「国内で一番使いやすいGPUサービス」を目指す。さくらインターネット新サービス「高火力 DOK」のエンジニアにインタビュー

大学の研究室からの問い合わせも多いです。民間の研究機関は、既存のスーパーコンピュータを「順番待ち」で利用するしかなく、それが開発スピードのボトルネックになっていました。それらの支援ができている実感があります。

機械学習、生成AIは、技術トレンドの流行り廃りを超えた、定着する技術になると思います。基盤を使う側としての意識を持つ必要があると考えていたので、現在の利用状況には手ごたえがあります。

私が印象に残っているのは、NVIDIAの最新GPU「H100」の導入作業です。H100の導入は社内でも初の試みで、従来のGPUと違って十分なノウハウもありません。解決策が見つからない課題も多く、試行錯誤の連続でした。そんななかでも、ユーザー目線に立った使いやすいサービスにすることにはこだわりました。

また、開発の初期はプロジェクトメンバーも少なく、物理GPUサーバーからコンテナオーケストレーターまで幅広いレイヤーを構成管理する必要がありました。エンジニアとしてはよい経験が積めたと思います。今後も機能の拡充にともなってメンバーを募集したり、新しい技術を習得したりしていく予定です。

私は自分自身が高火力 DOKのユーザーでもあり、社内のエンジニア向けに開放されたGPUリソースを活用してオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を実際に動かしてみたり、独自の検証環境を構築してパフォーマンスを測定したりといった施策を試しています。

そのうえでとくに推したいのが、H100の性能と、それを支えるインフラ基盤の柔軟性です。H100には、従来のGPUとは比べものにならないほどの計算能力があります。導入の苦労はありましたが、これによって生成AIやディープラーニングなどの大規模なデータ処理がより高速かつ効率的にできるようになりました。

内部的にフィードバックを回すことで改善サイクルの速度を上げられる、というメリットもありますし、自分自身がサービス開発に活かせるアイデアやスキルを獲得できる機会にもなります。とくに仮想化、ハイパーバイザのレイヤーの知識は深めていきたいところなので、開発者でもあり、ユーザーでもあれる現在の環境にはやりがいを感じています。

「国内で一番使いやすいGPUサービス」の実現を目指しています。ユーザーからのフィードバックをすぐにサービス改善に反映できるのは、国内サービスならではの強みです。まだまだ機能を拡充していく予定なので、早い段階からご利用いただくほど使いやすいサービスに育てていけるかと思います。ぜひ試しに使ってみて、先行者利益を得ていただきたいです。

個人的な思いとしては、国内のインフラ技術を発展させ、日本のエンジニアが自由かつ迅速に計算リソースへアクセスできる環境を整えることが、国としての技術力向上や競争力強化につながると考えています。経済安全保障の観点からも、国内に独自の技術基盤を持ち、海外ベンダーへの依存を抑制することは非常に重要です。日本のエンジニアリングを守るためにも、計算リソースはインフラの一部として、国内に技術を持っておくべきだと考えています。