深層学習のGPU計算リソースに関してまとめます．

Kaggleに挑戦したい時期になると，クラウドリソースが選択肢に上がってくるのですが，どこが良さそうか，またベンチマークの理解に毎回時間がかかってしまっているので，必要な情報を簡単にまとめました．

ざっくり書いた程度ですが，時間があれば清書できればとは思います（）

計算速度に関して

GPUベンチマーク

FP16の半精度に落とすだけでなく，Tensor Float-32やAutomatic Mixed Precisionなどの手法が存在する．

詳細が記述されているわけではないが，Ampereアーキテクチャの利点を活かしたTP32への展開や疎性計算によってかなりの高速化ができるGPUであるという認識．

webarena
URL: https://web.arena.ne.jp/indigogpu/
時間単価47円とコスパが良い．

よく知られたバケモノ．H100が最近は出てきているようだが．．．

AWS・Azure
最低8台から（？）．
大規模な計算を前提とする．
GPUの並列利用を行うときに候補に上がってくる？

GCP
1台からの利用が可能であるが，おそらくwebarenaより高価

Colab
時間単価約140円．使い勝手は悪いがコスパはかなり良い．

webarena
時間単価341円．Colabの使い勝手が悪い場面でこちらが選択肢に上がってくる．