GPUリソース共有でMLコスト革命！EC2 Capacity Blocksが複数アカウントに対応

AWSが、Amazon EC2 Capacity Blocks for MLにおけるクロスアカウント共有の一般提供を開始しました。AWS Resource Access Manager (RAM) を利用することで、予約済みGPUキャパシティをAWSアカウント間で共有し、利用率の最適化とコスト削減を実現します。

これは非常に嬉しいアップデートですね。特に、複数のチームが機械学習プロジェクトを抱えている組織にとっては、リソースの有効活用という課題を解決する大きな一歩になります。これまで、各アカウントで個別にCapacity Blocksを購入・管理する必要があり、遊休リソースが発生しがちでした。今回のアップデートにより、組織全体でGPUリソースをプールし、必要な時に必要なアカウントに割り当てることが可能になります。

最新のリージョン状況を確認しましたが、東京（ap-northeast-1）と大阪（ap-northeast-3）の両リージョンで利用可能であることがAWS公式の裏取りとドキュメントで確認できました。ただし、念のため、Management Consoleで実際に設定できるか、またはAWSサポートに確認することをお勧めします。

運用上の注意点としては、RAMの権限設定を適切に行うことが重要です。どのチームがどのCapacity Blocksにアクセスできるかを明確に定義し、セキュリティリスクを最小限に抑える必要があります。また、コスト配分についても考慮が必要です。共有リソースの利用状況をモニタリングし、各チームに適切なコストを割り当てる仕組みを構築しましょう。

まずは、テスト環境でRAMの設定とCapacity Blocksの共有を試してみることをお勧めします。共有設定が正しく機能しているか、パフォーマンスに影響がないかなどを確認しておきましょう。

参考資料：

• Amazon EC2 Capacity Blocks: https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-capacity-blocks.html
• Capacity Blocks Supported Regions: https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-capacity-blocks.html#capacity-blocks-prerequisites
• Sharing Capacity Blocks: https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/capacity-blocks-share.html