GoogleのColab Proと言うサービスがあって、ずーっとアメリカでしか使えなかったのでもうあきらめて忘却のかなただったのですが、知らない間に日本でもオーダーできるようになっていました。
詳しい記事が出てました。
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。
で、私もゴールデンウィークの終わりを刺激的にしたくて、上記を早速申し込んでみました。申し込んで3回つないだのですが、
1回目：Tesla P100 16GB
2回目：Tesla V100 16GB
3回目：Tesla P100 16GB
という感じで、何と2回目に黄金のV100を掴むことができました。
やっぱりP100とV100では、体感で2倍くらいの性能の差を感じました。
あと、やっぱり全然切れません。
ブラウザでColabを開きっぱなしにしておかないとさすがに切れちゃいましたが、そのために昔のiMac miniをひっぱってきて24時間上げっぱなしにすることにしました。
昔は、12時間どころか、数時間だパツパツ切れてたものですが、機械学習をぐるぐるまわしても全然動いてます。
聴くところによると、4つタブを開いて並行で動かしても動くとか。
極端な使い方をしなければ、それからは並列で動かしても上限には達することは一度もありませんでした。ちなみに使用量上限に達しても数時間経てば使えるようになっていました。GPUもTesla P100が再度割り当てられました。なのでそこまでビビる必要もありません。
無料版で試してたときは、しばらくしてP100どころか、T4どころか、K80しか割り当てられなくなって「もう！」となったのですが、たかだか月1,072円で安定してP100レベルが使えるのは素晴らしいでしょう。
自宅のローカルで2080Tiをぐるぐるまわすのは慣れましたが、ぶんぶんファンが回って、うるさいわ、暑くなるわ。また3090が出たものの30万円オーバーでどないやねん、ということで、今後の環境構成に行き詰まりを感じておりました。
また、Google Colabですが、「コンソール」のタブができていて、もはやLinuxです。topとかで負荷を見たり、ps -efなどもできるわけです。
notebookのほうに環境構築のスクリプトさえ貼っておけば、起動から24時間して初期化されても数分で構築が完成します。
また、Google Driveと連携させて、永続化したいデータはバックアップしたりインポートしたりするのは常識ですが、Driveのほうは無料の15GBでは心もとないので、100GBにアップグレードして250円/月です。
Google Colabへの入口を貼っておきます。
ご興味があれば、とりあえず無料版でも十分だと思います。
