JarvisLabs

JarvisLabs

従量課金制の NVIDIA GPU/CPU クラウド。マネージドテンプレート、ルートアクセス可能な VM、分単位の課金を提供します。

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最終更新 2026/8/28

JarvisLabsについて

JarvisLabs は、AI のトレーニング、推論、ノートブック、その他の高速化ワークロード向けに GPU/CPU コンピューティングを貸し出します。GPU のラインナップには NVIDIA H200、H100、RTX Pro 6000 Blackwell、A100、A30、L4 があり、汎用 CPU 仮想マシンも提供されています。JupyterLab、VS Code、API エンドポイント、SSH を備えたマネージドテンプレートを選択することも、ルートアクセス可能な VM を利用してカスタムカーネル、ドライバー、コンテナ、オーケストレーション、デーモン、CI ランナーを運用することもできます。GPU 構成は 1 基から 8 基まで拡張できます。オンデマンドインスタンスは分単位で課金され、掲載されている GPU 料金は GPU 1 基あたり 1 時間 $0.41~$3.99 です。ストレージは毎月 1 GB あたり $0.10 で、同一リージョン内のエグレスは無料です。インスタンスを一時停止するとコンピューティング料金は止まりますが、ストレージ料金は引き続き発生します。予約容量、クラスター、25 基を超える GPU のデプロイについては、営業への見積もり依頼が必要です。JarvisLabs は、迅速なプロビジョニングと短い課金単位が役立つワークロードに適しています。注意点は、一時停止中も続くストレージ料金、一部製品のリージョン制約、無料トライアルがないことです。

機能

LLM のトレーニングとファインチューニング

H200、H100、A100、A30、L4 のハードウェアで、最大 8 基の GPU を構成し、単一 GPU またはマルチ GPU のトレーニングやファインチューニングを実行できます。

ノートブックベースの実験

JupyterLab または VS Code、永続ストレージ、構成済みの CUDA スタックを備えたマネージドコンテナを起動し、反復的なディープラーニング作業を行えます。

カスタム GPU インフラストラクチャ

カスタムドライバー、カーネル、Docker、Kubernetes、デーモン、セルフホスト型 CI ランナーが必要なワークロードでは、ルート SSH が可能なオンデマンド VM を利用できます。

推論と API エンドポイント

A30 または L4 インスタンスで低コストの推論ワークロードをデプロイするか、基盤のオペレーティングシステムを管理せずに、マネージドテンプレートを API エンドポイントとして公開できます。

長所

  • 分単位のオンデマンド課金により、1 時間の一部だけ実行する実験のコンピューティング料金を抑えられます。
  • マネージドテンプレートがオペレーティングシステム、ドライバー、CUDA、コンテナを処理し、停止と起動をまたいでストレージを保持します。
  • ルートアクセス可能な VM は、カスタムカーネル、ドライバー、Docker、Kubernetes、デーモン、セルフホスト型 CI ランナーに対応します。

短所

  • 一時停止中のインスタンスにも毎月 1 GB あたり $0.10 のストレージ料金がかかるため、休止中のプロジェクトも無料にはなりません。
  • CPU 仮想マシンはインド(ノイダ)リージョンでのみ掲載されており、遅延やデータ所在地の要件が制約される場合があります。
  • 無料トライアルはなく、実際のワークロードをサービス上でテストする前にアカウントへの入金が必要です。

料金プラン

H200 SXM

$3.99GPU 1 基あたり 1 時間
  • 141 GB VRAM
  • 368 GB RAM
  • 28 vCPU
  • GPU 1、2、4、または 8 基

H100 SXM

$2.69GPU 1 基あたり 1 時間
  • 80 GB VRAM
  • 200 GB RAM
  • 16 vCPU
  • GPU 1、2、4、または 8 基

RTX Pro 6000 Blackwell

$1.89GPU 1 基あたり 1 時間
  • 96 GB VRAM
  • 160 GB RAM
  • 28 vCPU
  • GPU 1、2、4、または 8 基

A100 80GB

$1.49GPU 1 基あたり 1 時間
  • 80 GB VRAM
  • 112 GB RAM
  • 16 vCPU
  • GPU 1、2、4、または 8 基

A100 40GB

$0.89GPU 1 基あたり 1 時間
  • 40 GB VRAM
  • 112 GB RAM
  • 16 vCPU
  • GPU 1、2、4、または 8 基

A30

$0.41GPU 1 基あたり 1 時間
  • 24 GB VRAM
  • 112 GB RAM
  • 16 vCPU
  • GPU 1、2、4、または 8 基

L4

$0.44GPU 1 基あたり 1 時間
  • 24 GB VRAM
  • 124 GB RAM
  • 32 vCPU
  • GPU 1、2、4、または 8 基

CPU VM 2 vCPU

$0.051 時間あたり
  • 2 vCPU
  • 8 GB RAM
  • オンデマンド
  • インド(ノイダ)リージョン

CPU VM 4 vCPU

$0.101 時間あたり
  • 4 vCPU
  • 16 GB RAM
  • オンデマンド
  • インド(ノイダ)リージョン

CPU VM 8 vCPU

$0.201 時間あたり
  • 8 vCPU
  • 32 GB RAM
  • オンデマンド
  • インド(ノイダ)リージョン

CPU VM 16 vCPU

$0.401 時間あたり
  • 16 vCPU
  • 64 GB RAM
  • オンデマンド
  • インド(ノイダ)リージョン

CPU VM 32 vCPU

$0.791 時間あたり
  • 32 vCPU
  • 128 GB RAM
  • オンデマンド
  • インド(ノイダ)リージョン

* 料金情報は参考用です。最新情報はJarvisLabs公式サイトのお知らせをご確認ください。

よくある質問

稼働中のオンデマンド GPU インスタンスは、掲載された GPU 1 基あたりの時間料金に基づき、分単位で課金されます。インスタンスは一時停止して再開できますが、一時停止中もストレージ料金が発生します。
テンプレートは、構築済みの JupyterLab、VS Code、API エンドポイント、または SSH 専用スタックを備えたマネージドコンテナです。VM はルートアクセスを提供し、カスタムカーネル、ドライバー、Docker、Kubernetes、デーモン、CI ランナーを利用できます。
JarvisLabs は無料トライアルを提供していません。従量課金制のサービスで、ホームページには $10 のクレジットを入金してアカウントを開始できると記載されています。
ストレージは毎月 1 GB あたり $0.10 と掲載されており、同一リージョン内のエグレスは無料です。GPU コンピューティング料金は、オンデマンドインスタンスの稼働中にのみ発生します。

ツール情報

開発者JarvisLabs
リリース日2026/7/20
価格paid