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要約
RunPodで2026年9月15日にベータ公開された「Global Volume」を、ACE-Step 1.5 XLのモデル置き場として使ってみました。
Global Volumeは、データセンターに縛られないストレージです。一度作れば、どのリージョンのPodからでも添付できます。
この記事では、作り方とPodへの添付、Hugging Faceからモデルを直接置けたか、実際の請求額、起動時間がどう変わったかをまとめています。
| 項目 | 結果（執筆時点・2026年9月） |
|---|---|
| 作成 | リージョン指定なしで作れる |
| Hugging Faceから直接DL | パーミッション警告は出るが、4ファイルとも最後まで落ちた |
| 別リージョンから読めるか | EU-RO-1で書いたモデルが、US-MO-1のPodからそのまま見えた |
| 置いたモデル | 19.9GB / 30オブジェクト |
| 置いているだけの日のRequests | $0 |
| Podを7台起動した日のRequests | 合計 $0.012 |
| Deploy → ComfyUI起動 | 起動時DL方式より速い（9.8〜63.2秒 / 起動時DLは80.8〜117.3秒） |
| Deploy → 初回生成完了 | 起動時DL方式より遅い（中央値 約10分41秒 / 起動時DLは約1分39秒） |
| Serverless | 2026年10月からエンドポイントにも付けられる（ベータ・僕はまだ未検証） |
この記事について
この記事は Global Volume のベータ公開直後に書いています。まずは ACE-Step 1.5 XL の1モデルで、これまでの起動時ダウンロード方式と比べた結果をまとめました。容量の大きい動画生成モデルや、ネットワークボリュームとの比較も、追って検証してこの記事に追記します。2026年10月9日に、Serverlessで使えるようになった件を追記しました。
数値について
Global Volumeはベータ版です。料金・仕様・画面は変わる可能性があります。記事内の数値は執筆時点（2026年9月）に僕が試した結果として見てください。
あわせて読みたい登録・料金・トラブル対応から、動画や音楽の生成・LoRA学習・API化まで、RunPodでできること（まとめ記事）で読む順番に案内しています。
はじめに
僕はRunPodでACE-Step 1.5 XLを動かす公開テンプレートを作っています。このテンプレートは、Podを起動するたびにHugging Faceからモデルをダウンロードする作りなんです。 毎回40〜70秒ほどダウンロードを待つことになるので、モデルをどこかに置いておけたら楽だな、とは前から思っていました。ただ、これまでのネットワークボリュームはデータセンターに紐づくので、GPUの空いているリージョンに合わせて使い分けるのが面倒だったんですよね。 そこに出てきたのがGlobal Volumeです。リージョンに縛られないなら、置いたモデルをどこからでも読めるはずです。本当にそう使えるのか、いくらかかるのかを試してみました。モデルを置きっぱなしにできるなら、毎回のダウンロードがいらなくなるってこと？
そういうこと。ただ料金が「容量＋IOPS」だから、置いておくだけでいくらかかるのか、起動のたびにいくら乗るのかは見ておきたいんだよね
RunPodのGlobal Volumeとは
Global Volumeは、RunPodのストレージの新しい種類です。公式ドキュメントでは、リージョンに依存しない伸縮型のストレージで、どのPodからでも起動時に添付できる、と説明されています。 この記事の検証はPodで行っています。Serverlessでも2026年10月に使えるようになりました。分かっている範囲を下の「Serverlessでも使えるようになった」にまとめています。 用途としては「書き込みは少なく、読み込みが多い」ものが想定されていて、モデルを置いて推論に使うのが代表例です。学習やチェックポイントの保存のように頻繁に書き込む用途は、これまでどおりネットワークボリュームを使うよう案内されています。ネットワークボリュームとの違い
公式ドキュメントに書かれている範囲で、ネットワークボリュームと比べるとこうなります。| 項目 | Global Volume | ネットワークボリューム |
|---|---|---|
| データセンター | 指定しない（どこからでも添付） | 作成時に1か所に固定 |
| 容量単価 | $0.09/GB/月 + IOPS | $0.07/GB/月（1TB未満） |
| 向いている用途 | 読み込み中心（モデル置き場・推論） | 書き込みが多い用途（学習など） |
| 非対応の操作 | ファイルロック・アトミックリネーム・ハードリンク・パーミッションビット | — |
| 状態 | ベータ | 正式 |
料金の仕組み（$0.09/GB/月＋IOPS）
料金は「容量」と「操作（IOPS）」の2本立てです。 容量のほうは $0.09/GB/月 と公開されています。ストレージ一覧の Pricing 列にマウスを乗せると$0.09/GB/month + IOPS と表示されます。作成画面や詳細画面には出てこないので、最初は探しました。
操作のほうは、公式ドキュメントに次の単価が載っています（2026年9月28日に確認）。
| 区分 | 主な操作 | 単価 |
|---|---|---|
| Class A | 書き込み・作成・一覧 | $0.005 / 1,000リクエスト |
| Class B | 読み込み・メタデータの参照 | $0.0005 / 1,000リクエスト |
Serverlessでも使えるようになった（2026年10月）
2026年10月に、RunPodのDiscordで「ServerlessでもGlobal Volumeがベータで使えるようになった」とアナウンスがありました。 9月28日には公式ドキュメントにServerlessの手順が載っていました。ただ、そのときの僕のコンソールでは、エンドポイントの設定画面にGlobal Volumeを選ぶ欄がありませんでした（9月30日に見たときも同じでした）。10月9日に開いたところ、Advanced のNetwork volumes のすぐ下に、BETAのバッジ付きで Global volume の欄が増えていました。
| 項目 | Serverless | Pod |
|---|---|---|
| 付ける場所 | エンドポイントの作成・編集画面 → Advanced → Global volume | デプロイ画面の Storage |
| マウント先 | /runpod-volume（ネットワークボリュームと同じ。変更する欄は無い） |
既定は /workspace（変更できる） |
| ネットワークボリュームとの併用 | できない（どちらか一方） | Global 1個 + ネットワーク 1個まで |
| 付けられる数 | 1個まで | 1個まで |
| 対応 | GPUエンドポイントのみ | GPUのPodのみ |
Serverlessでも使えるなら、GPUが空いてるリージョンを気にしなくていいってこと？
そう。ただ、Podで見た読み込みの遅さがコールドスタートに乗るかもしれないから、そこは測ってみないと分からないんだよね
Global Volumeの作り方とPodへの添付
リージョン指定なしで作れる
作り方はシンプルです。- 左メニューの Storage を開き、「+ New volume」を押す
- Storage type で Global volume を選び、名前を入れる
- 「Create global volume」を押す
Any と表示されます。
Podのデプロイ画面で添付する（マウントパス）
添付は、Pods の「+ Deploy」から入ったデプロイ画面で行います。Storage のところにGlobalバッジ付きで並ぶので、それを選ぶだけです。ボリュームの一覧の「⋮」→ Deploy や、詳細画面の「Configure Pod with volume」からも同じ画面に進めます。
/workspace です。テンプレートの Edit template overrides で書き換えられます。
/workspace にログや出力を書くので、Global Volumeは /runpod-gv にマウントしました。頻繁に書き込むものをGlobal Volumeに置きたくなかったからです。そのうえで、モデルの置き場所を決める環境変数 MODEL_ROOT を /runpod-gv/models/acestep15xl に向けています。
| 設定 | 値 |
|---|---|
| マウントパス | /runpod-gv |
MODEL_ROOT |
/runpod-gv/models/acestep15xl |
ACESTEP_XL_VARIANT |
xl_base |
HF_TOKEN |
{{ RUNPOD_SECRET_HF_TOKEN }}（Secretから参照） |
Hugging Faceからモデルを直接置けるか試した
一番気になっていたのがここです。Global Volumeはアトミックリネームやパーミッション設定に対応していません。Hugging Faceのダウンロードは、一時ファイルを作ってから本来の名前にリネームする動きをするので、そこで失敗するのではないかと思っていました。公式ドキュメントにも、Hugging Faceなどからモデルを落とすと警告が出ることがある、と書かれています。パーミッション警告は出るが最後まで落ちる
結果は、4ファイルとも最後までダウンロードできました。 どのファイルでも、次の警告は出ました。Could not set the permissions on the file
'/runpod-gv/models/acestep15xl/comfy-files/.cache/huggingface/download/.../....incomplete'
Error: [Errno 1] Operation not permitted
Continuing without setting permissions.| ファイル | 所要時間 |
|---|---|
acestep_v1.5_xl_base_bf16.safetensors |
41.68秒 |
qwen_0.6b_ace15.safetensors |
5.39秒 |
qwen_4b_ace15.safetensors |
36.03秒 |
ace_1.5_vae.safetensors |
3.41秒 |
| 合計 | 90.1秒 |
v3.4.0 です（2026年9月23日）。
書き込み後のボリュームの詳細画面はこうなりました。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| Stored data | 19.9GB |
| Objects | 30 |
| Monthly cost | $1.79 |
.cache/huggingface/ に作るメタデータのファイルです。操作課金があるストレージなので、ファイルの数が見えるのはありがたいところです。
コンテナディスクは30MBしか使わない
Podの Telemetry タブを見ると、Container disk usage は 30MB / 100GB でした。
料金を実測した結果
料金は Billing → Billing explorer の「Global Volumes」タブで確認できます。列はStart date / Storage / Requests / Storage billed / Total で、容量の課金（Storage）と操作の課金（Requests）が分かれて出ます。
置いているだけならRequestsは$0
最初にテストで置いたモデル（14.0GB・27オブジェクト。今のテンプレートより1ファイル少ない構成）を5日間そのままにして、6日目に削除しました。そのときの日ごとの請求です。| 日（UTC） | Storage | Requests | Storage billed | Total |
|---|---|---|---|---|
| 9/17 | $0.002 | $0.009 | 10.696 GB | $0.011 |
| 9/18 | $0.012 | $0 | 14.021 GB | $0.012 |
| 9/19 | $0.012 | $0 | 14.021 GB | $0.012 |
| 9/20 | $0.012 | $0 | 14.021 GB | $0.012 |
| 9/21 | $0.012 | $0 | 14.021 GB | $0.012 |
| 9/22（削除した日） | $0.012 | $0 | 14.021 GB | $0.012 |
5日間の請求はこうだった
容量のほうは、置いていた9月17日〜21日の5日間で合計 $0.050、1日まるごと置いていた日は $0.012 でした。 一方、この構成のときにボリューム詳細画面に出ていた Monthly cost は $1.26 です。こちらは 14.0GB × $0.09 の計算と一致するので、公表単価から出した見積りの表示だと思います。 請求の側からは、この見積りとは違う数字が出ていた、というのが僕の観測です。ベータ期間中の1ボリューム・5日間だけの記録で、課金の締め方もまだよく分かっていないので、ここから単価を言い切ることはしません。実際にいくらかかるかは、Billing explorerの数字で確かめるのが確実です。モデルを書き込んだ日の請求
今のテンプレートの構成（19.9GB・30オブジェクト）を9月23日に書き込んだ日の請求はこうでした。この日にGlobal Volumeを使ったのは、書き込み用のPod 1台だけです。| 日（UTC） | Storage | Requests | Storage billed | Total |
|---|---|---|---|---|
| 9/23 | $0.03 | $0.011 | 19.883 GB | $0.041 |
| 9/24 | $0.03 | $0 | 19.883 GB | $0.03 |
| 9/25 | $0.03 | $0 | 19.883 GB | $0.03 |
| 9/26 | $0.03 | $0 | 19.883 GB | $0.03 |
1回起動するといくらかかるか
起動時間を計測した9月28日の請求はこうでした。| 日（UTC） | Storage | Requests | Storage billed | Total |
|---|---|---|---|---|
| 9/27 | $0.03 | $0 | 19.883 GB | $0.03 |
| 9/28 | $0.03 | $0.012 | 19.884 GB | $0.042 |
起動時間は短くなるか：起動時DLと比べた
比較の条件
これまでの「起動時にHugging Faceからコンテナディスクへダウンロードする方式」と、「Global Volumeに置いたモデルを読む方式」を比べました。| 項目 | 値 |
|---|---|
| テンプレート | ACE-Step 1.5 XL v3.4.0（CUDA 12.8） |
| GPU | H100 SXM ×1（Secure Cloud） |
| データセンター | US-MO-1（全部の回で固定） |
| モデル | xl_base + qwen_0.6b + qwen_4b + VAE（合計約19.9GB） |
| ワークフロー | 50 steps / cfg 6 / euler / simple / 10秒 / bpm 72 |
| 測る区間 | Deployを押してから初回生成が終わるまで |
| 計測日 | 2026年9月28日 |
別リージョンのPodからもそのまま見えた
US-MO-1 のPodで Web Terminal を開くと、EU-RO-1 で書いた4ファイルが同じサイズで見えました。起動ログにもmodel already exists が4ファイル分出て、ダウンロードはスキップされています。
[start] models: /runpod-gv/models/acestep15xl
[start] model already exists: split_files/diffusion_models/acestep_v1.5_xl_base_bf16.safetensors
[start] model already exists: split_files/text_encoders/qwen_0.6b_ace15.safetensors
[start] model already exists: split_files/text_encoders/qwen_4b_ace15.safetensors
[start] model already exists: split_files/vae/ace_1.5_vae.safetensorsnobody:nogroup、パーミッションは -rw-rw-rw- になっていました。パーミッションを設定できないという公式ドキュメントの説明どおりです。
起動時にダウンロードする方式の結果
これまでのテンプレートのやり方です。3回とも同じサーバーに割り当たり、2回目と3回目はイメージがキャッシュされていました。| 区間 | 1回目 | 2回目 | 3回目 |
|---|---|---|---|
| Deploy → コンテナ起動 | 40.2秒 | 6.3秒 | 5.0秒 |
| モデルDL | 69.4秒 | 69.3秒 | 68.9秒 |
| Deploy → ComfyUI起動 | 117.3秒 | 82.2秒 | 80.8秒 |
| 初回生成 | 17.2秒 | 17.0秒 | 16.8秒 |
| Deploy → 初回生成完了 | 134.5秒 | 99.3秒 | 97.6秒 |
| 2回目の生成 | 10.8秒 | 10.8秒 | 10.8秒 |
Global Volumeから読む方式の結果
同じ条件で、モデルをGlobal Volumeから読んだ結果です。| 区間 | 1回目 | 2回目 | 3回目 |
|---|---|---|---|
| Deploy → ComfyUI起動 | 63.2秒 | 54.8秒 | 9.8秒 |
| 初回生成 | 1358.9秒 | 586.1秒 | 581.8秒 |
| Deploy → 初回生成完了 | 約23分42秒 | 約10分41秒 | 約9分52秒 |
| 2回目の生成 | 12.3秒 | 10.9秒 | 11.0秒 |
ComfyUIは起動してるのに、生成ボタンを押してから10分も待つの？
そうなんだよ。止まってるように見えるから、最初はPodが固まったのかと思った
Global Volumeから読むと初回生成が遅かった理由
時間がかかっていたのはモデルの読み込み
ComfyUIのログを区間ごとに分けると、時間のほとんどは「Model Initializing」、つまりモデルの重みを読み込む待ちでした。生成の計算そのものは、起動時DL方式と同じくらいの速さです。| 区間 | Global Volume（2回目） | 起動時DL（1回目） |
|---|---|---|
| テキストエンコーダの読み込み | 160.8秒 | 約1.7秒 |
| 拡散モデルの読み込み | 206.8秒 | 約2.1秒 |
| 拡散モデルのサンプリング（50ステップ） | 約8.9秒 | 約8.5秒 |
ファイルを頭から読むだけなら速い
Global Volumeそのものが遅いのかを確かめるため、別のPodで拡散モデル（約10GB）をcat で頭から読むだけの時間を測りました。
$ time cat /runpod-gv/models/acestep15xl/comfy-files/split_files/diffusion_models/acestep_v1.5_xl_base_bf16.safetensors > /dev/null
real 0m46.775s
user 0m0.042s
sys 0m9.035sコンテナディスクにコピーしてから読むと
そこで、Podが起動した後にモデルをGlobal Volumeからコンテナディスクへcp でコピーし、ComfyUIにはコピーしたほうを読ませる方法も1回だけ試しました。
| 区間 | 時間 |
|---|---|
| Deploy → ComfyUI起動 | 50.1秒 |
| Global Volume → コンテナディスクへコピー（19.9GB） | 3分36秒 |
| 初回生成 | 17.7秒 |
| Deploy → 初回生成完了 | 約4分44秒 |
モデルの置き場所3通りの比較
| 方式 | Deploy → 初回生成完了 |
|---|---|
| 起動時にHugging Faceからダウンロード | 97.6〜134.5秒（中央値 約1分39秒） |
| Global Volumeにコピーしてから読む | 約4分44秒（1回） |
| Global Volumeから直接読む | 約9分52秒〜23分42秒（中央値 約10分41秒） |
使ってみて気になったところ
APIからはGlobal Volumeが見えない
僕はPodの作成や課金の確認を、RunPodのAPI（MCP経由）でも行っています。ところが、執筆時点ではGlobal VolumeがAPIの結果に出てきませんでした。| 呼んだもの | 結果 |
|---|---|
Global Volumeを添付したPodの mounts |
{}（空） |
| ネットワークボリュームの一覧 | 空 |
| 日ごとの課金の集計 | ストレージの課金は$0。コンソールで課金が出ている日の行も無い |
課金は翌日にならないと確認できない
Billing explorerには「Billing data is 1 hour behind」と書かれています。ただ、僕が見た範囲では、日ごとの行はもっと遅れて出てきました。 日ごとの区切りはUTCなので、日本時間だと朝9時で1日が締まります。9月22日（UTC）の行を9月23日に3回見に行ったときは、こうでした。| 見た時刻（日本時間） | 9月22日の行 |
|---|---|
| 11:26 | まだ無い |
| 15:01 | まだ無い |
| 16:01 | 出ていた |
よくある質問
RunPodのGlobal Volumeとは何ですか？
データセンターに縛られないRunPodのストレージです。2026年9月15日にベータとして公開されました。一度作れば、どのリージョンのPodからでも起動時に添付できます。読み込みが多い用途（モデル置き場など）向けとされています。
ネットワークボリュームとの違いは何ですか？
ネットワークボリュームは作成時にデータセンターを1か所選び、そこで立てたPodからしか使えません。Global Volumeはデータセンターを選ばずに作れます。単価はGlobal Volumeが$0.09/GB/月＋IOPS、ネットワークボリュームが$0.07/GB/月（1TB未満）です（執筆時点・2026年9月）。
Hugging Faceからモデルを直接ダウンロードできますか？
僕が試した範囲ではできました。ACE-Step 1.5 XLの4ファイルで、パーミッションを設定できないという警告は出ましたが、すべて最後までダウンロードできました。
置いておくだけで操作の課金（Requests）はかかりますか？
僕が5日間置いた範囲では、書き込んだ日以外のRequestsは$0で、容量の課金（Storage）だけが出ていました。ベータ期間中の観測なので、実際の請求はBilling explorerで確認してください。
Global Volumeにモデルを置くと、Podの起動は速くなりますか？
ComfyUIが起動するまでは速くなりました。ただ、僕の環境（ACE-Step 1.5 XL・約20GB・H100 SXM）では、ComfyUIがGlobal Volumeから直接モデルを読むと初回の生成まで10分前後かかり、起動時にHugging Faceからダウンロードする方式（約1分39秒）より遅くなりました（執筆時点・2026年9月）。
Global Volumeは別のリージョンのPodからも使えますか？
使えました。EU-RO-1のPodで書き込んだモデルが、US-MO-1のPodからダウンロードなしでそのまま見えました。
RunPodのServerlessでもGlobal Volumeは使えますか？
使えます。2026年10月から、GPUのServerlessエンドポイントにベータで付けられるようになりました。エンドポイントの設定画面の Advanced にある Global volume から選びます。マウント先は /runpod-volume で、エンドポイントあたり1個まで、ネットワークボリュームとは併用できません（執筆時点・2026年10月）。
まとめ
Global Volumeを、ACE-Step 1.5 XLのモデル置き場として試しました。- データセンターを選ばずに作れて、北米・欧州のどちらに絞ったPodのデプロイ画面でも選べた
- Hugging Faceからの直接ダウンロードは、パーミッション警告は出るものの最後まで通った
- モデルを置いているだけの日は、Requestsは$0で、Storageだけが出ていた
- Podを7台起動した日でも、Requestsの合計は$0.012だった
- EU-RO-1で書いたモデルが、US-MO-1のPodからそのまま見えた
- APIからは見えないので、作成も課金の確認もコンソールで行う
- ダウンロードが無いぶんComfyUIの起動は速くなったが、ComfyUIから直接読むと初回の生成まで10分前後かかった
- ファイルを頭から読むだけなら約10GBが47秒で、コンテナディスクへコピーしてから読むと約4分44秒まで縮んだ
- それでも、Hugging Faceから起動時にダウンロードする方式（約1分39秒）のほうが早かった
- 2026年10月からはServerlessのエンドポイントにも付けられる（マウント先は
/runpod-volume）
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