サービス提供の背景
独自LLM(大規模言語モデル)の開発やエージェントAIの実装が加速する中、AIインフラの価値基準は、単なる計算資源の確保から、その使いやすさと性能を最大限に引き出せるかへと変化しています。
GMOインターネットは、この潮流に対応するため、2024年にはマネージドHPCクラスタサービスとして、構築不要のSlurm環境を当時最新の「NVIDIA H200 GPU」で提供を開始しました。さらに2025年には推論ニーズの高まりに応えるため、幅広い用途で利用可能なベアメタルサービスを開始。推論処理の高速化を実現するFP4への対応など、推論用途でも進化したHGX B300を国内最速クラスで提供し、国内のAI産業の発展を支えてきました。
HGX B300は、前世代と比較して学習用途においても高い性能を持ちます。依然として高い学習ニーズと、それを支えるHPCクラスタへの統合という利用者のニーズに応えるため、今回、マネージドHPCクラスタサービスの専用プランにHGX B300がラインナップとして追加されました。
専用プランにHGX B300を新たに追加

専用プランにHGX B300が追加されたことで、「最新のHGX B300で学習・開発を行いたいが、インフラ構築にかける時間は削減したい」という利用者に対し、必要な環境がすべてセットアップされたAI開発基盤が提供されます。
NVIDIA推奨構成を採用した本サービスは、AI向けイーサネットネットワーキングプラットフォーム「NVIDIA Spectrum-X」と、DDN(DataDirect Networks, Inc.)の高速分散ストレージを採用しています。これにより、面倒な設定やチューニングを行うことなく、サービス利用開始後すぐにHGX B300の性能を最大限に引き出し、利用者のワークロードを加速させることが可能です。
「GMO GPUクラウド」について
「GMO GPUクラウド」では、GPUサーバーリソースを専有利用できる専用プランを提供しています。複数ユーザーでGPUサーバーを共用するのではなく、契約したリソースを専有できるため、混雑の影響を受けることなく、高い性能が求められる幅広い用途に利用できます。
主な特徴
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構築済みSlurm実行環境(GPUソフトウェアスタックをインストール・最適化済み)
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NVIDIA推奨構成の採用
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インターコネクトネットワーク設定済み(ローカルNWも利用可能)
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管理ダッシュボードによる可視化・運用支援
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高速分散ストレージ
Slurmによる統制されたリソース管理のもと、組織のワークロードの効率を最大化し、AI開発のサイクルを加速させます。
専用プラン構成イメージ

選択可能なGPU

今後の展開
GMOインターネットは、「GMO GPUクラウド」を通じた最先端AIインフラの提供により、急速に進化するAI・ロボティクス分野の技術革新に貢献してまいります。今後も最新のAI計算基盤の迅速な提供と、利用者のニーズに応じた柔軟なクラウド環境の構築により、日本のAI産業に不可欠な国産AIインフラとして、社会と産業のAIイノベーション創出に貢献していくとのことです。
関連リンク
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GMO GPUクラウド: <https://gpucloud.gmo/>
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GMOインターネット株式会社: <https://internet.gmo/>
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GMOインターネットグループ株式会社: <https://group.gmo/>
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GMO GPUクラウドに関するお問い合わせ: <https://gpucloud.gmo/form/>
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関連プレスリリース:
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2024年6月11日:GMOインターネットグループ、生成AI向けGPUクラウドサービスにNVIDIA Spectrum-Xを国内クラウド事業者として初採用: <https://group.gmo/news/article/9005/>
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2024年11月22日:スパコンランキング TOP500 ランクインの「GMO GPU クラウド」を提供開始: <https://internet.gmo/news/article/27/>
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2025年8月4日:GMO GPU クラウド「NVIDIA Blackwell Ultra GPU」を採⽤: <https://internet.gmo/news/article/71/>
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その他関連リリース: <https://internet.gmo/news/article/163/>
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AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のGMO GPUクラウドによるNVIDIA HGX B300の提供開始は、日本のAI開発環境を大きく前進させるものと期待されます。最新のBlackwell Ultra GPUをマネージドSlurm環境で利用できることで、スタートアップから大企業まで、多様な組織がAIモデルの学習や研究を効率的に進めることが可能になるでしょう。特に、インフラ構築の手間を省き、すぐに開発に着手できる点は、AI開発サイクルの加速に直結します。日本のAI産業が世界と競争していく上で、このような高性能かつ使いやすい国産AIインフラの充実は不可欠であり、今後のさらなる進化と、それによる新たなAIソリューションの創出に注目が集まります。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

