NVIDIA Brev CLIでGPUインスタンスを起動してみた
はじめに
ローカルLLMや画像生成など、GPUを使って色々試してみたいこと、ありますよね？
・・・でもいきなり専用マシンは買えないし、共用マシンは予約でいっぱい。
そんな時は、クラウド上でGPU環境を手軽に試してみましょう！
今回はNVIDIA Brevの CLIに入門してみたいと思います。
公式のQuickstartを参考に、GPUインスタンスを作成して、nvidia-smiでGPUが見えるところまでやってみます。
環境
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| OS | macOS 26.5.1 |
| パッケージマネージャー | Homebrew |
| Brev CLI | v0.6.328 |
手順
1. Brevにサインアップ
以下からBrevアカウントを作成します。
2. Brev CLIをインストール
次のコマンドでBrev CLIをインストールします。
brew install brevdev/homebrew-brev/brev
バージョンを確認してみます。
% brev --version
Current Version: v0.6.328
ログインします。
% brev login
▸ Starting Login
アカウントに登録したメールアドレスを入力するとログインできます。
3. 使えるGPUインスタンスタイプを検索
Brevではbrev searchコマンドで利用可能なGPUインスタンスタイプを検索できます。
今回は、起動の時間が短く、かつ安いものを使いたいので次のオプションを指定します。
brev search --max-boot-time 3 --sort price
--max-boot-time 3 → 起動時間の目安が3分以内に絞り込み
--sort price → 検索結果を価格順に並べる
検索結果を見てみます。
% brev search --max-boot-time 3 --sort price
TYPE PROVIDER GPU COUNT VRAM/GPU TOTAL VRAM CAPABILITY DISK $/GB/MO BOOT FEATURES VCPUS $/HR
verda_V100 verda:shadeform V100 1 16 GB 16 GB 7.0 250GB - 2m30s - 6 $0.47
hyperstack_A6000 hyperstack:shadeform A6000 1 48 GB 48 GB 8.6 100GB - 3m - 28 $0.60
vultr_A16 vultr:shadeform A16 1 16 GB 16 GB 8.6 350GB - 3m - 6 $0.61
massedcompute_A6000_plus massedcompute:shadeform A6000 1 48 GB 48 GB 8.6 256GB - 2m30s - 12 $0.68
massedcompute_A6000 massedcompute:shadeform A6000 1 48 GB 48 GB 8.6 256GB - 3m - 6 $0.68
excesssupply_RTX4090 excesssupply:shadeform RTX4090 1 24 GB 24 GB 8.9 850GB - 2m30s - 12 $0.72
excesssupply_RTX5090 excesssupply:shadeform RTX5090 1 32 GB 32 GB 10.0 900GB - 2m - 12 $0.78
massedcompute_L40S massedcompute:shadeform L40S 1 48 GB 48 GB 8.9 625GB - 2m30s - 12 $1.06
scaleway_L4 scaleway:shadeform L4 1 24 GB 24 GB 8.9 500GB - 2m - 8 $1.14
massedcompute_RTX6000Ada massedcompute:shadeform RTX6000Ada 1 48 GB 48 GB 8.9 350GB - 2m30s - 12 $1.16
hyperstack_A6000x2 hyperstack:shadeform A6000 2 48 GB 96 GB 8.6 300GB - 3m - 60 $1.20
verda_A6000 verda:shadeform A6000 1 48 GB 48 GB 8.6 250GB - 3m - 10 $1.30
今回はGPUインスタンスの起動を確認するだけなので、低価格で起動時間の短いTYPEverda_V100を起動してみたいと思います。
4. GPUインスタンスを作成・起動
Quickstartでは、% brev create my-instance --gpu "nebius.l40sx1.pcie"コマンドが紹介されていますが、手元のBrev CLIv0.6.328では--gpuオプションは利用できませんでした。
% brev create my-instance --gpu "verda_V100"
unknown flag: --gpu
そこで、brev search --helpを確認して、--typeオプションを使ってみます。
% brev create my-instance --type "verda_V100"
Attempting to create 1 instance(s) with 1 parallel attempts
Instance types to try: verda_V100
Trying verda_V100 for 1 instance(s)...
[Worker 1] Trying verda_V100 for instance 'my-instance'...
[Worker 1] verda_V100 Success! Created instance 'my-instance'
Waiting for instance(s) to be ready...
You can safely ctrl+c to exit
my-instance: Ready
Successfully created 1 instance(s)!
Instance: my-instance
ID: nrn519qmd
Type: verda_V100
Connect:
brev open my-instance
brev shell my-instance
BOOT列が2分30秒のところ、3分30秒くらいで完了しました。
5. GPUインスタンスに接続
shellコマンドで起動したインスタンスに接続してみます。
% brev shell my-instance
⣟ waiting for SSH connection to be available Agent pid 18795
shadeform@brev-nrn519qmd:~$ nvidia-smi
Fri Jul 3 05:12:52 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 580.126.09 Driver Version: 580.126.09 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 Tesla V100-SXM2-16GB On | 00000000:05:00.0 Off | Off |
| N/A 30C P0 19W / 300W | 0MiB / 16384MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
接続できました！
確認できましたのでexitコマンドで接続を切ります。
$ exit
logout
Shared connection to xxx.xxx.xxx.xxx closed.
起動中のインスタンスを確認するときにはlsコマンドが使えます。
% brev ls
You have 1 instances in Org classmethod
NAME STATUS BUILD SHELL ID MACHINE GPU
my-instance RUNNING COMPLETED READY nrn519qmd verda_V100 -
6. 片付け
インスタンスを作成すると、接続していなくても課金対象になります。
やりたいことが終わったら、必ず停止もしくは削除しましょう。
今回選択したインスタンスはbrev stopをサポートしていないので、削除します。
% brev stop my-instance
1 error occurred:
* instance "my-instance" does not support stop.
% brev delete my-instance
Deleting instance my-instance. This can take a few minutes. Run 'brev ls' to check status
3分ほどでインスタンスが削除されました。
% brev ls
No instances in org <ORG_NAME>
See teammates' instances:
brev ls --all
所感
手軽にGPUインスタンスを試すことができるため、デバイスを購入する前段階の調査・検証として便利だと思います。
次はVSCodeからSSH接続してGPU環境で色々実験してみたいと思います。
