GPUベースのインフラストラクチャをサービスとして提供することは、スタートアップにとって容易なことではないが、機械学習やVFXを多用するモダンなソフトウェアの開発とデプロイを目指すクラウドインフラストラクチャサービスPaperspaceは、あえてそれに挑んでいる。そして同社は今日（米国時間3/21）、さらに次の一歩として、AIや機械学習のプロジェクトでサーバーのデプロイを不要にするサービスプラットホームGradientを発表した。
どんなサーバーレスのアーキテクチャでも、サーバーがいなくなるわけではないが、ユーザー（デベロッパー）が手作業でそれらをデプロイする必要はなくなる。Gradientはコードをデプロイする手段を提供し、アロケーションやマネージメントはすべてPaperspaceが面倒見る。それにより、機械学習のモデルの構築に伴う複雑性の、大きな塊（かたまり）を取り除く。
同社の協同ファウンダーでCEOのDillon Erbによると、数年前に同社を立ち上げたときはGPUは今日のクラウドサービスのように一般化していなかった。最初は仮想マシンのGPUインスタンスを立ち上げるやり方が主流で、今でもそうだが、問題はツールの不備だった。
Erbの説明では、大企業はツールセットを内製することが多い。しかし実際には、それだけのリソースを持たない企業がほとんどだ。“GPUなどで十分
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AIをクラウドにデプロイする過程を単純化するためにPaperspaceはサーバーレスを選ぶ
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