Colab の無料枠制限で GPU 上限に達した場合の”回復までの時間”と”代替手段”

回復までの時間

Google Colab 無料枠の GPU 使用上限は時間が経つと回復します。
ただし、その「回復までの時間」や「どれくらい使えるか」はユーザーごとに異なり、以下のような要素に依存します

GPU 制限の回復に関するポイント

項目	説明
回復までの目安	通常は数時間～24時間程度で再び使えるようになります。 （人によっては数日必要なことも）
利用履歴	直近の使用量が多いと、制限が厳しくなります。 （長時間連続使用、複数ノートブック起動など）
アカウントごとの差	アクティビティやアカウント年齢なども影響すると言われています。
有料プラン未加入	無料枠は明確な時間保証がなく、使えない時間帯が定期的に発生します。

一時的な対処法

• 数時間後に再度ランタイムを接続してみる
• 別の Google アカウントでログインして試す（※アカウント間の切替には注意）
• CPU モードに切り替えて簡易検証だけ進めておく

目安としての待機時間

状況	回復までの目安
数時間使って止まった	3～6 時間程度で回復することが多い
長時間ハードに使った	半日～1日程度の待機が必要なことも

Colab の無料枠制限で GPU 上限に達した時の代替手段

Colab の無料制限で GPUが使えなくなった時の購入以外で使用できる方法をまとめました。

1. CPU モードで動かす

GPU がなくても CodeFormer は動きます。ただし処理が非常に遅くなるので、小さい画像（例：256×256px 以下）で試すか、処理中は気長に待つ必要があります。

• ランタイムの「ハードウェア アクセラレータ」を「None（なし）」に切り替える
• 推論セルの device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' 部分で自動的に CPU に切り替え
• 512×512px だと数十秒～数分かかりますが、動作はします

2. Kaggle ノートブックを使う

Kaggle の無料ノートブックでも GPU（Tesla P100）が使えます。

• Kaggle アカウント（無料）を作成
• New Notebook → Settings → “Accelerator” で GPU を ON
• Colab とほぼ同じ手順でライブラリをインストール／実行可能

3. Paperspace Gradient の無料枠

Paperspace の Community Notebook でも GPU（無料枠）が利用できます。

• アカウント登録後に Community ノートブック作成
• Tensorflow / PyTorch テンプレートが選べる
• Colab ノートと同じセルを流用できます

4. ご自身の PC／ローカル環境で動かす

お手元に NVIDIA GPU（CUDA 対応）があれば、ローカルに PyTorch 環境を構築して動かすのが最も確実です。

• Conda などで仮想環境を作成
• 必要なライブラリを pip／mim でインストール
• Colab と同じノートブックを Jupyter Lab で開いて実行

5. その他クラウドの無料トライアルを利用

• Google Cloud Platform：無料クレジット（300 USD）をもらって Compute Engine を試せる
• AWS：無料枠で一定期間 GPU マシンを使える場合あり
• Microsoft Azure：無料クレジット＋無料枠で試用可能

CPU モード：最も手軽。遅いが追加コストなし
Kaggle / Paperspace：ほぼ Colab と同じ感覚で使える無料 GPU
ローカル GPU：手元に GPU があれば一番安定
クラウド無料トライアル：短期的にまとまった GPU を使いたいとき

ColabでWhisperを使用して、文字起こしをする方法についてはこちら