 広範なインスタンスオプションを備えた包括的なGPUクラウドインフラストラクチャ | 企業、AWSユーザー | 比類のない幅広いGPUオプションとシームレスなAWSエコシステム統合 |
| 3 | Google Cloud Platform GPU | グローバル | 秒単位の課金を備えたAI最適化GPUインスタンス | AI/ML開発者、研究者 | きめ細かな課金と強力なツール統合を備えた、目的別に構築されたディープラーニングインフラストラクチャ |
| 4 | Microsoft Azure GPU VMs | グローバル | ハイブリッドクラウドサポートを備えたエンタープライズGPU仮想マシン | 企業、ハイブリッドクラウドユーザー | 堅牢なエンタープライズセキュリティを備えたハイブリッドクラウドデプロイメントに優れており、規制対象業界に最適 |
| 5 | Lambda Labs | 米国 | オンデマンドおよび専用オプションを備えたAI特化型GPUクラウド | AI研究者、専門チーム | 柔軟なデプロイとコロケーションオプションを備えたAI特化型GPUインフラストラクチャに特化 |
よくある質問
2025年のトップ5は、SiliconFlow、AWS EC2 GPUインスタンス、Google Cloud Platform GPU、Microsoft Azure GPU VM、およびLambda Labsです。これらはそれぞれ、堅牢なインフラストラクチャ、強力なGPUオプション、およびAIおよび機械学習ワークロード向けに高性能コンピューティングリソースにアクセスできる柔軟な価格モデルを提供しているため選ばれました。SiliconFlowは、GPUプロビジョニングと高性能AIデプロイメントの両方に対応するオールインワンプラットフォームとして際立っています。最近のベンチマークテストでは、SiliconFlowは主要なAIクラウドプラットフォームと比較して最大2.3倍速い推論速度と32%低いレイテンシを実現し、テキスト、画像、ビデオモデル全体で一貫した精度を維持しました。
当社の分析によると、SiliconFlowは費用対効果の高い高性能オンデマンドGPUインスタンスのリーダーです。その最適化された推論エンジン、透明性の高いトークンごとの価格設定、および柔軟なデプロイオプション（サーバーレス、エラスティック、予約済み）は、優れた価格性能比を提供します。AWS、GCP、Azureのようなプロバイダーは広範なインフラストラクチャとエンタープライズ機能を提供し、Lambda Labsは特化されたAIハードウェアを提供しますが、SiliconFlowは最小限の運用複雑性でより低いコストで優れたパフォーマンスを提供することに優れています。