GPU メモリを分割して低コストに使える G6f インスタンスが登場しました
はじめに
AWS 初の fractional GPU インスタンス G6f が利用可能になりました。2025 年 7 月のアップデートを遅れて紹介します。
従来の GPU インスタンスは GPU を 1 機以上搭載するためコストも高く、小規模ワークロードには過剰なときもありました。G6f インスタンスは GPU のメモリを仮想 GPU（vGPU） として分割して利用できる新しいインスタンスタイプです。 NVIDIA L4 Tensor Core GPU を最小 1/8（3GB メモリ）まで分割したインスタンスを起動できます。そのため、小規模な GPU ワークロードではより安価に GPU インスタンス利用できます。
いつ使うの？
思いつくところのユースケースですと以下になります。NVIDIA GRID ドライバーのインストールが必須のため、主に Amazon DCV などを使用して接続する仮想デスクトップ用途を想定しているものと思われます。
- CAD などの 3D モデルを見て動かすワークテーション用途
- 小規模な機械学習推論
- 軽量なグラフィックレンダリング
- 開発・テスト環境での GPU 利用
GPU メモリを多く必要とするワークロードでは従来の G6 を選択した方がお得です。小規模なワークロードで GPU メモリを小さくして構わないから GPU を使いたいたときには G6f が最適です。
G6f インスタンスのスペック
G6f インスタンスは 4 つのインスタンスサイズと、メモリが多いタイプ 1 つを追加した合計 5 種類あります。東京リージョン（ap-northeast-1）でのオンデマンド価格も併せて掲載します。※ 2025/12/27 時点の価格です。
| インスタンスタイプ | GPU 割当 | GPU メモリ | vCPU | メモリ | 時間単価（USD） | 月額換算（USD） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| g6f.large | 1/8 | 3 GiB | 2 | 8 GiB | $0.293 | $213 |
| g6f.xlarge | 1/8 | 3 GiB | 4 | 16 GiB | $0.3444 | $251 |
| g6f.2xlarge | 1/4 | 6 GiB | 8 | 32 GiB | $0.6889 | $502 |
| g6f.4xlarge | 1/2 | 12 GiB | 16 | 64 GiB | $1.3778 | $1,005 |
| gr6f.4xlarge | 1/2 | 12 GiB | 16 | 128 GiB | $1.546 | $1,128 |
※月額換算は 730 時間で計算しています。
GPU
ベースの G6 インスタンスと同じく NVIDIA L4 Tensor Core GPU が搭載されています。
CPU
AMD EPYC 7R13（第 3 世代）を搭載しています。M6a インスタンスと同じプロセッサです。
/proc/cpuinfo の出力結果
ubuntu@ip-10-0-0-108:~$ cat /proc/cpuinfo
processor : 0
vendor_id : AuthenticAMD
cpu family : 25
model : 1
model name : AMD EPYC 7R13 Processor
stepping : 1
microcode : 0xa0011de
cpu MHz : 2626.145
cache size : 512 KB
physical id : 0
siblings : 2
core id : 0
cpu cores : 1
apicid : 0
initial apicid : 0
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 16
wp : yes
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ht syscall nx mmxext fxsr_opt pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc rep_good nopl xtopology nonstop_tsc cpuid extd_apicid aperfmperf tsc_known_freq pni pclmulqdq ssse3 fma cx16 pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm cmp_legacy cr8_legacy abm sse4a misalignsse 3dnowprefetch topoext ssbd ibrs ibpb stibp vmmcall fsgsbase bmi1 avx2 smep bmi2 invpcid rdseed adx smap clflushopt clwb sha_ni xsaveopt xsavec xgetbv1 clzero xsaveerptr rdpru wbnoinvd arat npt nrip_save vaes vpclmulqdq rdpid
bugs : sysret_ss_attrs spectre_v1 spectre_v2 spec_store_bypass srso ibpb_no_ret tsa
bogomips : 5299.99
TLB size : 2560 4K pages
clflush size : 64
cache_alignment : 64
address sizes : 48 bits physical, 48 bits virtual
power management:
processor : 1
vendor_id : AuthenticAMD
cpu family : 25
model : 1
model name : AMD EPYC 7R13 Processor
stepping : 1
microcode : 0xa0011de
cpu MHz : 1374.343
cache size : 512 KB
physical id : 0
siblings : 2
core id : 0
cpu cores : 1
apicid : 1
initial apicid : 1
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 16
wp : yes
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ht syscall nx mmxext fxsr_opt pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc rep_good nopl xtopology nonstop_tsc cpuid extd_apicid aperfmperf tsc_known_freq pni pclmulqdq ssse3 fma cx16 pcid sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm cmp_legacy cr8_legacy abm sse4a misalignsse 3dnowprefetch topoext ssbd ibrs ibpb stibp vmmcall fsgsbase bmi1 avx2 smep bmi2 invpcid rdseed adx smap clflushopt clwb sha_ni xsaveopt xsavec xgetbv1 clzero xsaveerptr rdpru wbnoinvd arat npt nrip_save vaes vpclmulqdq rdpid
bugs : sysret_ss_attrs spectre_v1 spectre_v2 spec_store_bypass srso ibpb_no_ret tsa
bogomips : 5299.99
TLB size : 2560 4K pages
clflush size : 64
cache_alignment : 64
address sizes : 48 bits physical, 48 bits virtual
power management:
気になる G6 との価格比較
G6f と G6 のコストパフォーマンスを比較します。同じ vCPU 数の g6f.xlarge と g6.xlarge で比較すると以下のようになります。
| インスタンスタイプ | GPU 割当 | GPU メモリ | vCPU | メモリ | 時間単価（USD） | 月額換算（USD） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| g6f.xlarge | 1/8 | 3 GiB | 4 | 16 GiB | $0.3444 | $251 |
| g6.xlarge | 1（基準） | 24 GiB | 4 | 16 GiB | $1.167 | $852 |
※月額換算は 730 時間で計算しています。
コストパフォーマンスは如何に？
g6f.xlarge は g6.xlarge と比較すると約 1/3 の価格で 1/8 の GPU を利用できることになります。
vCPU 数とメモリが同じ構成で GPU だけを小規模に使いたい場合には最適ですね。
使ってみた
g6f.large インスタンスを起動して GPU のスペックを確認しました。
検証環境
- リージョン：ap-northeast-1（東京）
- インスタンスタイプ：g6f.large
- OS：Ubuntu 24.04 LTS
- NVIDIA GRID ドライバー：インストール済み
GRID ドライバーのインストール方法は以前の記事を参照してください。
GPU の確認
nvidia-smi コマンドでの基本確認
nvidia-smi コマンドで GPU の情報を確認します。
GPU 名の NVIDIA L4-3Q という名前は vGPU プロファイル名です。GPU メモリは 3072 MiB（3 GB）に制限されています。
$ nvidia-smi
Sat Dec 27 01:36:39 2025
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.105.08 Driver Version: 580.105.08 CUDA Version: 13.0 |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA L4-3Q On | 00000000:31:00.0 Off | 0 |
| N/A N/A P0 N/A / N/A | 0MiB / 3072MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
GPU の詳細情報確認
nvidia-smi -q コマンドで詳細情報を確認します。
nvidia-smi -q
出力が非常に長いため、主要な情報を抜粋して紹介します。
GPU UUID と PCI バス情報
GPU Virtualization Mode が VGPU となっており、仮想 GPU によってメモリを分割しています。また、Product Brand が NVIDIA RTX Virtual Workstation となっており、仮想ワークステーション向けの GPU として動作していることがわかります。
GPU 00000000:31:00.0
Product Name : NVIDIA L4-3Q
Product Brand : NVIDIA RTX Virtual Workstation
Product Architecture : Ada Lovelace
GPU UUID : GPU-fc738ed2-e2c3-11f0-a0f0-6ae6b3f8ea6b
Bus Id : 00000000:31:00.0
GPU Virtualization Mode
Virtualization Mode : VGPU
vGPU Software Licensed Product
Product Name : NVIDIA RTX Virtual Workstation
License Status : Licensed (Expiry: N/A)
GPU メモリ情報
合計 3072 MiB の GPU メモリが割り当てられています。システムによって 664 MiB が予約され、実際に使用可能なメモリは 2409 MiB（約 2.4 GB）です。
FB Memory Usage
Total : 3072 MiB
Reserved : 664 MiB
Used : 0 MiB
Free : 2409 MiB
BAR1 Memory Usage
Total : 256 MiB
Used : 0 MiB
Free : 256 MiB
まとめ
Amazon EC2 G6f インスタンスは GPU を分割して利用できる新しいインスタンスタイプでした。
- NVIDIA L4 Tensor Core GPU を最小 1/8 に分割
- 小規模ワークロードでコスト効率が高い
GPU メモリを多く必要とするワークロードでは従来の G6 を選択し、小規模なワークロードには G6f を選択することで、コストを最適化できます。
おわりに
2025 年 7 月のアップデートなのですが手が空かなく後回しにしていたら年末になってしまいました。
