【有料版Google Colab Proとは？概要と特長を解説！】Google Colaboratoryシリーズその２

こんにちは。スキルアップAI編集部です。

前回の「[Google Colaboratoryシリーズその１](https://qiita.com/skillup_ai/items/de2c328a740aa50b7116)」では、Googleが提供しているブラウザ上でPythonなどが使える実行環境「Google Colaboratory」の概要についてご紹介しました。
今回は前回に引き続き、Google Colaboratoryの有料版である「Google Colab Pro」の概要と無料版との違い・特長について解説します。

前回紹介したように、Google Colaboratoryは無料版でもとても便利に使用できます。ですが、無料版には、長時間連続して使用できない、高性能なGPUが割り当てられにくいといった、いくつかの制約が設けられています。
今回は、無料版よりも快適に使用することができるようになる有料版のご紹介をしたいと思います。

＜目次＞
1.Google Colaboratoryとは？
2.Google Colaboratoryの特徴
3.おわりに

# 1.Google Colaboratoryとは？
「Google Colaboratory」は、Googleが提供しているブラウザから直接Pythonなどを記述、実行することができるツールで、基本的に無料で使用することが可能です。
ですが、有料版を利用することにより、無料版よりもさらに便利にPython環境を整えることができるようになります。その有料版は【Google Colab Pro】といい、月額1072円で提供されています。

# 2.Google Colaboratoryの特徴
Google Colab Proの便利な点をいくつかご紹介したいと思います。

**1.高性能のGPUを優先的に利用できる**
Google Colaboratoryでは、深層学習の計算に不可欠なGPUを使用することができます。

無料版でもGPUは利用できますが、GPUの種類を自分で選択することができず、自動でほぼ低性能のGPUがあてがわれる仕組みになっています。これでは、性能の良いGPUの利用が期待できません。

これに対し、有料版のGoogle Colab Proを使用すると、最速GPUを優先的に割り当ててもらえるようになります。通常、自分で性能の良いGPUを準備しようとすると数十万単位の費用が必要となりますので、そのことを考えますととてもお得に高性能GPUを使用することができると言えるでしょう。

**2.ノートブックを2時間以上使用できる**
Google ColaboratoryでのPythonの記述はノートブック上で行います。
その際、使用時間には制約が設けられており、無料版では最長12時間となっています。12時間でノートブックを作成して、さらに学習までを行うのは時間の制約としては少々厳しいように思われます。

ですがGoogle Colab Proを使用すると、ノートブックを12時間以上（最長24時間）接続することが可能となっています。前述した高速なGPUを使用できる環境に加えて、さらにノートブックを長時間使用することができるようになれば、機械学習モデルの構築や学習も十分に行えるのではないでしょうか。

**3.多くのメモリ容量を確保できる**
機械学習モデルなどを構築する際は、データ量が膨大になることが多く、そのためにメモリ容量が足りなくなるといったことが多々起こります。ですので機械学習においては容量の大きなメモリを用意することが推奨されます。

ところが無料版のGoogle Colaboratoryを使用する場合ですと高メモリVM（仮想マシン）を選択できず、低メモリVMが自動的に割り当てられるようになっています。

これに対し有料版のGoogle Colab Proでは、、高メモリVMが優先的に割り当てられます。これでメモリ使用量が使用可能上限に達してしまうといった心配も軽減されますので、画像認識モデルや音声生成モデルといった多くのデータを必要とするモデルの場合も、快適に学習などを行うことができるようになります。

# 3.おわりに
今回は、Google Colaboratoryの有料版であるGoogle Colab Proについてご紹介しました。

無料版ではPython使用環境において高性能のGPUが優先的に割り当てられないといった多くの制約が設けられていますが、Google Colab Proでは無料版での制約が少なくなり、快適にノートブック環境を利用できます。
もちろん有料版には月々の利用料金がかかりますが、それでも自分で多額の費用をかけなくても高速なGPUなどを使用できるのはコストパフォーマンスが良いと言えるでしょう。

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