AIワークロードのインフラストラクチャ要件：実際に必要なもの

人工知能（AI）インフラストラクチャは、単なるハードウェアの増加ではありません。高度に分散され、リソースを大量に消費し、コンピューティング、ストレージ、ネットワークの各層が緊密に結合された、新しいクラスのシステムです。

AIワークロードには、部品の集合体ではなく、協調システムとして機能するインフラストラクチャが必要です。AIインフラストラクチャの4つの柱（コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、オーケストレーション）は、 ベンダーの誇大宣伝や理論上のピークパフォーマンスではなく、実際のワークロードです。

データサイエンティストがこう言うとき、 「新しいAIプロジェクトにはGPUが必要です」 彼らが本当に求めているのは、予測不可能なデータフロー、膨大なスループット、そして絶え間ない変化に対応できる基盤です。

このブログでは、従来の機械学習モデルから生成 AI システムまで、大規模な AI ワークロードをサポートするために実際に必要なインフラストラクチャについて概説します。

AIワークロードを理解する：それぞれの違い

GPU のサイズを決定したり、より高速なストレージを購入したりする前に、AI ワークロードが従来のインフラストラクチャのプレイブックを破壊する理由を理解する必要があります。

AI ワークロードは次のとおりです。

• 確率論的: 静的なロジックではなく、パターンを使用して予測を行います。
• リソースを大量に消費する: トレーニングには膨大なコンピューティングとメモリが消費され、多くの場合、数日または数週間かかります。
• 分散： データ処理、トレーニング、推論は、多くの場合、クラウド、エッジ、オンプレミスなど、さまざまな環境で実行されます。
• 進化中: モデルは現実世界のデータが変化するにつれて時間の経過とともに劣化し、再トレーニングと再展開が必要になります。

従来のアプリケーションとは異なり、AIワークロードは明確な順序で実行されるわけではありません。コンピューティング、ストレージ、ネットワークという3つのコアコンポーネントは同時に、かつ相互に依存しながら動作するため、1つのボトルネックがシステム全体に影響を及ぼします。

インフラストラクチャの選択では、これらの特性を考慮する必要があります。

AIワークロードのコアインフラストラクチャ要件

AI インフラストラクチャの成功または失敗は、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、オーケストレーションの 4 つのシステムがどれだけうまく連携するかによって決まります。

それぞれの柱はAIライフサイクルの異なる部分をサポートしていますが、どれも単独では機能しません。ネットワークが遅いとGPUが不足し、ストレージ効率が悪いとデータパイプラインが停滞します。オーケストレーションが不十分だと、アイドル時間が予算の無駄になってしまいます。

それぞれの柱に実際に何が必要なのかを分析してみましょう。

コンピューティング: 適切なアクセラレータの選択

コンピューティングはあらゆるAIシステムのエンジンです。モデルのトレーニング、推論リクエストの処理、データ処理のオーケストレーションなど、あらゆる場面でコンピューティングが重要な役割を果たします。課題は、特定のワークロードに最適なハードウェアを選定することです。

グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）は、AIトレーニングの主力であり続けています。GPUは、ディープラーニングモデルやトランスフォーマーアーキテクチャに必要な並列演算処理向けに設計されています。視覚、言語、あるいは生成アプリケーション向けの大規模モデルをトレーニングする場合、GPUは不可欠です。NVIDIAはCUDAエコシステムで依然としてトップを走っていますが、AMDをはじめとする他のベンダーも急速に追い上げています。LogicMonitorは、NVIDIA GPUの監視を組み込みでサポートしています。 Nvidia-SMI モニタリング 高速かつ効率的な解析に最適化されています

テンソルプロセッシングユニット（TPU）と専用アクセラレータは、よりニッチなユースケースに特化しています。GoogleのTPUはTensorFlow環境で優れた性能を発揮し、AWSのInferentiaチップは費用対効果の高い推論向けに最適化されています。これらはパフォーマンスの向上をもたらしますが、特定のプラットフォームやツールチェーンに縛られるという欠点もあります。

中央処理装置（CPU）を過小評価してはいけません。CPUはオーケストレーション、データ前処理、軽量推論を担います。高性能なGPUと性能不足のCPUを組み合わせると、データ準備がボトルネックとなり、アクセラレータはアイドル状態になります。

適切なコンピューティング設定により、パワー、コスト、柔軟性のバランスが取れます。

ストレージ: AIのデータ需要を満たす

ストレージはAIインフラの縁の下の力持ちであり、しばしば最初のボトルネックとなります。トレーニングデータはGPUを稼働させるのに十分な速度で移動する必要がある一方で、ストレージはペタバイト規模の非構造化データにも対応できる拡張性も求められます。

AI ワークロードは、次の 2 つのストレージの現実に依存します。

• 大規模なデータセット（トレーニング、チェックポイント、モデル成果物用）の容量
• アクティブトレーニングのスループット（GPU がアイドル状態にならないようにするため）

オブジェクトストレージ（Amazon S3、Google Cloud Storageなど） アズールブロブ）は、スケールとコスト効率に優れています。即時アクセスを必要としない生のデータセット、アーカイブ、モデルチェックポイントに最適です。

しかし、アクティブトレーニングとなると、オブジェクトストレージは遅すぎます。毎秒数百万サンプルを処理するGPUは、ネットワークレベルのレイテンシーを待つことはできません。そこで、高性能NVMe SSDや分散ファイルシステム（LustreやIBM Spectrum Scaleなど）の出番です。これらのシステムは、大量のデータを必要とするモデルに必要なスループットを提供します。

分散環境では、ノード間で同時にデータにアクセスできなければなりません。並列ファイルシステムとキャッシュレイヤーは、大容量と低レイテンシのアクセスのギャップを埋め、トレーニングジョブが実行中に停止するのを防ぎます。

AIのパフォーマンスは、生のコンピューティング能力よりも、ストレージがGPUにどれだけ効率的にデータを供給するかに大きく左右されます。ストレージの速度が低下すると、その上位にあるすべてのものも速度低下を起こします。

ネットワーキング：高速データ移動

ネットワークはAIインフラストラクチャの結合組織です。分散システムがスムーズに動作するか、データ移動の負荷に耐え切れず動作を停止するかを左右します。

AIワークロードは、コンピューティングノード、ストレージシステム、オーケストレーション層の間で膨大な東西トラフィックを生成します。分散学習中、GPUはモデルの勾配を常に同期させる必要があります。ネットワークが帯域幅を処理できない場合、コンピューティングへの投資は無駄になってしまいます。

ここで InfiniBand と RDMA (リモート ダイレクト メモリ アクセス) が登場します。これらのテクノロジにより、レイテンシが短縮され、スループットが最大化され、ノード間の GPU が 1 つの統合システムとして動作できるようになります。

ほとんどのクラウド導入において、100Gbps以上のイーサネットは、InfiniBandの複雑さを伴わずに高いスループットを提供する最適な選択肢となっています。しかし、構成を軽視してはいけません。トポロジーの認識、バッファ調整、帯域幅の優先順位付けは、トレーニングの効率を左右する可能性があります。

エッジでは優先順位が変わります。接続が不安定になる場合があり、レイテンシが重要になります。自律型マシンで推論を実行する場合、クラウドへの200ミリ秒の往復は長すぎます。そのため、エッジAIはコンピューティングをデータソースに近づけ、ローカル処理とインテリジェントなキャッシュによって、接続が断続的でも稼働時間を維持します。

AIインフラにおいて、ネットワークはパフォーマンスを倍増させる装置（あるいは税金）です。世界最高のハードウェアでも、遅いデータ転送には追いつけません。

展開および管理ツール

完璧なハードウェアがあっても、効果的なオーケストレーションがなければ、AI インフラストラクチャは混乱状態に陥ります。

AIワークロードは動的です。数千もの並列プロセスが稼働し、モデルの学習、推論、再学習に合わせてスケールアップとスケールダウンを繰り返します。こうした複雑な処理を手動で管理するのは現実的ではありません。そこで、オーケストレーションと管理ツールが役立ちます。

Kubernetesは現在、コンテナオーケストレーションの事実上の標準であり、AIにおいても同様に強力です。Kubeflow、Ray、DaskなどのプラットフォームはKubernetesを拡張し、分散トレーニング、モデルサービング、ワークロードスケジューリングをサポートし、自動スケーリングとフォールトトレランス機能も備えています。 LogicMonitorのKubernetesモニタリング統合により、統一された可視性を実現 クラスター、コンテナ化されたアプリケーション、ハイブリッド インフラストラクチャに統合されます。

機械学習のライフサイクル全体に注力する組織には、MLOpsプラットフォーム（MLflow、Vertex AI、SageMakerなど）が、実験の追跡からデプロイ、モニタリングまですべてを処理します。これらのプラットフォームは運用上のオーバーヘッドを削減しますが、特定のエコシステムへの依存度が高くなります。成熟度と柔軟性のニーズに応じてお選びください。

自動化は不可欠です。AIワークロードは頻繁に障害が発生しますが、自動化されたリカバリ、スケーリング、リソースの最適化により、連鎖的なダウンタイムと無駄な支出を防止できます。

オーケストレーションはインフラストラクチャをシステム化します。コンピューティング、ストレージ、ネットワークを、生きた適応型のファブリックへと接続します。 コンテナオーケストレーション AI ワークロードの信頼性を維持し、コストを予測可能にします。

インフラストラクチャの統合と拡張

ベンダーのプレゼンテーションには記載されていない点があります。AIインフラストラクチャは単独で存在するものではありません。レガシーシステムから最新のクラウドアプリ、エッジデプロイメントまで、組織が運用する他のあらゆるものと共存する必要があります。

多くの環境は、選択ではなく必然的にハイブリッド化されています。トレーニングは、コンピューティング能力に柔軟性のあるクラウドで行われることが多く、推論はレイテンシが問題となるエッジに近い場所で実行されます。データ処理は、ガバナンスやコンプライアンスルールが適用されるオンプレミスで行われる場合もあります。

この混在は、インフラストラクチャのあらゆるレイヤーに複雑さをもたらします。クラウドごとに、AIに最適化されたインスタンス、ストレージ層、価格モデルが異なります。クラウド間でワークロードを移動すると、データ出力コスト、レイテンシ、セキュリティリスクが発生する可能性があります。

しかし、ハイブリッドは必ずしも混沌を意味するわけではありません。適切な戦略を講じることで、分散型AIインフラストラクチャは強みとなり得ます。

さらに、企業がAI向けにデータセンターを近代化する際には、 可観測性、コスト管理、インテリジェントな自動化を連携させる ハイブリッド環境全体でパフォーマンスと一貫性を維持します。

スケーラブルで統合された AI インフラストラクチャのベスト プラクティス:

• ハイブリッドを早期に計画する: 依存関係を壊すことなく、ある環境でトレーニングし、別の環境で推論できるワークフローを設計します。
• ポータブルなツールとフレームワークを使用します。 Kubernetes、Kubeflow、オープン MLOps プラットフォームにより、クラウド間でのワークロードの移動が容易になります。
• 監視を一元化: 見えないものは管理できません。オンプレミス、クラウド、エッジにまたがる可視性を提供し、 アプリケーションとサービス全体の統一されたビュー。
• データ移動を最適化: 環境間の転送コストと遅延を最小限に抑えるデータ パイプラインを設計します。

分散型AIインフラストラクチャ全体の可観測性

AIワークロードが複数のクラウド、オンプレミスシステム、エッジロケーションにまたがる場合、 ハイブリッド可観測性 すべてをまとめる基盤となります。

従来の監視ツールは、動かないサーバー、予測どおりに動作するワークロード、学習やドリフトのないコードなどの静的インフラストラクチャ向けに構築されました。

AIワークロードはそうではありません。確率的、分散的、かつ動的であるため、モデルの精度が低下したりGPUの使用率が急落したりしても、システムは健全に見えることがあります。

AI インフラストラクチャの可観測性とは、次のことを意味します。

• モデルのパフォーマンスとコストとの関連で GPU、CPU、メモリのメトリックを確認します。
• ハイブリッドおよびマルチクラウド システム全体でコンピューティング、ストレージ、ネットワーク データを相関させます。
• トレーニング時間や推論の遅延に影響する前に、ボトルネックを早期に検出します。
• モデルのドリフト、データ品質の問題、またはハードウェアの非効率性をその原因までさかのぼって追跡します。

これはどこですか？ ロジックモニター エンビジョン の登場です。これにより、運用チームは分散環境 (クラウド、オンプレミス、エッジ) 全体のエンドツーエンドの可視性を得ることができ、インフラストラクチャが稼働しているかどうかだけでなく、それに依存するモデルに対してパフォーマンスが発揮されているかどうかも把握できるようになります。

統合された可観測性により、インフラストラクチャの健全性、パフォーマンス メトリック、およびモデルの結果を相関させることで、チームは次のことが可能になります。

• GPU またはストレージのボトルネックをより早く特定して解決します。
• トレーニング効率と推論の遅延をリアルタイムで追跡します。
• 十分に活用されていないリソースを監視してコストを管理します。
• ハイブリッド展開全体で信頼性を維持します。

測定する必要があるもの

AIインフラを構築することは重要ですが、それを健全でコスト効率が高く、正確に保つことも重要です。

AI ワークロードは何百もの潜在的なメトリックを生成しますが、ほとんどのチームはすべてを測定して（そしてノイズに埋もれて）しまうか、パフォーマンスの問題を真に示すメトリックを見逃してしまいます。

AI ワークロードの信頼性を維持するには、AI ワークロードのライフサイクルに沿った 5 つの主要なカテゴリにわたってメトリックを追跡します。

• 情報処理
• モデルトレーニング
• 推論
• LLM/RAG固有のメトリクス
• プラットフォーム全体のパフォーマンス

各レイヤーは異なる種類の問題を明らかにし、それらが組み合わさって、システムがエンドツーエンドでどのように動作するかを説明します。

1. データ処理メトリクス

データ品質の問題はここから始まり、ここで問題を発見することで、後のトレーニングや推論の失敗を防ぐことができます。

追跡対象:

• パイプラインの健全性: エラー率、取り込みスループット、1 秒あたりに処理されるレコード数。
• データ品質： スキーマドリフト検出、欠損値比率、重複率。
• 鮮度： 前回の更新以降の時間、ソースのレイテンシ、データセットごとの古さ。
• ボリューム： キューの深さ、ストレージの増加率、バックフィルの遅れ。

なぜ重要なのか：
不正確なデータは不正確な予測につながります。パイプラインのメトリクスを監視することで、モデルがクリーンで最新の情報に基づいてトレーニングされ、下流の精度が確保されます。

2. モデルトレーニングメトリクス

トレーニングは膨大な計算量とコストを要するため、可視性が非常に重要です。わずかな非効率性でも、GPU時間を何時間も無駄にし、数千ドルもの費用を浪費する可能性があります。

追跡対象:

• GPU パフォーマンス: 使用率、エラー数、サーマルスロットリングイベント。
• トレーニング効率: 1 秒あたりのステップ数、スループット、反復時間。
• I/Oパフォーマンス: 読み取り/書き込みスループット、ストレージの待ち時間、データ取得時間。
• 分散同期: ノード障害率、勾配同期の遅延。

なぜ重要なのか：
トレーニングは、AIスタックの中で最もコストがかかる部分であることが多いです。GPU、I/O、ネットワークパフォーマンスを相関させることで、実行時間を最適化し、スループットを向上させ、無駄なコンピューティングを回避できます。

3. 推論メトリクス

推論はAIと現実が出会う場所です。ユーザー向けのパフォーマンスは、モデルがライブデータにどれだけ迅速かつ確実に応答するかに左右されます。

追跡対象:

• レイテンシ： p50/p95/p99 応答時間、コールド スタート頻度。
• スループット： 1 秒あたりのリクエスト数、1 秒あたりのトークン数、同時セッション数。
• 信頼性： エラー率、タイムアウト率、サーキットブレーカーのアクティブ化。
• 効率性： キャッシュヒット率、バッチサイズの最適化、GPU メモリ使用量。
• 費用： 1K あたりのコスト予測、利用効率。

なぜ重要なのか：
リアルタイム推論のパフォーマンスは、ユーザーエクスペリエンスに直接影響を及ぼします。レイテンシの急上昇、予測の失敗、非効率的なスケーリングなどは、信頼性を損ない、運用コストを増加させます。

4. LLMとRAG固有の指標

大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）システムは、可視性に関して特有の課題をもたらします。これらのワークロードは、検索品質、生成の関連性、そしてグラウンディング精度に依存します。

追跡対象:

• 検索品質: ヒット率、リコール@k、精度@k。
• 生成品質: 幻覚率、接地チェックの失敗。
• コンテキスト効率: トークンの使用効率、コンテキスト ウィンドウの利用率。
• 健康を埋め込む: 時間の経過によるドリフト、クラスターの一貫性、埋め込みの劣化。
• ユーザー体験： 応答の関連性、会話完了率。

なぜ重要なのか：
LLMとRAGシステムは、時間の経過とともに静かに劣化していく可能性があります。これらの指標は、モデルによるデータの「理解」が現実と乖離していることを明らかにします。多くの場合、ユーザーが気付く前にそれが起こります。

5. プラットフォーム全体の指標

AIワークロードは複雑なシステムです。プラットフォーム全体のメトリクスは、競合、コスト超過、ドリフトといった横断的な問題を検出するために必要な包括的な視点を提供します。

追跡対象:

• リソースの飽和: 名前空間別の CPU、GPU、およびメモリの使用率。
• オーケストレーションの健全性: ポッドの再起動、再スケジュールの頻度、ノード障害率。
• ネットワークパフォーマンス： ジョブあたりの帯域幅、パケット損失、AZ 間の転送コスト。
• ストレージ使用率: IOPS 消費量、帯域幅の飽和、スナップショットの頻度。
• データと精度のドリフト: 特徴分布が変化し、モデルのパフォーマンスが低下します。
• ビジネスへの影響： 偽陽性/偽陰性率、SLA 違反、ワークロードあたりのコスト。

なぜ重要なのか：
これらは早期警告指標です。インフラストラクチャ、モデル、コストデータにわたる統合された可観測性により、インシデントが本番環境に影響を与える前に、より迅速な根本原因検出とプロアクティブなスケーリングが可能になります。

それをすべてまとめる

メトリクスだけではシステムを観測可能にすることはできません。システム間のつながりこそが、実際に何が起こっているかを明らかにするのです。

GPU使用率の低下とストレージレイテンシの急上昇を相関させたり、モデルのドリフトをスキーマの変更まで遡って追跡したりできるようになると、 アラートへの反応 〜へ 因果関係を理解する。

AIワークロード・インフラストラクチャは、最新のGPUを追いかけたり、「将来を見据えた」データセンターを構築したりすることではありません。重要なのは、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、オーケストレーションといった基本を正しく理解し、ワークロードの実態に合わせて最適な構成を構築することです。

これら 4 つの柱が連携して機能すると、次のようなインフラストラクチャが実現します。

• 再アーキテクチャなしで水平方向に拡張可能
• GPUとストレージを最大限に活用
• 分散環境全体のレイテンシを削減
• ダウンタイムなしで継続的な再トレーニングと推論をサポート

最高のAIインフラストラクチャとは、目的に最も適したインフラストラクチャです。そして、可観測性によってすべてが結びつきます。あらゆるレイヤーのパフォーマンスを把握できれば、速度低下を未然に防ぎ、コストを抑え、スケーリングについて自信を持って意思決定できるようになります。

よくあるご質問

ソフィア・バートン

シニアコンテンツマーケティングマネージャー

ソフィアは、複雑なテクノロジーとリアルな人間が交差する領域におけるコンテンツ戦略と制作をリードしています。オブザーバビリティ、AI、デジタルオペレーション、インテリジェントインフラストラクチャの分野で10年以上の経験を持つ彼女は、難解なテーマを、明確で有用、そして実際に読んで楽しいコンテンツへと昇華させることに情熱を注いでいます。彼女は健全な懐疑心と、何が真実で何が有用で何が単なるノイズなのかを見抜く鋭い目を持つ、AIのハイプウーマンとして誇り高く知られています。

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