GPU をつなぎ、AI の計算基盤へ。
WebCal は、ハイブリッド型の分散 GPU クラウドと AI 計算資源の集約プラットフォームです。
自社データセンターを基盤に、独立した GPU 所有者や専門の計算資源事業者をつなぎます。資源管理、スケジューリング、サービス提供を共通の仕組みで行い、企業や開発者の実際の AI ワークロードに活用できる計算資源を組織します。
プラットフォームの仕組みを見る利用可能な機器を、使える計算資源に。
供給元によって能力や適した用途は異なります。WebCal は資源の評価、要件との照合、実行、利用記録を一つの流れにまとめ、供給とワークロードを結び付けます。
供給元を選ぶと、その役割を確認できます。
より高い環境制御を必要とするワークロードを支える、自社運用の基盤です。
WebCal による統合管理
評価と受け入れ
ハードウェア仕様、ネットワーク条件、運用能力を確認し、接続とサービスの要件に適合するかを評価します。
要件との照合
GPU メモリ、容量、地域、利用可能時間、分離要件を踏まえ、適した実行環境を選びます。
実行と提供
合意した資源や実行環境を用意し、明確なサービス範囲内でワークロードを運用します。
計測と精算
サービスの記録と合意した料金ルールに基づき、利用量、顧客への請求、供給者との精算を確認します。
サービスとして提供
- GPU レンタル
- 専用計算基盤
- AI ワークロード
三つの供給元、それぞれの強み。
管理可能な基盤に分散型の追加容量を組み合わせます。資源は用途に応じて評価し、すべての機器を同一の計算資源として扱うことはしません。
自社データセンター
WebCal の自社データセンターは計算資源供給の基盤です。ハードウェア、ネットワーク、運用を直接管理することで、予約容量、専用サーバー、個別構成の導入を支えます。
主な用途： 企業の長期タスク、専用サーバー、ネットワークや運用環境に明確な要件があるプロジェクト。
独立した GPU 所有者
GPU を所有する個人やチームは、プラットフォームへの資源提供を相談できます。適合性は機器性能、接続品質、利用可能時間、サービス要件で判断し、評価と協力条件に沿って受け入れやタスク割り当てを行います。
主な用途： 合意した可用性とデータ取扱条件の範囲で、分散環境を利用できる対応タスク。
専門の計算資源事業者
専門事業者は異なる GPU 構成や地域の資源を供給します。ネットワーク接続、継続的な運用支援、提供条件をサービスの要件に照らして評価します。
主な用途： 容量拡張、特定のハードウェア構成、供給拠点の地域が重要となる導入。
計算資源を使う人と、提供する人をつなぐ。
顧客はワークロードを持ち込み、供給者は機器と運用能力を提供します。WebCal はその間で資源とサービスの流れを調整します。
AI を活用するチームへ
企業、モデル開発チーム、研究者、個人開発者は、基盤のすべてを自分で組み立てるのではなく、実行したいタスクからサービスを選べます。
モデルの規模、想定利用量、データ要件、提供時期を明確にします。それを基に GPU レンタル、専用基盤、対応する運用支援サービスを検討します。
GPU レンタルを見る計算資源を提供する方へ
GPU 所有者、データセンター、専門事業者は、適した容量を WebCal に供給するための相談ができます。
資源の仕様、利用可能時間、運用責任の確認から協力を始めます。割り当ては適合性と顧客需要に応じて行い、精算は実際のサービス記録と合意した条件に従います。
資源提供を相談するワークロードに合うサービスを選ぶ。
ハードウェアへのアクセスが必要な場合も、モデルの実行環境や特定の計算処理が必要な場合もあります。提供方法は、実行する内容から考えます。
- GPU サーバーと計算インスタンス
- 開発、実験、継続的な計算に GPU を利用します。メモリ、構成、ネットワーク、可用性を確認してください。現在の構成、価格、利用条件はレンタルページに掲載されています。
- 専用インフラ
- 継続稼働に向けた予約サーバー、ベアメタル環境、専用クラスターを相談できます。ネットワーク、ストレージ、分離方式、支援範囲は提供前にチームと明確にします。
- モデルの学習・微調整・推論
- モデルの学習や適応、モデルへのリクエスト処理に計算資源を使用します。導入環境、API 接続、運用支援は、選択したサービスと対応能力によって異なります。
- 生成・バッチ処理・科学計算
- 画像、動画、音声などの計算負荷が高いタスクには、ソフトウェアとハードウェアの要件に適した環境が必要です。規模、処理時間、保存容量、データ転送を合わせて検討します。
料金の考え方
料金は選択した製品や契約に従い、該当する利用量の計測方法、期間、サービス範囲に基づきます。注文前に価格、資源仕様、精算条件を確認してください。供給者との精算は合意したサービス記録と協力条件に従い、機器を接続するだけで固定収益を約束するものではありません。
明確なサービス提供は、明確な責任分担から。
サービスはハードウェアだけで決まりません。タスクとの適合性、データの取り扱い、運用責任を合わせて考える必要があります。
- 資源とタスクの適合性
- GPU やネットワーク環境によって適したタスクは異なります。メモリ、ソフトウェア互換性、接続品質、利用可能時間が選定に影響します。接続済みのノードが、すべてのタスクに適しているわけではありません。
- データと分離の要件
- 機密データを扱う案件には適切な環境とアクセス境界が必要です。特に分散資源を検討する際は、サービス選択前に分離方式、保存地域、データ取扱要件を明確にしてください。
- 運用とサポート
- 提供範囲、サポート体制、サービスレベルに関する約束は、選択した製品や企業向け契約に定める内容に従います。専用案件では運用責任、障害対応、容量要件をチームと確認します。
よくあるご質問。
利用するには自分の GPU が必要ですか？
いいえ。顧客はプラットフォームの計算サービスを利用できます。GPU 機器の提供は、資源所有者や専門事業者向けの別の協力形態です。
すべてのタスクが分散ノードで動きますか？
いいえ。資源選定はタスク要件とサービス契約によって決まります。分離、可用性、ネットワーク、データ取扱要件によっては、専用環境やより管理の行き届いた環境が必要です。
個別要件の相談は何から始めればよいですか？
実行するモデルやアプリケーション、想定容量、時期、データやネットワークの制約を整理してください。企業向けサービスチームが提供範囲と取引条件を相談します。
実行したいタスクをお聞かせください。
最初の実験から専用環境の導入まで、ワークロード、容量、運用要件を起点にご相談ください。