GPU GitHub Actions runner: どのベンダーが提供しているか (2026)
GitHubホストのrunnerはGPUを提供しません。CIでCUDAビルド、モデルテスト、GPU推論を実行するなら、これらの選択肢のいずれかが必要です。
GPUジョブ(学習のスモークテスト、CUDAコンパイル、推論ベンチマーク)は、標準のGitHubホストrunnerには収まりません。少数のベンダーがこのギャップを埋めており、主にGPUが自分のクラウドアカウントで動くか、ベンダーのフリートで動くかで異なります。GPUの可用性とコストは速く変わるため、各ベンダーのサイトで現在のGPUタイプ、リージョン、価格を確認してください。
GPU runnerの選択肢
| ベンダー | GPUの動作場所 | 知られている点 |
|---|---|---|
| Cirun | 自分のクラウド (AWS/GCPなど) | 自分のアカウントで起動するオンデマンドGPU runner |
| Depot | Depotマネージド | 高速なDockerビルドと並ぶGPU runner |
| RunsOn | 自分のAWSアカウント | 生のAWS費用でのGPU EC2インスタンスタイプ |
| Self-hosted + ARC | 自分のGPUノード / K8s | 特定のGPUハードウェアを完全に制御 |
自分のクラウド vs マネージドフリート
CirunとRunsOnは自分のクラウドアカウント内でGPU runnerを起動するため、データはローカルに留まり、クラウドプロバイダの料金で課金されます。クォータと後始末は自分で管理します。Depotはマネージドプラットフォーム上でGPU runnerを提供し、多少の制御と引き換えにセットアップを減らします。データ所在、既存のクラウドのコミットメント、どれだけ運用を所有したいかに基づいて選びましょう。
Latchkeyの位置づけ
LatchkeyはGPU専業ではなく、一般的なCI向けの低コストで自己修復するマネージドrunnerに注力しています。多くのチームはGPUジョブをCirunやRunsOnのような専用GPUプロバイダで実行しつつ、GPU以外のパイプラインの大部分をLatchkeyに移し、コストを削減して不安定な再実行を止めます。両者は二者択一ではなく補完的です。
GPU CIの実務的な注意
- GPUの分は高価: GPUジョブは狭く保ち、必要なときだけ動くようゲートする。
- ビルドが要求する正確なGPUタイプとドライバ/CUDAバージョンを確認する。
- spot/プリエンプティブなGPUインスタンスを使うなら、クォータ制限とプリエンプションに注意する。
結論
GPUのCIでは、CirunとRunsOnは自分のクラウドでGPUを動かし、DepotはマネージドのGPU runnerを提供します。よくある構成は、GPUジョブにはGPU専業を使い、それ以外はLatchkeyのような低コストで自己修復するrunnerを使うことです。コミットする前に現在のGPU価格と可用性を確認してください。