AIモデルをトレーニングするための簡潔なガイド：ハードウェア、クラウド、分散型コンピュート
AIトレーニングには膨大な計算能力が必要です。2025年、主な方法は自社ハードウェア、クラウド、ブロックチェーンを活用した分散型GPUネットワークの3つです。それぞれの特徴とトレードオフを紹介します。
1. 専用ハードウェアへの投資
頻繁に大規模モデルをトレーニングする場合、NVIDIA RTX 4090やH100を搭載したAIワークステーションが有効です。256GB以上のRAMとNVMe SSDを備え、PyTorchやTensorFlowに対応。初期コストは1万～1.5万ドルですが、制御性が高く、長期的にクラウドより経済的です。ただし、メンテナンスや消費電力の管理が必要です。
2. クラウドでのトレーニング
AWS、Google Cloud、Lambda Labsなどのクラウドは、H100やA100をオンデマンドで提供。1時間1.89ドルから高額な8GPU構成まで対応。短期間の実験やプロトタイピングに最適ですが、ストレージやネットワークの隠れたコストに注意。柔軟性と事前設定された環境が魅力です。
3. 分散型コンピュート（Web3 DePINs）
Akash NetworkやGPU.NETなどの分散型ネットワークは、未使用GPUを0.5～2ドル/時間で提供。クラウドより安価ですが、トークン価格の変動やハードウェアのばらつきが課題。オープンソースや実験向けに適しており、検閲耐性も特徴です。
最後に
トレーニング頻度や予算に応じて選択を。ハードウェアは制御性、クラウドは柔軟性、分散型は低コストを重視する場合に適します。多くの開発者はこれらを組み合わせて効率化しています。
関連リンク
Zenn版記事 （より技術的な内容）
英語版オリジナル記事