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GPU Virtual Machine とは

GPU Virtual Machine（GPU VM）を使うと、高性能な GPU サーバーを簡単にデプロイして管理できます。GPU VM は passthrough GPU により専有 GPU を提供し、アプリケーションはゲスト OS と hypervisor を介して GPU にアクセスします。RAM、storage、networking などのその他のリソースも仮想化されます。

FPT AI Factory ポータルでは、GPU VM 向けに 2 種類の storage を提供しています。

• Local NVMe: 各 GPU instance に付属する高速ディスクです。高性能なトレーニングに最適ですが、長期的なデータ保存には向きません。
• Block Storage: VM とは独立して存在する永続 volume です。サイズ変更や、必要に応じた attach・detach ができます。

storage の種類は VM の作成時に選択します。

GPU VM と GPU Container の比較

	GPU VM	GPU Container
環境の制御	OS への完全なアクセスと root 権限（SSH、sudo） カスタムドライバー、CUDA バージョン、システムライブラリのインストール 低レイヤーの問題（NCCL、networking、ドライバー）のデバッグ	ワークロードは Docker 内で実行 構成済みの環境で、ホスト OS の管理は不要
セットアップ速度	遅い（VM の起動とソフトウェアの導入が必要）	1〜2 分で起動
ワークロードの種類	長時間の実験 LLM のトレーニング（マルチ GPU） カスタムライブラリを使ったファインチューニング	短時間の実験 推論マイクロサービス バッチ推論ジョブ
ネットワークと システム要件	ネットワークを完全に制御 ポート、ルーティング、SSH のカスタマイズ マルチノードのデバッグが容易	プラットフォームの networking に依存 抽象化レイヤーが追加される
課金モデル	停止中も storage は保持されます。Local NVMe は停止中も全額課金され、Block Storage の VM は GPU を解放し storage のみ課金されます。	NVMe storage は消去され、停止中は課金されません（永続 storage を除く）。

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クイックスタート

ステップ 1: サインアップとサインイン

• https://ai.fptcloud.com または https://ai.fptcloud.jp にアクセスし、Sign Up をクリックして案内に従い情報を入力します。
• サポートチームが折り返し連絡し、情報を確認したうえでアカウントを有効化します。
• FPT ID のユーザー名またはメールアドレスとパスワードでサインインします。

ステップ 2: アカウントにクレジットを追加する

1. ACCOUNT セクションに移動し、Billing をクリックします。
2. Add Credit をクリックし、金額と支払い情報を入力して購入を完了します。

FPT が発行したバウチャーがある場合は、Add Voucher セクションで有効なコードを入力するとクレジットに交換できます。

ステップ 3: GPU VM を作成する

1. サイドメニューで GPU Virtual Machine を選択します。
2. Create New Virtual Machine をクリックし、VM を構成します。
3. 詳細な手順は GPU VM の作成を参照してください。

ステップ 4: GPU VM に接続する

1. VM List ページで VM 名をクリックし、VM の詳細と監視ダッシュボードを開きます。
2. Access Virtual Machine セクションの設定に応じて、root パスワードを使った Web コンソール、または SSH キーを使ったターミナルで接続します。
3. default security group を使用している場合、この VM ではすべての受信・送信トラフィックが許可されます。SSH 22、RDP 3389、HTTP/HTTPS など、信頼できる IP と公開ポートのみに制限するようルールを更新することを推奨します。

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次のステップ

• GPU VM の作成 — VM を構成してデプロイします。
• GPU VM の管理 — VM の power on、power off、reboot、削除を行います。
• Storage の管理 — Block Storage volume を作成・管理します。