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AI用語辞典インフラ・学習
スポットGPU (プリエンプティブル実行)
読み: すぽっとじーぴーゆー(ぷりえんぷてぃぶるじっこう)
最終更新: 2026-08-15・AI PICKS編集部
定義
スポットGPUとは、クラウド事業者の余剰GPU容量を通常より大幅に低価格で借りられる代わり、需要増加時は強制的に処理が中断されるプリエンプティブル型の実行方式のこと。
スポットGPU (プリエンプティブル実行)とは — 詳しく解説
スポットGPUは、クラウドプロバイダーが自社データセンターの遊休GPUキャパシティを、オンデマンド価格の数分の一で提供する仕組みとして広く知られる。裏側では他の顧客からの需要が発生すると数秒〜数分の通知猶予で強制的にインスタンスが回収(プリエンプト)されるため、学習ジョブは頻繁なチェックポイント保存を前提に設計する必要があるとされる。2026年時点の実運用では、バッチ推論や再開可能な事前学習・ファインチューニングのような中断耐性のあるワークロードでの採用が主流で、リアルタイム推論やサービング用途には不向きとされる。相場感としてはオンデマンドの3〜9割引という水準が目安とされ、複数リージョン・複数インスタンスタイプに処理を分散して可用性を確保する設計が現場の定石とされる。コスト最適化を狙う際は、中断率が上がりやすい人気GPU種別(高性能な最新世代など)を避け、チェックポイント間隔とストレージI/Oのボトルネックを事前に検証しておくことが選定の分かれ目になるとされる。
スポットGPU (プリエンプティブル実行)の使用例
- 分散学習ジョブをスポットGPUで実行する際は、数分おきにチェックポイントを保存し中断時に直前状態から再開できるようにする。
- オンデマンドGPUが枯渇した繁忙期でも、スポットGPUを複数リージョンに分散確保しバッチ推論のコストを抑える設計が使われる。
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