Paperspace

여러분은 기계 학습이나 마이닝 등으로 GPU 환경이 필요하게 되었을 때, 어떻게 하고 있습니까?
스스로 GPU를 사는 사람도 있다면, AWS나 GCP등의 클라우드 서비스를 사용한다고 하는 분도 많은 것이 아닐까요.
이러한 클라우드 서비스는 훌륭하지만 인프라에 대한 지식이 없는 애플리케이션 엔지니어들에게는 어려움을 겪고 있는 것도 사실입니다.
거기서 등장한 것이, Y Combinator 출신의 Paperspace 입니다.
Paperspace는 도입이 용이하다고 하는 것이 하나의 매도인 것 같고, 실제로 사용해 보았습니다만, 확실히 간단하게 가상 머신을 세워, 기계 학습의 트레이닝까지 할 수 있었습니다.

소개

소개는 여기 문서를 참조하십시오.

사용감

실제로 사용해 보았습니다만, 도입은 꽤 간단했습니다. 기계 학습용의 패키지도 이미 인스톨 하고 있는 템플릿이 준비되어 있어, 환경 구축의 번거로움도 없습니다.
그리고 베타 버전이지만 데스크톱도 사용할 수 있기 때문에 저는 데스크톱에서 jupyter notebook을 열고 실행합니다.
가격은 다음과 같습니다.

종량 과금제라면 가장 싸기 때문에 0.40\$/hour군요. 이에 더해 월별 요금 저장 비용을 지불합니다. 100GB에서 6\$/Month, 250GB에서 7\$/Month, 500GB에서 10\$/Month 같은 느낌입니다. 나는 꽤 사용했고, 달 1.5 만 정도였습니다.

또, 데이터 센터가 놓여 있는 리전이 3개 밖에 없고, 일본으로부터 멀기 때문에, 데스크탑 환경에서는 약간 조작에 타임 러그가 생깁니다.

요약

기계 학습 해보고 싶지만, AWS라든지 GCP의 인프라 주위 잘 모르겠다고 하는 사람은 꼭 Paperspace를 검토해 보는 것은 어떻습니까.