AI推論コンピューティング：専門ハードウェアの次なるフロンティア

人工知能モデルのトレーニングにおける膨大な計算需要が、しばしば見出しを飾り、投資家を魅了する一方で、より静かでありながら同様に深遠な課題が浮上しています。それはAI推論の要件です。トレーニングされたAIモデルが実際に使用されるこのフェーズは急速に進化しており、今日の最先端GPUを限界まで追い込む可能性があります。

d-Matrixの創設者兼CEOであるSid Shethは、AIランドスケープにおける重要な変化を指摘しています。AIモデルトレーニングの世界は、歴史的に「モノリシック」であり、主にGPU、特に単一の著名な企業の製品に支配されてきました。しかし、AI推論の領域は著しい対照を示しています。それは決して万能なシナリオではなく、広範な種類のワークロードが特徴であり、それぞれが異なる計算要件を必要とします。一部のユーザーはコスト効率を優先し、別のユーザーはモデルとのリアルタイムの対話性を求め、また別のグループはデータスループットの最大化にのみ焦点を当てているかもしれません。この固有の多様性は、単一のハードウェアアーキテクチャやコンピューティングインフラストラクチャが、これらすべての多様なニーズを同時に効率的に満たすことができないことを意味します。Shethは、推論の真に「異種」な未来を予測しており、そこでは個々のユーザーやアプリケーションの特定の要求を満たすために、専門化されたクラス最高のハードウェアが展開されるでしょう。

AI推論における最も重要な技術的課題の1つは、データを格納するメモリが、それを処理する計算ユニットに物理的に可能な限り近い状態を保つことです。この近接性は、AIワークロード、特に生成AIを含むワークロードがメモリへの頻繁なアクセスを必要とするため、極めて重要です。コンテンツを生成する際、モデルは以前のデータのキャッシュに大きく依存します。生成される新しい「トークン」（単語やサブワードのようなデータの断片）ごとに、次の最適な出力を決定するために、このキャッシュされた情報にアクセスする必要があります。この問題はAIエージェントで劇的に激化し、メモリ要求が10倍、あるいは100倍にエスカレートします。結果として、メモリと計算の間でデータが移動する距離を最小限に抑えることが最重要となり、推論操作の速度、効率、コスト効率に直接影響を与えます。

企業はこの課題に対処するために積極的に革新を進めています。例えば、d-MatrixのCorsair AI推論プラットフォームは、メモリと計算のアーキテクチャと配置に対する斬新なアプローチを具体化しています。同社は特殊なチップレットを構築し、それらを柔軟なファブリックに共同パッケージ化しています。この設計はプラットフォームに重要な弾力性とモジュール性を提供し、顧客の要件に応じて正確にスケールアップまたはスケールダウンすることを可能にします。Corsair内では、メモリ層と計算層がパンケーキのスタックのように直接積み重ねられています。この革新的な設計は、データが移動する必要がある物理的な距離を劇的に短縮します。Shethが説明するように、データはメモリからその直下にある計算ユニットへと効果的に「降り注ぎ」、層間の表面積の増加がはるかに高いデータ転送量を促進します。

AIアプリケーションが普及し成熟し続けるにつれて、注目は、モデルトレーニングの初期の重労働から、それらを大規模に実行するという継続的で多様かつ同様に要求の厳しいタスクへと徐々に移りつつあります。AIインフラストラクチャの未来は、これらの進化する推論要件によって間違いなく形作られ、専門ハードウェアの革新の新たな波を推進するでしょう。