推論イノベーション:AI 業界が推論コストをいかに削減しているか

推論コストを下げる方法を見つけることは、おそらく企業がAI戦略を導入する際に直面する最も重要な課題です。

AIライフサイクルでは、モデルのトレーニングプロセスには多額の設備投資が必要であり、通常、一定期間にわたって大量の計算とデータが必要となるのが特徴です。しかし、運用コストが繰り返し発生するのは推論（トレーニング済みモデルの適用）であり、その継続的な性質のため、初期のトレーニング費用をすぐに上回る可能性があります。

AI業界はこの課題を理解しているため、AI推論コストの削減に焦点を当てたソリューションプロバイダー間で激しい競争が繰り広げられています。この進歩により、さまざまな業界にわたって AI テクノロジーをより広範かつ頻繁に導入できるようになり、予算の限られたスタートアップ企業を含む、より幅広い企業が AI を利用できるようになりました。この協調的な取り組みは、市場シェアを獲得できるソリューションプロバイダーに経済的利益をもたらすだけでなく、AIアプリケーションを持続的かつ包括的に発展させるために不可欠なハードウェアおよびソフトウェア開発における技術革新にも拍車をかけます。

推論コストの技術的要因

ニューラルネットワークの深さと幅を含むモデルのアーキテクチャの複雑さは、推論コストに直接影響します。レイヤーとパラメーターの数が多い複雑なモデルでは、より多くのメモリが必要になるだけでなく、各推論要求を処理するための計算能力も高くなります。

フロップの要件

• 計算強度:AI モデル、特に GPT-4 や Llama-2 などのディープラーニングモデルには、FLOPS 単位で測定される大量の計算能力が必要です。この指標は、システムが 1 秒間に実行できる浮動小数点演算の数を示します。これは、このようなモデルを実行することの実現可能性とコストを判断する上で重要です。
• コストへの影響:推論のコストは、モデルの FLOPS 要件の影響を大きく受けます。FLOPS が高いほど、1 秒あたりの計算が複雑になり、計算リソースとエネルギーの使用量が増え、ひいては運用コストも上昇します。

アプリケーション別の処理コスト

AIアプリケーションのコンテキストでは、主にデータの複雑さと処理要件の違いにより、推論コストはテキスト、画像、ビデオなどのデータタイプによって大きく異なります。

• テキスト処理:テキストベースの推論は、主にテキストの各部分 (単語または単語の一部) がトークンであるトークン処理に依存します。データ構造がそれほど複雑ではないため、テキストの計算コストは一般に、画像や動画に比べてデータ単位あたりの計算コストが低くなります。ただし、テキストの長さとモデルのパラメーターサイズによって、必要な FLOPS が増加し、コストに影響する可能性があります。たとえば、GPT-4 のようなモデルで 512 トークンの入力を処理する場合、高解像度の画像解析に比べて必要な計算リソースが大幅に少なくなるため、テキスト推論の計算コストは一般的に低くなります。
• ピクセル処理:画像およびビデオ処理モデルの場合、コストは処理するピクセルデータの解像度と量によって決まります。画像や動画の解像度が高くなると、当然、分析に必要な計算能力が高くなり、必要な FLOPS が増加し、コストも増えます。
• 画像/動画生成:デジタルアート生成、医療画像、バーチャルデザインなどのアプリケーションで活用される画像生成タスクの場合、計算コストは主に生成される画像の解像度と複雑さに左右されます。動画の生成では、基本的に 1 秒間に複数の画像 (フレーム) を生成する必要があるため、複雑さとコストが増加します。たとえば、1080p の解像度で 30 フレーム/秒で 10 秒のビデオクリップを生成する場合、最大 300 フレームの処理には計算負荷がかかるため、要求がはるかに厳しくコストがかかる可能性があります。この処理では、1 秒あたりに生成されるフレーム数で計算負荷が乗算されるだけでなく、生成されるビデオの滑らかさと連続性を確保するための時間的コヒーレンスとフレーム補間に関連するコストも増加します。ビデオ生成に使用されるモデルは、多くの場合、時間的ダイナミクスを統合したシーケンシャル・フレーム・データで動作するため、計算オーバーヘッドが増加します。

推論価格ダイナミクス

柔軟性、費用対効果、予測可能性を融合させて、サービスプロバイダーが提供する価格設定モデルが運用上のニーズや財務目標に合致するようにすることで、企業は技術投資を最大化することにますます精通するようになっています。

推論価格モデルの種類:

• 計算時間:料金は、タスクごとに必要な処理時間に基づいており、処理ユニットとリージョンの選択の影響を受けます。たとえば、AWS の EC2 サービスで NVIDIA Tesla V100 などの GPU インスタンスを使用する場合、リージョンや特定のインスタンス構成によっては、1 時間あたり約 3.06 USD の料金がかかる場合があります。
• クエリー・ボリューム:プロバイダーは、実行された個々の推論ごとに課金する場合があり、ユーザー中心のアプリケーションではこの金額が急速に蓄積されることがあります。たとえば、1 か月あたり最初の 100 万クエリの料金は 1000 クエリあたり 1.50 USD から始まる場合があります。
• データ転送料金:AI 処理環境でのデータの入出力にかかるコスト。特にクラウドベースのデプロイメントで発生するコストです。たとえば、ある企業が 1 か月あたり 1 か月あたり最初の 10 TB に対して GB あたり約 0.087 USD を請求する場合があります。

AWS、Google Cloud、Azure などの大規模なクラウドプロバイダーはスケーラブルなインフラストラクチャを提供しており、スケールメリットを活用して特定の利点を提供する場合があります。ただし、それらの価格モデルは複雑で予測がつかない場合があります。多くの場合、小規模なプロバイダーはより透明性が高く、場合によってはより経済的なオプションを提供しますが、大規模な競合他社が提供する広範なインフラストラクチャとスケーラビリティが不足している場合があります。

推論コスト削減のための高度なソリューション

AI推論コストを効果的に削減するために、企業はさまざまな技術分野にわたるイノベーションを積極的に追求しています。この意味でのコスト最適化は、通常、推論の高速化/レイテンシの低減、または計算リソースのより効率的な使用のいずれかによって実現されます。コスト削減に貢献している主な進歩は次のとおりです。

ハードウェア最適化:

• GPU 開発:Google の TPU (テンソルプロセッシングユニット) や NVIDIA の Tensor コア (A100 や H100 など) などの例は、特にディープラーニングモデルで最も一般的なタイプの計算を高速化することに重点を置いています。この速度は、AI で一般的に使用される大規模なデータセットの処理に不可欠な、より並列的なデータ処理を可能にするアーキテクチャの改善によって実現されています。GPU プロバイダーは、より効率的なマシンを作るために、常に限界に挑戦しています。
• エネルギー効率：各計算に必要な電力を削減することで、企業は推論あたりのコストを大幅に削減でき、法外な光熱費を負担することなく、AIテクノロジーをより広く継続的に使用できるようになります。さらに、新しいハードウェアモデルには、多くの場合、強化された放熱技術が組み込まれているため、エネルギー効率がさらに向上し、データセンターでの高価な冷却システムの必要性が減ります。この高速、低消費電力、および冷却要件の軽減の組み合わせは、全体的な運用コストの削減に大きく貢献します。そうすれば、クラウドプロバイダーはコスト削減を推論コスト削減という形でエンドユーザーに還元できます。

ソフトウェア最適化:

• モデルの量子化:この手法では、計算に使用される数値の精度が (浮動小数点精度から低ビット整数に) 低下します。これにより、モデルサイズが小さくなり、精度を大幅に損なうことなく推論を高速化できます。量子化によってモデルの軽量化と高速化が可能になり、必要な計算リソースも削減されます。
• モデルプルーニング:プルーニングでは、モデルから冗長または重要でない重みを削除することで、ニューラルネットワークの複雑さとサイズを大幅に削減できます。この合理化されたバージョンのモデルでは、実行に必要な計算能力が少なくて済むため、エネルギー使用量と推論時間の両方が削減されます。

ミドルウェアの強化:

• モデルサービングフレームワーク:NVIDIA の Triton Inference Server のようなツールは、マルチモデルサービス、動的バッチ処理、GPU 共有をサポートすることで、AI モデルのデプロイを最適化します。これらの機能により GPU リソースのスループットと効率が向上し、運用コストの削減に役立ちます。
• 負荷分散技術:高度な負荷分散アルゴリズムにより、推論要求が利用可能なコンピューティングリソース全体に効率的に分散され、ボトルネックが防止され、ハードウェアの利用率が最大化されます。

API 管理:

• マネージドAIサービス:クラウドプロバイダーは、基盤となるインフラストラクチャの複雑さを抽象化し、スケーラビリティを管理するAPIを通じてAIサービスを提供します。このモデルにより、企業は物理サーバーやデータセンターのトレーニングや管理にかかるオーバーヘッドなしで、必要な推論計算分だけを支払うことができます。
• 自動スケーリング:最新の API 管理プラットフォームには、需要に応じてアクティブなサーバーインスタンスの数を自動的にスケーリングする機能が含まれています。つまり、需要が少ない時期には、使用されるリソースが少なくなり、コストが削減されます。逆に、需要のピーク時には、リソースを恒久的に割り当てなくても、システムをスケールアップして安定したパフォーマンスを確保できます。

プロンプトエンジニアリング：

• 計算オーバーヘッドの削減:効率的なプロンプトは、最小限のトークン数または処理ステップで AI モデルから最も関連性の高い情報を引き出すように設計されています。これにより、処理されるデータ量が直接削減され、必要な計算能力が削減されます。たとえば、プロンプトが適切に設計されていれば、フォローアップの質問や説明を行う必要がなくなり、プロセスを 1 回の推論サイクルに簡略化できます。
• レイテンシーと処理時間の最小化:プロンプトエンジニアリングは、必要な計算の複雑さを軽減することで、応答時間のレイテンシを減らすこともできます。これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上するだけでなく、処理されるクエリごとのエネルギー消費と関連コストも最小限に抑えられます。

これらのイノベーションは、AIモデルの実行に関連するコストを削減し、幅広いアプリケーションでAIをより利用しやすく持続可能なものにするために不可欠です。いずれのアプローチも、初期計算からモデルの展開方法や操作方法まで、推論プロセスのさまざまな側面に対応しており、効率の最適化と経費削減に向けた包括的な取り組みを示しています。

GMI クラウドの戦略

業務効率の合理化:

GMI Cloudは、その垂直統合構造を活用して、AIサービスの展開と管理を合理化します。たとえば GMI Cloud では、特定の AI ワークロード向けに調整された NVIDIA GPU を、GPU の使用率を最大化するカスタムソフトウェアと組み合わせて使用する場合があります。ハードウェアの選択からソフトウェア開発、デプロイまで、スタック全体を管理することで、GMI Cloud は複数のベンダーのコンポーネントを統合する場合によく発生する非効率性を排除します。このアプローチは、セットアップとスケーリングのプロセスをスピードアップするだけでなく、運用の複雑さとコストも大幅に削減します。

アドバンストソフトウェアスタック

GMI Cloudは、推論をより簡単かつ効率的に実行できる強力なソフトウェアプラットフォームを構築しました。主な機能は次のとおりです。

• マルチテナントKubernetes環境:GMI CloudはマルチテナントKubernetesクラスターを活用して、コンテナ化されたAIワークロードを高効率でオーケストレーションし、インフラストラクチャのコストを大幅に削減します。これらの環境では、テナントごとの正確なリソース分離と使用率メトリックが可能になり、リソースを無駄にすることなく最適な割り当てが可能になります。Kubernetes は CPU と GPU リソースを動的に調整して、ワークロードの急増に効果的に対処します。たとえば、AI モデルの再トレーニングやバッチ推論タスク中に、Kubernetes は GPU 使用率などのリアルタイムメトリクスやキューの長さなどのカスタムメトリクスに基づいて Horizontal Pod Auto Scaling を使用してリソースを柔軟にスケーリングできます。たとえば、一般的なデプロイでは、使用するインスタンスタイプに応じて、GPU インスタンスを 2 個使用していたのが、ピーク負荷時には 10 個に縮小し、推論操作あたりのコストを 1 時間あたり数百ドルから 1 ドル未満まで最適化できます。
• InfiniBandにリンクされたコンテナリゼーション：InfiniBandアーキテクチャは、GMI Cloudのコンテナ化された環境に大きな利点をもたらし、AIデータのスループット要求に不可欠な低レイテンシーで高スループットの接続を提供します。InfiniBandは、最大200 Gbpsの帯域幅とサブマイクロ秒のレイテンシーをサポートします。これは、並列ビデオ処理や複数のノードにまたがる大規模な機械学習アルゴリズムで使用されるような分散型AIモデルにおける通信オーバーヘッドを減らすために重要です。InfiniBand を実装すると、ノード間のデータ転送が CPU をバイパスしてメモリに直接アクセスするため、レイテンシーと CPU 負荷が大幅に削減されます。このセットアップにより、ニューラルネットワークでの大規模なテンソル操作に伴う時間と計算オーバーヘッドが最小限に抑えられるため、特に高解像度の画像分析やリアルタイムのビデオストリーミング分析を使用する場合に、フレームごとまたはクエリごとの推論コストが削減されます。
• NVIDIA ネットワークインターフェイスマイクロサービス (NIM) との互換性:NVIDIA NIM を統合することで、GPU アクセラレーションタスクに特化した GMI Cloud のインフラストラクチャ内のネットワーク効率が大幅に向上します。NIM は、大規模な分散型 AI アプリケーションのスループットを維持するために不可欠な、マルチノード展開におけるデータパスの最適化と輻輳の管理を行う高度なネットワーク機能を提供します。たとえば、トランスフォーマーのように複雑なモデルを実行する環境で GPU 間の通信が頻繁かつ集中的に行われる環境では、NIM はジッターの低減と帯域幅利用率の向上に役立ちます。これは、推論フェーズとトレーニングフェーズを迅速化するための鍵です。ネットワーク効率の向上により、各ノードがGPU（最大900 GB/秒のNVLinkを搭載したNVIDIAのH100 GPUなど）の理論上のピークパフォーマンスでデータを処理できるようになり、データポイントあたりの推論時間が大幅に短縮され、自然言語処理タスク用のGPTやビデオ生成用のSoraなどの高度なAIモデルの実行に関連するコストが削減されます。

業界固有のカスタマイズ:

GMI Cloudは、業界固有のカスタマイズを提供することでクライアントの業務を強化し、ハードウェアとソフトウェアの両方が、ヘルスケア、金融、小売などの固有のセクターの要求に複雑に対応できるようにします。このカスタマイズされたアプローチは、効率を高め、AI 主導のプロセスをスピードアップするだけでなく、不必要な計算作業負荷とエネルギー消費を削減することで運用コストを大幅に削減します。クライアントは、特定の業界ニーズに合わせて最適化されたパフォーマンスから恩恵を受けます。これらのカスタムソリューションはスケーラビリティも備えているため、企業はテクノロジーに多額の再投資をしなくても新しい課題に適応し、成長することができます。最終的に、この戦略的焦点により、GMI Cloudのクライアントは、一般的な代替ソリューションよりも優れたパフォーマンスを発揮し、推論コストを削減する最適化されたAIソリューションを活用して、競争力を高めることができます。

結論

推論コストを削減することで、企業は長期的な運用経費を削減して収益性を高め、AIソリューションをより効果的に拡張し、AI主導のサービスをより経済的に実行可能なものにすることで競争力を高めることができます。

より高度で費用対効果の高い推論ソリューションの継続的な開発は、さまざまな分野で新たな可能性を切り開き、イノベーションと競争力を促進する可能性があります。企業は、業務の変革だけでなく、AI テクノロジーへのアクセスの民主化も約束する、より利用しやすく、効率的で強力な AI ツールに期待しています。

参考文献

• https://www.factorialfunds.com/blog/under-the-hood-how-openai-s-sora-model-works
• https://research.ibm.com/blog/AI-inference-explained
• https://hbr.org/2023/11/what-ceos-need-to-know-about-the-costs-of-adopting-genai
• https://www.tensorops.ai/post/understanding-the-cost-of-large-language-models-llms