GenAIモデルトレーニングの向こう：本番環境におけるAI推論ワークロードのコストおよびレイテンシーの削減とスケーラビリティの向上

IDC Perspectiveは、生成型AI（GenAI）推論ワークロードを本番環境で拡張する際の課題とイノベーションを考察し、コスト削減、レイテンシ改善、スケーラビリティに重点を置いています。推論パフォーマンスを最適化するためのモデル圧縮、バッチ処理、キャッシュ、並列化といった手法についても重点的に取り上げています。AWS、DeepSeek、Google、IBM、Microsoft、NVIDIA、Red Hat、Snowflake、WRITERといったベンダーは、GenAI推論の効率性と持続可能性を高めるための技術革新を推進しています。本稿では、組織に対し、推論戦略をユースケースに合わせて調整し、定期的にコストを見直し、専門家と連携することで、信頼性と拡張性に優れたAI導入を実現するようアドバイスしています。「AI推論の最適化は、スピードだけではありません。コスト、スケーラビリティ、持続可能性の間のトレードオフを設計し、イノベーションとビジネスインパクトが融合する実稼働環境で生成AIの潜在能力を最大限に引き出すことが重要です。」とIDC AIソフトウェアリサーチディレクターのKathy Lange氏は述べています。

エグゼクティブスナップショット

状況概要

• AI推論とは何ですか？なぜ重要なのですか？
• 効率的なAI推論に対する需要の高まり
  • GenAI推論インフラストラクチャスタック
  • GenAI推論パフォーマンスに影響を与える要因
    • モデル圧縮技術
    • データバッチ処理技術
    • キャッシュと記憶のテクニック
    • 効率的なデータの読み込みと前処理
    • 入力と出力のサイズを縮小する
      • 並列化
      • モデルルーティング
      • 最も効果的だと考えられるソフトウェアプラットフォーム最適化手法はどれか？
      • テスト時計算（推論時計算とも呼ばれる）
      • 新たな調査分野
  • テクノロジーサプライヤーイノベーション

テクノロジー購入者へのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 要約