スポットインスタンスとプリエンプティブGPU：AIコストを70%削減する方法

2025年12月8日更新

2025年12月アップデート: 供給制約の緩和に伴い、スポットとオンデマンドのGPU価格は大幅に収束しました。AWSは2025年6月にオンデマンドH100価格を44%引き下げ（約3.90ドル/時間へ）、スポットプレミアムの優位性が縮小しています。HyperbolicのようなバジェットプロバイダーはH100を1.49ドル/時間、H200を2.15ドル/時間で提供しており、従来のスポット価格と競争力があります。GPUレンタル市場は2023年から2032年にかけて33.4億ドルから339億ドルへ成長しています。中断可能なワークロードにはスポットインスタンスが依然として節約効果を発揮しますが、計算式は変化しており、より多くのユースケースでオンデマンドが理にかなうようになり、新しいバジェットクラウドプロバイダーが従来のスポット経済を破壊しています。

Spotifyは、レコメンデーションエンジンのトレーニングパイプライン全体をAWS Spotインスタンスを中心に設計することで、機械学習インフラコストを年間820万ドルから240万ドルに削減し、中断可能なGPUが本番AIワークロードを支えられることを証明しました。¹ 注意点：彼らのp4d.24xlargeインスタンスは、AWSが容量を必要とするたびに2分間の警告で消失するため、チームは5分ごとにチェックポイントを取り、重要なジョブには3重の冗長性を維持する必要がありました。スポットインスタンスのオーケストレーションをマスターした組織は、オンデマンド価格と比較して70〜91%のコスト削減を達成していますが、安易にデプロイした組織は予期しない終了により数週間分のトレーニング進捗を失っています。²

AWS Spot、Google Cloud Preemptible VM、Azure Spot VMは、クラウドプロバイダーがいつでも消失する可能性のある余剰容量を販売しているため、同一のハードウェアを大幅な割引で提供しています。³ 8台のH100 GPUを搭載したp5.48xlargeインスタンスは、オンデマンドでは1時間あたり98.32ドルですが、Spotでは平均19.66ドル—80%の割引でAI経済を変革します。⁴ このモデルが機能するのは、クラウドプロバイダーがメンテナンス、障害、需要スパイクに備えて15〜30%の予備容量を維持し、そうでなければアイドル状態のリソースを収益化しながら、即座に回収する権利を保持しているためです。

中断可能なGPU容量の経済学

クラウドプロバイダーは、供給と需要に基づいて価格が変動する継続的なオークションを通じてスポットインスタンスの価格を決定します。GPUインスタンスのAWS Spot価格は、オンデマンド料金より70%から91%低く変動し、ml.p4d.24xlargeインスタンスはオンデマンド価格32.77ドルに対して1時間あたり3.90ドルから29.49ドルの範囲です。⁵ Google Preemptible GPUは60〜80%の固定割引を提供しますが、需要に関係なく最大24時間後に終了します。⁶ Azure Spotは同様の60〜90%の割引を提供し、請求ショックを防ぐ設定可能な最大価格があります。

最も深い割引は、人気の低いリージョンや旧世代のGPUに現れます。US-West-2のスポット価格は、需要集中によりUS-East-2より20%高くなっています。V100インスタンスは91%の割引を達成する一方、新しいH100は75%の割引を超えることはまれです。夜間と週末は、企業ワークロードが減少するため、10〜15%の追加節約が得られます。スマートなオーケストレーションはこれらのパターンを活用し、コストを最小化するためにリージョンとタイムゾーン間でワークロードを移行します。

中断率は、インスタンスタイプ、リージョン、時間によって劇的に異なります。1000万スポットインスタンス時間の分析により以下が判明しました：⁷ - A100インスタンス：1時間あたり2.3%の中断率 - V100インスタンス：1時間あたり0.8%の中断率 - H100インスタンス：1時間あたり4.1%の中断率 - 週末の中断率：平日より40%低い - US-East-1：US-West-2より3倍高い中断率

スポットインスタンスに適したワークロードパターン

特定のAIワークロードは、スポットインスタンスモデルに自然に適合します：

ハイパーパラメータチューニング：パラメータ空間の並列探索は、個々のジョブの失敗を許容します。各実験は独立して実行されるため、中断は単一の構成にのみ影響します。OptunaとRay Tuneは、スポットインスタンスの障害を自動的に処理し、終了したジョブを新しいインスタンスで再起動します。⁸ 組織は、スポットインスタンスのみを使用したハイパーパラメータ検索で75%のコスト削減を報告しています。

バッチ推論：数百万の画像やドキュメントの処理は、多くのインスタンスに分散されます。作業キューは、完了したアイテムと保留中のアイテムを追跡します。中断は単に未完了の作業をキューに戻すだけです。オートスケーリンググループは自動的に代替インスタンスを起動します。Netflixはスポットインスタンスを使用して毎日1億枚のサムネイルを処理し、年間320万ドルを節約しています。⁹

データ前処理：トレーニングデータのETLパイプラインは、スポット容量の恩恵を受けます。Apache Sparkのようなフレームワークは進捗を自動的にチェックポイントします。中断されたタスクは、新しいインスタンスでチェックポイントから再開します。ほとんどの前処理のステートレスな性質により、スポットインスタンスは理想的です。Uberの特徴量エンジニアリングパイプラインは90%がスポットインスタンスで実行されています。¹⁰

開発とテスト：非本番環境は中断を優雅に許容します。開発者は実験中の時折の中断を予期しています。コスト削減により、より大きな開発クラスターが可能になります。CI/CDパイプラインは失敗したジョブを自動的に再試行します。GitHub Actionsはスポットランナーに70%低い価格を提供しています。¹¹

チェックポイント付き分散トレーニング：適切なチェックポイント戦略により、大規模モデルのトレーニングが実現可能になります。モデルの状態を10〜30分ごとに永続ストレージに保存します。インスタンスの変動中に有効なバッチサイズを維持するために勾配累積を使用します。利用可能なインスタンスに適応する弾力的なトレーニングを実装します。OpenAIは初期のGPTモデルを60%のスポットインスタンスを使用してトレーニングしました。¹²

中断処理戦略

スポットインスタンスの成功した使用には、洗練された中断管理が必要です：

チェックポイントフレームワーク：定期的な間隔で自動チェックポイントを実装します。PyTorch Lightningは、設定可能なチェックポイント頻度を持つ組み込みのスポットインスタンスサポートを提供します。¹³ モデルの重みとともにオプティマイザの状態、学習率スケジュール、ランダムシードを保存します。耐久性のためにオブジェクトストレージにチェックポイントを保存します。新しいインスタンスでトレーニングをシームレスに再開します。

インスタンスの多様化：ワークロードを複数のインスタンスタイプ、アベイラビリティゾーン、リージョンに分散します。AWS Spot Fleetは多様な容量プールを自動的に管理します。¹⁴ 可用性を最大化するために10〜15の異なるインスタンスタイプを構成します。より良い可用性のために、わずかに最適でないインスタンスを受け入れます。スムーズな移行のために20%の容量バッファを維持します。

グレースフルシャットダウンハンドラー：AWSはインスタンスメタデータサービスを通じて2分間の終了通知を提供します。Googleは30秒のPreemptible警告を提供します。終了通知時に即座にチェックポイントをトリガーするシグナルハンドラーを実装します。シャットダウン前にログとメトリクスをフラッシュします。孤立したコストを防ぐために一時リソースをクリーンアップします。

ハイブリッドアーキテクチャ：重要なコンポーネントにはスポットインスタンスとオンデマンド容量を組み合わせます。パラメータサーバーはオンデマンドで実行し、ワーカーはスポットを使用します。安定したインスタンスで最小限の実行可能な容量を維持します。追加のスループットのためにスポットにバーストします。価格と可用性のシグナルに基づいてスポット容量をスケールします。

キューベースアーキテクチャ：メッセージキューを使用して作業スケジューリングと実行を分離します。Amazon SQSまたはApache Kafkaが保留中の作業を追跡します。ワーカーは利用可能なときにタスクをプルします。完了した作業は永続ストレージを更新します。失敗したタスクは再試行のためにキューに戻ります。

本番システムの実装パターン

本番グレードのスポットインスタンスデプロイメントは、実証されたパターンに従います：

マルチリージョンオーケストレーション：

# Kubernetes Spot Instance Configuration
apiVersion: v1
kind: NodePool
spec:
  spotInstances:
    enabled: true
    maxPrice: 0.50  # Maximum hourly price
    regions:
      - us-east-1
      - us-west-2
      - eu-west-1
    instanceTypes:
      - g5.xlarge
      - g5.2xlarge
      - g4dn.xlarge
    diversificationStrategy: lowestPrice
    onDemandBaseCapacity: 2
    spotInstancePools: 10

チェックポイント管理：

class SpotTraining:
    def __init__(self):
        self.checkpoint_frequency = 600  # 10 minutes
        self.s3_bucket = "checkpoints"

    def train(self):
        if self.detect_termination_notice():
            self.emergency_checkpoint()
            self.graceful_shutdown()

        if time.time() - self.last_checkpoint > self.checkpoint_frequency:
            self.save_checkpoint()

コスト監視ダッシュボード：オンデマンドベースラインに対するスポット節約を追跡します。インスタンスタイプとリージョン別の中断率を監視します。スポット価格がしきい値を超えたときにアラートします。トレーニングエポックあたりの実効コストを計算します。使用パターンに基づいて月間節約を予測します。

Introlは、グローバルカバレッジエリア全体で組織がスポットインスタンス戦略を実装するのを支援しており、10万以上のGPUデプロイメントのコスト最適化の専門知識を持っています。¹⁵ 当社の自動化フレームワークは、トレーニングの進捗と推論の可用性を維持しながら、中断をシームレスに処理します。

実世界のスポットインスタンスアーキテクチャ

Pinterest - レコメンデーションモデルトレーニング： - ワークロード：20億ピンのレコメンデーションモデルのトレーニング - アーキテクチャ：200台のV100 GPU、80%がスポットインスタンス - チェックポイント：15分ごとにS3へ - 中断率：1日平均1.2% - コスト削減：年間480万ドル（72%削減） - 主要テクニック：5分以内のリージョンフェイルオーバー

Snap - コンピュータビジョンパイプライン： - ワークロード：毎日5億枚の画像処理 - アーキテクチャ：6リージョンで1,000台のT4 GPU - スポット割合：バッチ処理で90% - 復旧時間：平均30秒 - コスト削減：年間620万ドル（78%削減） - 主要テクニック：ワークスティーリングキューアーキテクチャ

DoorDash - 需要予測： - ワークロード：リアルタイム配達需要予測 - アーキテクチャ：30%オンデマンドベースラインのハイブリッド - スポット使用：トレーニングで70%、推論で0% - 中断処理：オンデマンドへの自動フェイルオーバー - コスト削減：年間210万ドル（65%削減） - 主要テクニック：スポット価格に基づく予測スケーリング

スポットインスタンスを避けるべき場合

特定のシナリオでは、スポットインスタンスは不適切です：

レイテンシに敏感な推論：顧客向けAPIは突然の容量損失を許容できません。モデルサービングには一貫した可用性が必要です。中断は許容できないユーザーエクスペリエンスの低下を引き起こします。本番推論にはリザーブド容量またはオンデマンドを使用してください。

長時間実行の単一ジョブ：チェックポイントなしで24時間を超えるトレーニング実行は、Google Preemptibleでは中断が保証されています。チェックポイントから再開できないジョブは、実行全体を無駄にします。複雑な状態復元を持つワークロードはスポットを避けるべきです。

規制対象ワークロード：ヘルスケアや金融サービスでは、コンプライアンスのために保証された容量が必要な場合があります。監査要件により、インフラストラクチャの不確実性が禁止される場合があります。データレジデンシールールにより、マルチリージョンフェイルオーバー戦略が妨げられる可能性があります。

時間的制約のある締め切り：製品ローンチや時間に敏感な研究は、中断のリスクを負えません。カンファレンスの締め切りや顧客へのコミットメントには、完了の保証が必要です。コストよりもスケジュールが重要な場合は、オンデマンドを使用してください。

高度な最適化テクニック

スポット価格予測：機械学習モデルは、履歴パターンに基づいて将来のスポット価格を予測します。時系列分析により、繰り返し発生する可用性ウィンドウを特定します。プロアクティブな入札戦略により、価格スパイク前に容量を確保します。学術研究は、価格予測による15%の追加節約を示しています。¹⁶

適応型チェックポイント：中断確率に基づいてチェックポイント頻度を調整します。価格が中断しきい値に近づいたときに頻度を増やします。安定した期間中は頻度を減らしてオーバーヘッドを削減します。動的戦略により、復旧速度を維持しながらストレージコストを20%節約できます。

クロスクラウドアービトラージ：最低価格のためにAWS、Google、Azureで同時に入札します。統一されたオーケストレーションレイヤーがプロバイダーの違いを抽象化します。利用可能な最も安い容量にワークロードを移動します。マルチクラウド戦略は、シングルクラウドより10〜15%良い価格を達成します。

スポットネイティブアーキテクチャ：最初から中断を想定してシステムを設計します。可能な限りステートレスコンポーネントを実装します。すべての永続データに外部状態ストアを使用します。すべての処理段階に再開可能性を組み込みます。

コスト比較計算機

潜在的な節約を計算：

``` 現在のオンデマン

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