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Vertex AI のハイエンド GPU が最大約半額に！DWS の新料金プランで GPU コストを大幅削減

Yuji Shimojo
に公開
機械学習
Google Cloud
GCE
GPU
Vertex AI
tech

TL;DR

DWS Flex-Start の新料金プラン (新 SKUs) により、Vertex AI で利用可能な Google Cloud のハイエンド GPU を搭載したアクセラレータ最適化 VM が、オンデマンドの最大約半額で利用可能になりました。
AI 開発者にとっては、これまで高価で手が出しにくかった、パワフルなハイエンド GPU を利用した学習や推論をより気軽に試せるようになりました。

本記事では、Vertex AI Model Garden 経由で利用可能な Gemma 3 を利用して、実際に Vertex AI の Custom Training と Online Prediction をそれぞれ実行し、オンデマンドと DWS Flex-Start の料金を比較します。

Dynamic Workload Scheduler (DWS) とは？

Dynamic Workload Scheduler (a.k.a. DWS) は、Google Cloud 上で需要の高い GPU や TPU を確保しやすくするためのリソース管理・ジョブスケジューリングの仕組みです。
これに加えて、この度リリースされた新料金体系により、ハイエンドな GPU リソース (A100, H100, H200 など) をコストを抑えながら利用できるようになりました。

DWS の詳細については、以前の記事「Dynamic Workload Scheduler on Vertex AI Training で NVIDIA H100 を確保する」もあわせてご参照ください。

Vertex AI Custom Training 料金比較

まずはじめに Vertex AI Training を動かして料金を見ていきましょう。

今回は us-central1 リージョンで、NVIDIA H100 GPU を 8 個搭載したマシンタイプ a3-highgpu-8g を利用して Custom Training ジョブを実行します。

a3-highgpu-8g スペック

マシンタイプ GPU 数 GPU メモリ (GB) vCPU 数 VM メモリ (GB) ローカル SSD (GiB)
a3-highgpu-8g 8 640 208 1,872 6,000

事前に十分な Quota が割り当てられているか確認し、必要であれば Quota の引き上げ申請を行います。こちらのドキュメントに記載の通り、DWS ではオンデマンド Quota ではなく、プリエンプティブル Quota を使用します。

対象の割り当て (Quota)

  • オンデマンド:
    aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_nvidia_h100_gpus
  • DWS Flex-Start:
    aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_preemptible_nvidia_h100_gpus

なお、こちらのブログに記載の通り、a3-highgpu-8g より小さなマシンタイプはオンデマンドではサポートされていないため、今回は上記 Quota の割り当て量がそれぞれ 8 必要となります。

Gemma 3 (1B) のファインチューニングジョブを実行

Model Garden 上の Gemma 3 モデルカードからノートブックを開くを選択し、model_garden_axolotl_gemma3_finetuning.ipynb という名前のサンプルノートブックを Colab Enterprise 上で開きます。

model_garden_gemma3_notebook

ノートブックの詳細は GitHub 上でもご確認いただけます。

今回は GPU を利用してジョブを実行すること自体が目的のため、チューニング内容の解説は割愛させていただき、以下のセルのみを順次実行していきます。

  1. Import utility packages for fine-tuning
    • デフォルト値のままで実行
      ※ エラー発生するが続行して問題なし
  2. Setup Google Cloud project
    • 自身の GCS バケットを設定
    • リージョンは us-central1 を指定
  3. Set model to fine-tune
    • google/gemma-3-1bit-it を指定
  4. Set Axolotl config
    • デフォルト値のままで実行
  5. Setup HF token
    • 自身の Hugging Face Token を入力
  6. Setup Axolotl Flags
    • デフォルト値のままで実行
  7. Vertex AI fine-tuning job
    • NVIDIA_H100_80GB を選択して実行

今回のノートブックは、デフォルトで DWS Flex-Start を利用する設定になっていますので、DWS を利用して実行する場合はデフォルトのままで特に変更は必要なく、オンデマンドで実行する際には、上記 7 のセル内のコードを is_dynamic_workload_scheduler = False に変更し、train_job.run 実行時に指定している DWS に関するパラメータ dws_kwargs をコメントアウトします。

is_dynamic_workload_scheduler = False

train_job.run(
    args=train_job_args,
    replica_count=replica_count,
    machine_type=training_machine_type,
    accelerator_type=training_accelerator_type,
    accelerator_count=per_node_accelerator_count,
    boot_disk_size_gb=boot_disk_size_gb,
    service_account=SERVICE_ACCOUNT,
    base_output_dir=TRAINING_JOB_OUTPUT_DIR,
    sync=False,  # Non-blocking call to run.
    # **dws_kwargs,
)

オンデマンド

ノートブック上のセルを実行したら、Cloud Console の Vertex AI > トレーニング > カスタムジョブの画面に遷移してジョブが作成されていることを確認します。

vai_training_od_customjob_training

しばらく待つと無事にジョブが完了していました。

vai_training_od_customjob_finished

ジョブの詳細は次のようになっており、GPU もきちんと使えていそうでした。

vai_training_od_customjob_details

続いて、Cloud Billing のレポート上で料金を確認してみましょう。
※ 最新の請求情報が反映されるまでに通常 1 日程度かかります。[1]

vai_training_od_billing_report

上記のレポートには今回実際に掛かった費用が含まれていますが、これらの費用はジョブの実行時間によって変動するため、今回は実際に発生した費用を直接見比べるのではなく、対象となる課金項目 (SKU) を特定し、それらを元に 1 時間あたりの費用を再計算したもので料金比較をしていきたいと思います。

具体的には、オンデマンドの料金を SKU 単位で 1 時間あたりに換算して再計算します。[2]

SKU サービス SKU ID 単価 単位 数量 小計
Vertex AI: Training/Pipelines on NVIDIA H100 80GB in Iowa Vertex AI 3F95-001E-B747 $11.2660332 per 1 hour 8 $90.1282656
Vertex AI: Training/Pipelines on A3 Instance Core in Iowa Vertex AI 2E83-99F1-391A $0.0293227 per 1 hour 208 $6.0991216
Vertex AI: Training/Pipelines on A3 Instance RAM in Iowa Vertex AI B045-9255-8314 $0.0025534 per 1 gigabyte hour 1,872 $4.7799648
Vertex AI: Training/Pipelines on SSD backed PD Capacity Vertex AI A005-98FE-36CC $0.0002678 [3] per 1 gigabyte hour 2,000 [4] $0.53561644

合計: $101.5429684 per hour

DWS Flex-Start

DWS Flex-Start についても、ノートブックを実行し、カスタムジョブの画面からジョブが作成されていることを確認します。

vai_training_dws_customjob_training

こちらもしばらく待つとジョブが完了していました。

vai_training_dws_customjob_finished

ジョブの詳細を確認すると、今回は VM プロビジョニング モデルが Flex Start になっておりました。

vai_training_dws_customjob_details

続いて請求レポートを見ていきましょう。

vai_training_dws_billing_report

オンデマンドと異なり、DWS 利用時には Compute Engine と Vertex AI に分かれて費用が計上されていました。

少々複雑で分かりづらいのですが、DWS 利用時には GPU を含む VM に係る費用は Compute Engine 側の SKU [5] が適用され、Vertex AI 側は Management Fee (管理手数料) の SKU が適用される、ハイブリッドな課金体系となっております。[6]

DWS Flex-Start の料金も SKU 単位で 1 時間あたりに換算して再計算します。

SKU サービス SKU ID 単価 単位 数量 小計
Nvidia H100 80GB GPU attached to DWS Defined Duration VMs running in Americas Compute Engine 341A-49A5-0C07 $4.200761 per 1 hour 8 $33.606088
DWS Defined Duration A3 Core running in Americas Compute Engine 9A32-36B2-7FBC $0.010934 per 1 hour 208 $2.274272
DWS Defined Duration A3 Ram running in Americas Compute Engine ED19-A584-4A84 $0.000952 per 1 gigabyte hour 1,872 $1.782144
DWS Defined Duration SSD backed Local Storage running in Americas Compute Engine 2303-1D6A-9C08 $0.0001096 [3:1] per 1 gibibyte hour 6,000 $0.65753425
Vertex AI: Training/Pipelines management fee on NVIDIA H100 80GB in Iowa Vertex AI 5853-505F-A5C4 $1.4694826 per 1 hour 8 $11.7558608
Vertex AI: Training/Pipelines management fee on A3 Instance Core in Iowa Vertex AI 9AC1-7D9B-C47E $0.0038247 per 1 hour 208 $0.7955376
Vertex AI: Training/Pipelines management fee on A3 Instance RAM in Iowa Vertex AI D30D-69C9-F057 $0.0003331 per 1 gigabyte hour 1,872 $0.6235632
Vertex AI: Training/Pipelines on SSD backed PD Capacity Vertex AI A005-98FE-36CC $0.0002678 [3:2] per 1 gigabyte hour 2,000 [4:1] $0.53561644

合計: $52.0306163 per hour

オンデマンドと比べると、DWS Flex-Start 利用時には 48.76% も安く利用できていました。

Vertex AI Online Prediction 料金比較

続いて Vertex AI Online Prediction を動かして料金を比較していきます。

2025 年 7 月のリリースにて Online Prediction でも DWS Flex-Start が利用できるようになりましたが、こちらは A3 High VM のより小さなマシンタイプもサポートされていますので、今回は us-central1 リージョンで、NVIDIA H100 GPU を 1 個搭載したマシンタイプ a3-highgpu-1g を利用してエンドポイントにモデルをデプロイします。

a3-highgpu-1g スペック

マシンタイプ GPU 数 GPU メモリ (GB) vCPU 数 VM メモリ (GB) ローカル SSD (GiB)
a3-highgpu-1g 1 80 26 234 750

こちらも十分な Quota が割り当てられているか事前に確認します。

対象の割り当て (Quota)

  • オンデマンド:
    aiplatform.googleapis.com/custom_model_serving_nvidia_h100_gpus
  • DWS Flex-Start:
    aiplatform.googleapis.com/custom_model_serving_preemptible_nvidia_h100_gpus

今回は上記 Quota の割り当て量がそれぞれ 1 必要となります。

Gemma 3 (1B) モデルをエンドポイントにデプロイ

Online Precition の方はシンプルな GUI 操作だけでデプロイが可能で、今回は Gemma 3 モデルカードの Deploy options から Vertex AI を選択します。

model_garden_gemma3_deploy

画面右側にデプロイの設定を入力する枠が表示されますので、リソース ID とリージョンを以下の通り設定します。

  • リソース ID: gemma-3-1b-it
  • リージョン: us-central1

オンデマンド

オンデマンドの場合、リソース ID とリージョンを指定したら、あとはデフォルト値のままでデプロイを実行します。

vai_prediction_od_deploy

無事にデプロイが完了しました。

vai_prediction_od_deployed_model

Training と同様に Cloud Billing のレポート上で料金を確認します。

vai_prediction_od_billing_report

上記の SKU を元に 1 時間あたりの料金に換算して再計算します。

SKU サービス SKU ID 単価 単位 数量 小計
Vertex AI: Online/Batch Prediction Nvidia H100 80gb GPU running in Iowa Vertex AI AE9C-DB60-DF46 $11.2660332 per 1 hour 1 $11.2660332
Vertex AI: Online/Batch Prediction A3 Predefined Instance Core running in Iowa Vertex AI A002-4323-D900 $0.0293227 per 1 hour 26 $0.7623902
Vertex AI: Online/Batch Prediction A3 Predefined Instance Ram running in Iowa Vertex AI 2424-9F04-82A8 $0.0025534 per 1 gigabyte hour 234 $0.5974956

合計: $12.625919 per hour

DWS Flex-Start

DWS Flex-Start の場合は、デプロイ設定画面のデプロイの設定で詳細を選択します。次に可用性ポリシーにある VM プロビジョニング モデルを Flex Start に変更してデプロイを実行します。

vai_prediction_dws_deploy

こちらも無事にデプロイが完了しました。

vai_prediction_dws_deployed_model

Cloud Billing の請求レポートを見ていきましょう。

vai_prediction_dws_billing_report

Training 同様に、Prediction でも DWS Flex-Start 利用時には Compute Engine と Vertex AI に分かれて費用が計上されていました。

こちらも 1 時間あたりの料金に換算して再計算します。

SKU サービス SKU ID 単価 単位 数量 小計
Nvidia H100 80GB GPU attached to DWS Defined Duration VMs running in Americas Compute Engine 341A-49A5-0C07 $4.200761 per 1 hour 1 $4.200761
DWS Defined Duration A3 Core running in Americas Compute Engine 9A32-36B2-7FBC $0.010934 per 1 hour 26 $0.284284
DWS Defined Duration A3 Ram running in Americas Compute Engine ED19-A584-4A84 $0.000952 per 1 gigabyte hour 234 $0.222768
DWS Defined Duration SSD backed Local Storage running in Americas Compute Engine 2303-1D6A-9C08 $0.0001096 [3:3] per 1 gibibyte hour 750 $0.0821918
Vertex AI: Online/Batch Prediction management fee on NVIDIA H100 80GB in Iowa Vertex AI 1797-967A-274D $1.4694826 per 1 hour 1 $1.4694826
Vertex AI: Online/Batch Prediction management fee on A3 Instance Core in Iowa Vertex AI 9AC1-7D9B-C47E $0.0038247 per 1 hour 26 $0.0994422
Vertex AI: Online/Batch Prediction management fee on A3 Instance RAM in Iowa Vertex AI 5692-009D-2057 $0.0003331 per 1 gigabyte hour 234 $0.0779454

合計: $6.436875 per hour

Prediction においても DWS Flex-Start 利用時には、オンデマンド比で 49.02% の割引率で利用できていました。

まとめ

  • DWS Flex-Start の新しい料金プランにより、NVIDIA H100 GPU を搭載した A3 High VM を利用した場合、Vertex AI Training / Online Prediction いずれの場合も、オンデマンド比で最大約半額の割引価格で利用できることが確認できました。
  • Vertex AI では、オンデマンド利用時と DWS 利用時で使用される SKU 体系が異なり、DWS では Compute Engine の VM 利用料と Vertex AI の管理手数料を組み合わせたハイブリッドな課金体系となっておりました。

最後に

  • DWS Flex-Start を実際に試される際には、制約や要件 (Training / Prediction) についても事前にご確認いただいた上でご利用ください。
  • 今回は Vertex AI を利用した解説をしましたが、GCE や GKE を活用して Vertex AI 以外から DWS Flex-Start を利用する際も DWS の新料金の恩恵を受けることができます。その場合 Vertex AI における管理手数料が発生しないため、より深い割引率で利用することが可能です。
  • マシンタイプやリージョンによっては割引率が異なることもありますので、実際に利用する際には、以下の SKU グループ等を参照して事前に費用を試算いただくことをお勧めします。

Compute Engine SKU Groups

Vertex AI SKU Groups

脚注

  1. Cloud Billing レポート よくある質問 ↩︎

  2. SKU 上の単価はあくまでも Unit Price となりますので、費用合計を算出するためには、単価に対して GPU 数、vCPU 数、RAM 容量などの数量を掛けて算出する必要があります。 ↩︎

  3. SKU 上の単位は per 1 gibibyte month ですが、単位を per 1 gibibyte hour にあわせるために、1 ヶ月 ≒ 730 時間で割った金額を単価としています。 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Training ジョブ実行時のブートディスクのサイズによります。今回はノートブック内で 2,000 GiB と指定しています。 ↩︎ ↩︎

  5. Compute Engine 側で DWS Flex-Start を直接利用する場合も同じ SKU が適用されます。 ↩︎

  6. Vertex AI の料金によると、Vertex AI で Spot VM や Reservations (予約) を利用する場合も、DWS 利用時と同様に Compute Engine の SKU と Vertex AI の Management Fee (管理手数料) SKU の組み合わせの課金体系となることが明記されています。 ↩︎

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