<h2 id=GPU-Platform> GPU-Platform</h2><div class="visible-content"> #Article


Issue Date: 2024-11-09 The Fastest Access to Enterprise-Grade Cloud GPUs, Lambda Comment<p>元ポスト:

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A100を1時間あたり1.29$で使えるぽいので、安価である。8BのLLMをLoRAでちょろっとSFTするくらいなら、数ドルくらいでいけそう。</p><p>AWSだと、A100を8基、vCPU96、VRAM320G、RAM1152GiBのインスタンス（p4d24xlarge）が、1時間あたりオンデマンドで32.77$なのに対し、

LambdaではA100 1基あたり1.29$なので、8基で10.32$となる。したがって、コストはだいたいAWSのおよそ1/3くらいに見える（他にも安価なAWSインスタンスあるかもだが）。
ちなみにLambdaでは、vCPU124、RAM1800GiBである。

AWS参考:

https://aws.amazon.com/jp/ec2/instance-types/p4/

</p><p>こちらのポストも参照のこと:

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Lambdaに加え
- [runpod.io](

https://www.runpod.io)


- [vast.ai](

https://vast.ai/)



というサービスも紹介されている。</p><p>[Perplexityで3つを比較させた結果（参考; Hallucinationに注意）](

https://www.perplexity.ai/search/runpod-io-vast-ai-lambdatea100-vJgXn4osSfCqxPsxuJEPKA)



>これらのサービスの中では、Vast.aiが最も安価ですが、セキュリティと安定性に注意が必要です。RunPodは多機能で使いやすいものの、やや高価です。Lambdaは安定性が高いですが、柔軟性に欠ける面があります。選択する際は、予算、セキュリティ要件、必要な機能性を考慮して判断することが重要です。</p></span>

</div> 

if ('IntersectionObserver' in window) {
  const observer = new IntersectionObserver((entries, obs) => {
    entries.forEach(entry => {
      if (entry.isIntersecting) {
        const el = entry.target;
        const html = el.getAttribute('data-embed');
        if (html) {
          const placeholder = el.querySelector('.tweet-placeholder');
          if (placeholder) placeholder.remove();

          el.innerHTML = html.trim();

          if (window.twttr?.widgets?.load) {
            window.twttr.widgets.load(el);
          }
        }
        obs.unobserve(el); // 処理済みは監視解除
      }
    });
  }, {
    rootMargin: '500px 0px', // 画面手前200pxで読み込み開始
    threshold: 0
  });

  tweets.forEach(tweet => observer.observe(tweet));

} else {
  // IntersectionObserver未対応ブラウザ用のフォールバック
  function lazyLoadFallback() {
    tweets.forEach(el => {
      if (el.getAttribute('data-embed') && el.getBoundingClientRect().top < window.innerHeight) {
        const html = el.getAttribute('data-embed');
        const loadingImg = el.querySelector('.tweet-loading');
        if (loadingImg) loadingImg.remove();
        el.innerHTML = html.trim();
        el.removeAttribute('data-embed');
        if (window.twttr?.widgets?.load) {
          window.twttr.widgets.load(el);
        }
      }
    });
  }
  window.addEventListener('scroll', lazyLoadFallback);
  lazyLoadFallback();
}   }); </script>