【速報】GPU不足に終止符！？Amazon EC2 Capacity Blocks for ML が GovCloud へ拡大！東京リージョンでも最強の P5 系が予約可能に！

Amazon EC2 Capacity Blocks for ML が、AWS GovCloud (US-West) および AWS GovCloud (US-East) で利用可能になりました。これにより、政府機関や規制対象業界の顧客は、機械学習（ML）ワークロードのために、P6-B200 および P6-B300 インスタンスといった最新の GPU リソースを、最大6ヶ月までの期間で、最大8週間前から事前に予約・確保することが可能になります。

🚀 MLエンジニアの「GPUが足りない」問題を解決する切り札

「学習させたいけど、GPUが確保できない…」「数週間だけの実験で高い予約インスタンスを契約するのはもったいない」という、機械学習エンジニアが直面するリソース確保のジレンマを、この Capacity Blocks が見事に解決してくれます。

📍 日本のエンジニアが知っておくべきリージョン情報

リサーチの結果、日本のエンジニアにとって最も重要な情報は以下の通りです。

• 東京リージョン (ap-northeast-1): 提供あり。ただし、利用可能なのは p5.4xlarge や p5e.48xlarge などの P5 系インスタンス です。最新の p6 系は現時点では提供されていません。
• 大阪リージョン (ap-northeast-3): 提供なし。

💡 運用・コスト面のメリットとアドバイス

• 「必要な時だけ」の予約スタイル: 長期契約なしで、数日から数ヶ月といった特定の期間だけGPUを確保できるため、コスト最適化に直結します。
• UltraClusters による高速通信: インスタンスを UltraClusters 内に配置することで、分散学習に不可欠な低レイテンシ・高スループットな通信環境を構築できます。
• 注意点: 人気のインスタンスタイプはすぐに埋まってしまいます。「最大8週間前」の予約を強く推奨します。

🛠️ 次のアクション：まずはここから！

1. リソース計画の策定: 今後のMLモデルのトレーニング期間をカレンダーに落とし込み、必要なインスタンス数を決定する。
2. 東京リージョンの P5 インスタンスを確認: 現在のプロジェクトで利用可能な p5 系が、要件を満たすかどうかドキュメントで確認する。
3. AWS RAM を活用した共有: 組織内でリソースを効率的に使い回すために、AWS Resource Access Manager の利用を検討する。

参照ドキュメント: Amazon EC2 Capacity Blocks for ML 公式ドキュメント