GPU サーバーのレンタル、NVIDIA L4 と RTX PRO 6000
時間料金で比較して月単位で使える GPU クラウドサーバー
- NVIDIA L4 と RTX PRO 6000
- NVMe ディスクと専用 IPv4
- AI の推論とレンダリング向け
GPU クラウドサーバーは、データセンターからレンタルしたグラフィックス処理装置 (GPU) を搭載したサーバーで、AI 推論、モデルのファインチューニング、動画処理、レンダリングなどの並列計算を処理します。HELPER VPS の GPU クラウドサーバーレンタルは NVIDIA L4 1基で1時間 $0.3304 からで、実際の支払いは月額請求書により行われます。
NVIDIA L4
GPU メモリ 24GB
033$/ 時間
月 約 $241
- L4 1基、24 GB
- 8 vCPU
- 32 GB RAM
- 250 GB NVMe
- 月 5 TB 転送
NVIDIA L4 2基
GPU メモリ 48GB
066$/ 時間
月 約 $482
- L4 2基、48 GB
- 16 vCPU
- 64 GB RAM
- 500 GB NVMe
- 月 8 TB 転送
RTX PRO 6000
GPU メモリ 96GB
67144$/ 月
月額請求
- RTX PRO 6000 1基、96 GB
- 18 vCPU
- 96 GB RAM
- 900 GB NVMe
- 月 10 TB 転送
GPU なしで CPU コアを長時間使う作業なら 専用 CPU VPS
GPU クラウドサーバーはどんな作業に使いますか?
GPU は、同じ計算を数千に分けて一度に処理するのが得意です。そのため行列演算の多い AI の作業や、ピクセル単位で処理する映像の作業では、CPU サーバーとの差が大きくなります。GPU サーバーを借りる代表的な4つの用途をまとめました。
AI モデルの推論と API サービス
学習済みの言語モデル、画像生成モデル、音声認識モデルをサーバーに載せておき、リクエストが来るたびに答えを生成して返す用途です。Ollama や自作の Python サーバーでモデルを起動し、専用の IPv4 アドレスで自分のアプリと接続します。
モデルのファインチューニングと実験
公開されたモデルを自分のデータでさらに学習させるファインチューニングや、ハイパーパラメータを変えながら回す実験に適しています。Jupyter でコードを直しながらすぐに結果を確認し、PyTorch で学習を続けて実行できます。
動画変換とストリーミング処理
大量の動画を別の形式に変換したり解像度を下げたりする作業や、リアルタイムのストリームを受け取って処理する作業は、GPU の映像処理エンジンを使えば CPU コアを節約しながら複数を同時に実行できます。
3D レンダリングとデータ分析
3D シーンのレンダリング、科学計算、大量データの並列分析のように計算を細かく分けられる作業にも、GPU サーバーがよく合います。成果物は十分な容量の NVMe ディスクに保存し、月間転送量の範囲内でダウンロードします。
L4 と RTX PRO 6000、どの GPU を選べばよいですか?
3つとも同じ支払い方法と同じ管理画面を使います。最大の違いは GPU メモリの大きさです。載せるモデルとデータが GPU メモリに収まるかをまず確認し、次に同時に処理するリクエスト数を考えると選びやすくなります。
NVIDIA L4
消費電力の低いデータセンター向け GPU 1基
おすすめの方
- 小規模な言語モデルや画像モデルの推論
- 動画変換とストリーミング処理
- はじめて GPU サーバーを使う個人プロジェクト
- 低い時間料金でコストを抑えたい場合
NVIDIA L4 2基
GPU 2基を1台のサーバーで一緒に使う構成
おすすめの方
- 2つのモデルを分けて同時にサービス
- GPU 2基に分けて回す学習実験
- リクエストの多い推論 API の処理量を確保
- CPU とメモリも2倍必要な作業
RTX PRO 6000
96GB のメモリを持つ大きな GPU 1基
おすすめの方
- GPU メモリを多く使う大規模モデル
- 大きなバッチで回すファインチューニング
- 高解像度の 3D レンダリングとシミュレーション
- 1基で大きな作業を終えたいチーム
GPU は時間単位と月単位のどちらがよいですか?
GPU クラウドサーバーのレンタルを調べると、ほとんどが1時間あたりの料金で比較されています。1日に数時間だけ動かす実験なら時間料金が便利で、サービスのように24時間動かすサーバーなら1か月の料金がいくらかのほうが重要です。同じ GPU でも、使い方によって確認すべき数字が変わります。そのため、まず1日に何時間動かすかを決めてみるのがおすすめです。
HELPER VPS は比較しやすいように L4 サーバーを1時間あたりの料金で表示し、実際のお支払いは1か月単位で処理します。時間料金に1か月約730時間を掛けた金額がカードの下の月額料金で、RTX PRO 6000 は月額料金で直接表示しています。時間料金と月額料金を一緒に見れば、どちらで比較しても簡単です。
月額請求は固定金額なので、予算を立てやすくなります。推論 API やボットのような常時稼働するサービスや、何日も続く学習の場合、時間を数える必要がなく、毎月同じ金額を支払ってサーバーを継続できます。長い学習も最初から最後まで中断なく実行できます。
GPU サーバーと一般的な VPS は何が違いますか?
一般的な VPS は vCPU、メモリ、ディスクを分けて使うサーバーで、計算はすべて CPU が担当します。GPU サーバーはこれに GPU がまるごと搭載されているので、行列の掛け算のように同じ計算を大量に繰り返す作業を GPU に任せ、CPU はデータの準備やリクエストの処理を担当します。2つの装置が仕事を分担するおかげで、作業全体が早く終わります。
GPU には専用のメモリがあります。モデルの重みや計算途中の値はこの GPU メモリに載るため、サーバーのメモリよりも GPU メモリの大きさが作業の規模を決めることが多くあります。L4 は1基 24GB、RTX PRO 6000 は 96GB です。L4 2基のサーバーは 24GB の GPU 2基を一緒に使うので、モデルを分けて載せたり、作業を2つに分けて回したりできます。
ウェブサイト、データベース、一般的なボットは GPU がなくてもよく動くので、クラウド VPS の方が適しています。AI モデルを自分で動かしたり、動画を大量に処理したりするときに GPU サーバーを追加し、それ以外のサービスは格安 VPS に置けば、全体のコストを低く保てます。
GPU サーバーのレンタル料金はいくらですか?
NVIDIA L4 1基のサーバーは1時間 $0.3304、1か月約 $241.19 で使えます。L4 2基は1時間 $0.6608、RTX PRO 6000 は月 $671.44 で使え、vCPU、メモリ、NVMe ディスク、転送量、IP アドレスがすべてこの料金に含まれています。
GPU メモリを基準に選べる料金
24GB、48GB、96GB の3段階に分かれているので、載せるモデルのサイズに合わせてすぐに選べます。GPU が増えれば、CPU、メモリ、ディスク、転送量も一緒に大きくなります。
スペックがすべて含まれた定額
カードに記載された料金に GPU、vCPU、メモリ、NVMe ディスク、月間転送量、専用 IPv4 と IPv6 がすべて含まれているので、計算がシンプルです。
請求書による月額支払い
各請求日に月額料金を支払ってサーバーを継続します。カード登録や契約期間の縛りはなく、必要なときに支払うだけです。
数字で見る HELPER VPS
40リージョン、12オペレーティングシステム、10ワンクリックアプリを1つのアカウントで選択し、すぐに支払えます。以下の数字は現在の販売内容に基づいています。
40
データセンターリージョン
12
OS
10
ワンクリックアプリ
$0.33
この商品の最低料金(月)
GPU サーバーですぐに使える AI ツール
Ubuntu 24.04 と CUDA の上に Docker、Python、PyTorch、Ollama、Jupyter を載せて、使い慣れた方法で作業を始めましょう。
- Ubuntu 24.04 + CUDA
- Docker
- Python
- PyTorch
- Ollama
- Jupyter
HELPER VPS の GPU サーバーが選ばれる理由
GPU をまるごと使えるサーバー
カードに記載された GPU の枚数が、そのまま自分のサーバーに搭載されます。GPU メモリ全体を自分のモデルとデータに使えます。
十分な NVMe ディスク
250GB から 900GB までの NVMe ディスクが含まれているので、モデルファイル、データセット、学習結果をサーバー内に直接置けます。
GPU に合わせた CPU とメモリ
L4 1基に 8 vCPU と 32GB、RTX PRO 6000 に 18 vCPU と 96GB を組み合わせ、データ準備の段階で GPU を待たせないようにしています。
root 権限で自由にインストール
ドライバーの上に好きなバージョンのフレームワークやライブラリを自分でインストールし、サービスの実行方法も自分で決められます。
専用 IPv4 と IPv6
サーバーごとに専用の IPv4 アドレス1つと IPv6 が付くので、推論 API や Jupyter を自分のドメインですぐに公開できます。
SSH キーでログイン
公開鍵を登録しておけば、パスワードなしで接続できます。フィンガープリントは ssh-keygen と同じ形式で表示されるので、どのキーかすぐにわかります。
1つのアカウントで GPU と VPS を管理
同じアカウントで GPU サーバーと通常の VPS を管理でき、モデルサーバーとウェブサーバーを分けて置くのも簡単です。
アカウントトークン1つで登録
アカウントトークン1つで登録でき、トークンを保存しておけば、どのデバイスからでも同じアカウントに入れます。
API キーで自動化
最初の支払い後に API キーを取得し、コードからサーバー一覧や管理タスクを処理できます。
GPU サーバーはどのリージョンで使えますか?
HELPER VPS は、アメリカ、ヨーロッパ、中東、アフリカ、アジア太平洋の40都市にサーバーを置いています。GPU サーバーを注文するときに選べるリージョンが表示され、ユーザーとデータに近い場所を選べば応答が速くなります。
ドイツ
オランダ
イギリス
フランス
アメリカ合衆国 の 7 都市
カナダ
ブラジル
シンガポール
日本 の 2 都市
インド の 2 都市
オーストラリア の 2 都市
メキシコ
スペイン
スウェーデン
ポーランド
南アフリカ
韓国
ドイツ
オランダ
イギリス
フランス
アメリカ合衆国 の 7 都市
カナダ
ブラジル
シンガポール
日本 の 2 都市
インド の 2 都市
オーストラリア の 2 都市
メキシコ
スペイン
スウェーデン
ポーランド
南アフリカ
韓国
チリ
コロンビア
イタリア
スイス
フィンランド
トルコ
アラブ首長国連邦
イスラエル
サウジアラビア
ナイジェリア
中華人民共和国香港特別行政区
台湾
インドネシア
タイ
GPU サーバーのよくある質問
GPU クラウドサーバーのレンタル料金、お支払い、スペック選びについての回答
GPU サーバーは時間単位で支払いますか?
GPU サーバーは月額請求です。L4 サーバーは月 $241.19 で、サーバー作成時に支払い、毎月同じ金額で更新されます。時間あたり $0.3304 は他のサービスと簡単に比較できるように表示されています。
GPU サーバー1台は1か月いくらですか?
NVIDIA L4 1基のサーバーは1か月約 $241.19、L4 2基のサーバーは約 $482.38、RTX PRO 6000 のサーバーは $671.44 で使えます。この金額に GPU と vCPU、メモリ、NVMe ディスク、月間転送量、専用 IPv4 と IPv6 がすべて含まれているので、別途加算されるスペック料金はありません。
L4 2基と RTX PRO 6000 はどう違いますか?
L4 2基は 24GB の GPU 2基を1台のサーバーで使う構成で、RTX PRO 6000 は 96GB のメモリを持つ GPU 1基です。2つのモデルを分けてサービスしたり、作業を2基に分けて回したりするなら L4 2基が、1基の GPU メモリに大きなモデルをまるごと載せる必要があるなら RTX PRO 6000 が適しています。
GPU サーバーはどの支払い方法で借りられますか?
GPU サーバーを注文するときに支払い方法を選択し、月額料金を支払います。初月の支払いが完了するとサーバーが作成され、各更新日に同じ金額を支払って更新できます。返金はアカウントクレジットに戻ります。
GPU サーバーの支払いを更新しないとどうなりますか?
更新日に支払いがないと、サーバーは停止します。3日以内に支払えば再開できます。3日を過ぎても支払いがない場合、サーバーとディスクデータは削除されるので、学習結果やモデルファイルは事前にバックアップしてください。次の更新日はコントロールパネルで確認できます。
CUDA や PyTorch は自分でインストールする必要がありますか?
Ubuntu 24.04 と CUDA をベースに、Docker、Python、PyTorch、Ollama、Jupyter などの AI ツールを使う環境を基準にご案内しています。root 権限があるので、好きなバージョンのライブラリを追加でインストールしたり、すでに作成済みの Docker イメージをそのまま取得して実行したりすることもできます。
GPU をほかの人と共有しますか?
カードに記載された GPU の枚数がそのまま自分のサーバーに搭載され、GPU メモリ全体を自分の作業に使えます。L4 2基のサーバーなら2基とも自分のサーバーの GPU で、どの作業をどの GPU に任せるかも自分で決められます。サーバー内の CPU、メモリ、NVMe ディスクもカードに記載された分だけ自分のサーバーに割り当てられ、ほかの人の作業と混ざることはありません。
GPU メモリの大きさはなぜ重要ですか?
モデルの重みや計算途中の値は GPU メモリに載るため、GPU メモリの大きさが扱える作業の規模を決めます。同じモデルでも精度、バッチサイズ、同時リクエスト数によって必要なメモリが変わるので、自分の設定で必要量を計算してから 24GB、48GB、96GB の中から選んでください。
ストレージが足りない場合はどうすればよいですか?
各 GPU サーバーには 250GB、500GB、900GB の NVMe ディスクが含まれているので、モデルファイルや作業データをサーバー内に置けます。長期保管するデータセットや成果物はオブジェクトストレージに分けて置けば、GPU サーバーのディスクはいま使うファイルだけに使えて管理が楽になります。容量に余裕を持たせたい場合は、より大きなディスクを備えた上位構成を選んでください。
GPU サーバーはどうやって注文しますか?
購入ボタンをクリックし、アカウントを作成して GPU サーバーの種類とリージョンを選択し、支払い方法を選んで注文します。スペックや環境の選択に関する質問は、最初の支払い後にサポートページですぐに問い合わせできます。
GPU サーバーガイド
GPU サーバーを受け取ったら、すぐに試したいガイド記事
- はじめてのログイン新しいサーバーに root で接続し、パスワードを変更する手順です。Windows、Mac、Linux で使う SSH コマンドもあわせて掲載しています。
- SSH キーを作成して登録するssh-keygen でキーを作成して登録し、パスワードなしで GPU サーバーに安全に接続する方法です。
- ファイアウォールの基本設定Jupyter や推論 API のポートを必要な場所にだけ開け、残りを閉じておくファイアウォール設定の例です。
表示価格は米ドル建てで、時間料金は比較用です。実際の支払いは月額で処理され、各更新日に同じ金額を支払ってサーバーを更新できます。
最低利用期間: 1か月 | 解約: コントロールパネルからいつでも削除 | 更新されない場合: 停止後3日で削除 | 削除したサーバーの残り期間は返金されません。返金はアカウントクレジットに戻ります。
