研究および教育環境に最適化されたGPUライセンス
Elice
2023/9/21
業界、規制
Elice製品
目的
SW中心大学事業内の研究およびプロジェクト
KAIST
KAIST（カイスト）は、科学人材の育成と国家政策に基づく科学技術研究を推進するために設立された韓国の国立特別大学です。国内初の研究中心の理工系特別大学院として設立されて以来、継続的に科学技術人材を育成し、韓国の科学と工学の発展を牽引してきました。科学技術の革新を目指した基礎研究、融合研究など活発な研究活動を通じて、新たな価値を創出し、国家の発展に貢献しています。
SW中心大学事業の研究およびプロジェクトのためのGPUライセンス
「SW中心大学事業」は、科学技術情報通信部が大学教育をソフトウェア中心に革新し、SW専門人材を育成できるよう支援する事業です。KAISTは2022年にSW中心大学に選定され、包括的なグローバルAI・SW人材の育成に力を注いでいます。
SW中心大学事業内の産学協力研究課題、キャップストーンプロジェクト、起業促進プログラムなどの研究およびプロジェクトを遂行するためには、大量のコンピューティングリソースが必要です。KAISTは研究および教育環境で要求されるさまざまなGPUカードおよび性能規格を柔軟に受け入れるため、クレジットの概念を取り入れてパブリッククラウドライセンスを導入し、複数の企業の中からELICEを選択してELICE GPUサーバーを導入しました。
自由に利用できるGPUクレジット
GPUの「クレジット」は、購入したGPUコンピューティングの総量から自由にリソースを使用できる権利を意味します。KAISTで導入したGPUライセンスはクレジット方式で提供され、1年以内の総量から差し引かれる形で消費されます。クレジット方式を通じて必要なだけのGPUリソースを割り当て、希望する規模での学習・研究・業務に適切に利用できます。また、クレジット消費後に追加費用が発生する場合、同じ料金体系で追加料金の精算が可能となり、クレジット管理のための請求アカウントも設定できます。
研究課題のための高性能コンピューティングリソース
KAISTでのGPU利用は、大きく高性能GPUベースの研究課題、産学協同科目連携課題、一般GPUベースの研究課題に分けられます。特に大容量GPUコンピューティングが必要な研究課題が含まれているため、必ず20コア以上の2CPU形態で提供される必要がありました。ELICE GPUは使用先に応じて提供時間やクレジット数がそれぞれ異なって提供されました。
自由なリソースプロビジョニングと回収
ELICE GPUリソースは、KAISTの研究者が自由に使用できるようにリソースのプロビジョニングおよび回収が進められました。A100ベースの最新GPUカードをクラウドポータル（ユーザーコンソール）でユーザーの操作によって即座にプロビジョニングして提供しました。プロビジョニングとは、ユーザーの要求に合わせてシステムリソースを割り当て、配置、配備し、必要な時に即座に使用できる状態に準備しておくことを意味します。ELICE GPUは使用規模に応じてクラウドポータルを通じて即座にユーザーに提供され、使用目的と用途が達成されると即時にリソースを回収するよう構築されました。このような自由なリソースのプロビジョニングおよび回収を通じて、ユーザーのニーズに合わせてシステムを提供し、運用コストを削減できます。
ELICEは各企業および機関専用のドメインを開設し、GPU統合管理ダッシュボード機能を提供します。ダッシュボードを通じてGPUおよび追加コンピューティングリソースの割当量とリアルタイム使用量を管理することが可能です。以下の画像のように、総割り当てインスタンスリソースの状態と使用率をダッシュボードで一目で確認できます。また、GPUとCPUの使用率、メモリ使用率、ストレージなどを日別に確認でき、最近追加されたNPUもリソース使用率をすぐに確認できます。このような機能により、与えられたリソースを効率的に使用することが可能となり、企業の需要に応じたカスタムGPUインスタンスのリクエストも迅速に進められます。
▲ インスタンスリソースの使用率を確認できるダッシュボード画面
▲ NPU/GPUオンデマンドダッシュボード画面
KAISTは研究およびプロジェクトを遂行するために様々な要素を考慮し、GPUライセンスを導入しました。高性能GPU、国内データセンター、リソースのプロビジョニングおよび回収など、さまざまな要件を満たすELICE GPUライセンスを導入し、SW中心大学事業の研究およびプロジェクトを円滑に進めることができました。
AI研究の核心は、人材、データ、そしてコンピューティングリソースだと言えます。それだけ研究において高性能コンピューティングの重要性がますます強調されています。AI教育、研究、コンペティションなど様々な目的でGPU導入が必要な場合、ELICEで合理的な価格で優れたGPUリソースを使用してみることをお勧めします。
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