生成 AI の発展に伴い、大規模言語モデル (LLM) 推論は、企業がインテリジェント アプリケーションを構築する際の中核的なコンピューティング能力要件の 1 つになりました。学習フェーズと比較して、推論フェーズでは、ワークロードの範囲が広く、リアルタイム性が求められ、また、性能とコストのバランス。この文脈では、Amazon Web Services（AWS） Gravitonシリーズプロセッサは、優れたコスト効率と幅広い互換性を備え、AI推論の新たな選択肢になりつつあります。
Amazon Graviton とは何ですか?
Amazon Graviton は、Arm アーキテクチャをベースに AWS が独自に開発したプロセッサです。 グラビトン3。従来の x86 アーキテクチャ プロセッサと比較して、Graviton は次の点で大きな利点があります。
- 高いコストパフォーマンス: 同様の事例と比較すると、費用対効果は次のように改善される。40%;
- 低消費電力: エネルギー消費が少ないほど、より環境に優しいコンピューティングが可能になります。
- 多様なインスタンスタイプ: 汎用、コンピューティング、メモリ最適化までさまざまなインスタンスをサポートし、AI シナリオに柔軟に適応します。
- AWSネイティブ最適化: Amazon EC2、ECS、EKS およびその他のサービスと緊密に統合されており、すぐに使用できます。
Graviton + AI 推論: なぜ完璧にマッチするのか?
AIトレーニングの分野ではGPUが依然として優勢だが、推論フェーズ特にエッジ展開、小規模モデルの実装、バッチ サービス呼び出しなどのシナリオでは、CPU の方が柔軟性とコスト面で優れています。
1. 低コストで大規模導入
大規模モデルを微調整または量子化した後、多くのシナリオではGPUの計算能力に頼らなくなり、同時実行パフォーマンスと単一呼び出しコスト。 Graviton は 1 ドルあたりのパフォーマンスが高く、推論タスクをより低コストで完了できるため、大規模な LLM サービス クラスターの構築に適しています。
2. 主流のAIフレームワークをサポートする
現在、AWS は次のような Graviton の推論加速最適化を公式に提供しています。
- TensorFlow、PyTorch: Neon 命令セット、XLA コンパイラ、およびその他のアクセラレーション メソッドをサポートします。
- ONNX ランタイム: Graviton にネイティブに適合しており、マルチスレッド実行で優れたパフォーマンスを発揮します。
- ハギングフェイストランスフォーマー: Optimum Neuron などのツールで使用できます。
- Amazon SageMaker: Graviton インスタンスのサポートを提供し、基盤となる構成を必要とせずにモデルを展開できるようにします。
3. テスト結果は驚くべきものだった
AWS 公式データによると、BERT ベースの推論に Amazon EC2 C7g (Graviton3 ベース) インスタンスを使用すると、C6i (Intel アーキテクチャ) インスタンスと比較してレイテンシーが短縮されます。 20%、各推論のコストが削減される 35%これは、AI 推論シナリオにおける Graviton の実際の利点を完全に実証します。
企業はどのようにスタートすべきでしょうか?
AI 推論を Graviton インスタンスに移行するのは実際にはそれほど複雑ではありません。一般的なプロセスは次のとおりです。
- 既存モデルの互換性を評価する: Arm アーキテクチャ上での実行をサポートしているか、または変換可能な ONNX モデルがあるかどうかを確認します。
- 適切なインスタンスタイプを選択する: 計算集約型 (C7g)、メモリ最適化 (R7g)、汎用 (M7g) など。
- コードの適応とチューニング: AWS が提供する Graviton 最適化ツールキット (Amazon CodeCatalyst、Graviton Ready SDK など) を使用します。
- SageMakerやECS/EKSなどのプラットフォームにデプロイする: エンドツーエンドの推論サービスを迅速に構築します。
- パフォーマンスを監視し、継続的に最適化する: CloudWatch、Amazon CloudTrail などのツールと組み合わせてパフォーマンス分析を行います。
要約する
AI が発展し続けるにつれて、企業は従来のハードウェア パスに限定されなくなります。 Amazon Gravitonは、コスト効率が高く、エネルギー効率が高く、幅広い互換性を持つCPUプロセッサであり、徐々に普及しつつあります。 AI推論の新たな礎。生成 AI アプリケーションを構築する場合でも、既存のモデルに基づいて導入コストの削減を目指す場合でも、Graviton は新たな選択肢となる価値があります。
