資料の紹介

　GPU（画像処理半導体）はAI開発に不可欠な計算資源だ。特に大規模言語モデル（LLM）や画像認識モデルの学習には、高性能なGPUクラスターが欠かせない。だが、現実にはほとんどの企業が高価なGPUを使い切れていない。2024年にイスラエルのClearMLが実施した調査によれば、ピーク時でもGPU利用率が85％を超える企業は7％にとどまった。

　状況の改善は容易ではない。AIの処理プロセスは、プロセサ（GPU/CPU）、データI/O、ネットワーク、メモリー、ソフトウエア（フレームワーク、ランタイム、通信ライブラリ）など、多くの要素の連携で成立しており、1カ所でもボトルネックがあると、GPUは待機し続け、電力・時間・費用が失われる。

　本資料では、GPUの性能を引き出すパフォーマンスエンジニアリングの検証結果を詳しくまとめた。パフォーマンスエンジニアリングツールの自動チューニング機能や改善ガイダンスを活用し、継続事前学習処理および巨大推論処理の実行環境を最適化。それぞれ費用対効果を既存サービスの2倍、3倍に高めたという。多くの実測データを交え、検証環境やチューニング手法、改善効果を丁寧に解説しており、AIインフラに関わる実務者はぜひ参考にしたい。

この先は日経クロステック Active会員の登録が必要です

日経クロステック Activeは、IT／製造／建設各分野にかかわる企業向け製品・サービスについて、選択や導入を支援する情報サイトです。製品・サービス情報、導入事例などのコンテンツを多数掲載しています。初めてご覧になる際には、会員登録（無料）をお願いいたします。