お知らせ

GPUクラウド・アカデミックキャンペーン開始

2020年07月30日

カゴヤ・ジャパン株式会社では、2020年7月30日より学術用途でのGPUクラウド利用を応援する目的で「GPUクラウド・アカデミックキャンペーン」を開始します。

内閣府が令和元年11月に発表した「AI戦略2019」の中で、大学・高専の学生に対し、文系・理系問わず、AIリテラシー教育を50万人に展開することを表明しました。また、文部科学省などが、年約50万人が卒業する大学生と高専生が初級レベルの標準カリキュラムを習得し、そのうち約25万人をAIを用いて課題解決ができる「AI人材」として育成する目標を立てたことで、近い将来、学生にとってAI関連知識の習得は必須になることが予想されます。カゴヤ・ジャパンでは、教育機関におけるAI学習をサポートするための施策として、研究室の指導教官、教員、職員のみなさまを対象にGPUクラウドのご利用に特別値引きを適用いたします。

【キャンペーン概要】

対象のお客様 大学、高専、専門学校
内容 対象となるGPUサーバーの初期費用を無料にて提供し、キャンペーン終了期間まで月額費用のみでご利用できます。
対象プラン NVIDIA Tesla GPUサーバー P100 / P40の月額課金サービス
適用価格 初期費用858,000円を0円に設定し、月額費用(1GPUモデル 99,000円,2GPUモデル 165,000円)のみでご利用可能です(価格はすべて税込み)。
条件 最低契約期間2カ月以上
キャンペーン受付期間 2020年7月30日~9月30日
キャンペーン価格適用期間 ご利用開始月~2021年3月31日(水)
キャンペーン適用アカウント 先着5校限定

※本キャンペーンは、予定数に達した時点で予告なく終了致します。また、予告なしにキャンペーン対象機種、仕様等の変更がある場合がございます。

◇「GPUクラウド・アカデミックキャンペーン」 の詳細はこちら
  https://www.kagoya.jp/gpu/academic/#gpu09


【学校におけるGPUクラウドのご利用場面】

▽CASE1: オンプレミスの開発リソース不足を一時的に補いたい
『研究室に所属する学生達の卒業研究が佳境に入り、プログラムを同時に走らせるためGPUリソースが足りなくなった』など、オンプレミスのGPUリソースにゆとりがないときに、グラフィックボードをすぐに調達できない場合、最短で即日利用開始ができるGPUクラウドが威力を発揮します。

▽CASE2: オンプレミス環境とのベンチマークをとりたい
学習済モデルの推論処理を現在利用しているGPUよりもハイスペックなGPUで実行したら、どの程度処理時間が短縮可能なのか?などのベンチマークをとるために2,3ヵ月の期間だけマシンリソースを拡充したいときにGPUクラウドを利用されるケースが増えています。

▽CASE3: 次年度予算獲得までのつなぎで利用したい
高性能なGPUを搭載したグラフィックボードは一般的に100万円以上することが多いでしょう。仮に次年度の予算を獲得できたとしても時間との闘いであるAIやデータサイエンス領域のライバルは待ってくれません。迅速に開発リソースの拡充を図るためにGPUクラウドを利用するメリットは大きいと言えます。

【近頃のGPUクラウドの傾向】
GPUコンテナで使い勝手が格段に向上しています。
GPU利用時のハードルのひとつに環境構築工数が挙げられます。しかし、最近はコンテナ技術を活用することで、セットアップ作業時間を圧倒的に短縮可能です。ベンダーが提供しているコンテナやDocker Hubに公開されているコンテナをうまく活用することで、TensorFlowやPyTorchなどのメジャーなフレームワークをGPUで簡単に動かすことができるようになっています。

エッジコンピューティングとの役割分担が進んでいます。
大量のGPUリソースを必要とする学習フェーズをGPUクラウドで行い、学習済モデルをGPUを搭載したエッジコンピュータ上で推論処理することで、クラウドとエッジの双方の特性を活かしたシステム構築・運用が普及しつつあります。

FPGAとGPUの両方を利用する技術者もいます。
GPUとの比較でFPGAを思い浮かべる人も多いでしょう。FPGAは特性上、ハードウエア技術者向きとも言われています。また、開発ツールの充実度や技術情報の多さという点でGPUほど使い勝手がよいとは言いにくいのが現状です。その一方で回路設計の知識や経験を有する技術者はFPGAとGPUの双方の特性を活かしたシステム構成をしています。

この機会に是非「GPUクラウド・アカデミックキャンペーン」をご利用ください。

◇「GPUクラウド・アカデミックキャンペーン」
  https://www.kagoya.jp/gpu/academic/