AIワークロードの適正化：モデル要件に合わせたGPUリソースの最適配分

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： 小規模AIチームの67%が、最初のハードウェア選定でワークロードのニーズとの不整合を起こしており、40%がオーバープロビジョニングまたはアンダープロビジョニングの状態にある。MetaのZoomerツールは毎日数万件のプロファイリングレポートを生成し、業界標準となりつつある。2025年までに、企業のAIワークロードの76%が、コスト効率を維持するために何らかの自動リソース最適化を必要とすると予測されている。VRAMが主要な制約であることに変わりはないが、PCIe帯域幅、NUMAレイアウト、ストレージスループットが実環境でのパフォーマンスを決定する要因として重要性を増している。

MetaのZoomerツールは、GPUワークロード最適化において社内の事実上の標準となり、毎日数万件のプロファイリングレポートを生成している。[^1] すべてのトレーニングおよび推論ワークロードに対応し、Zoomerはインテリジェントなデバッグと最適化によりトレーニング時間の短縮と大幅なQPS向上を実現している。このツールは、ワークロードの適正化が手動チューニングからハイパースケールで動作する自動化された継続的最適化へと成熟したことを象徴している。

調査によると、小規模AIチームの約67%が最初のハードウェア選定で実際のワークロードニーズとの不整合を起こしており、40%がオーバープロビジョニングまたはアンダープロビジョニングの状態にある。[^2] これらの問題は、チームがVRAMのみに注目し、PCIe帯域幅、NUMAレイアウト、ストレージスループットなどの関連する制約を無視した場合に発生する。市場分析によると、2025年までに企業のAIワークロードの約76%が、コスト効率を維持するために何らかの自動リソース最適化を必要とすると予測されている。[^3] 適正化手法は、GPUリソース配分を推測から工学的規律へと変革する。

ワークロード要件の理解

効果的な適正化には、複数のリソース次元にわたるワークロード特性の理解が必要である。

メモリ要件

VRAM容量は、オフロードやパーティショニングなしでGPUに収まる最大モデルサイズを決定する。Transformerモデルはパラメータ数、コンテキスト長、バッチサイズに比例して成長する。FP16精度の70億パラメータモデルは、重みだけで約14GBを必要とし、さらにアクティベーション、オプティマイザの状態、KVキャッシュ用の追加メモリが必要となる。

メモリ帯域幅は、メモリバウンドなワークロードのスループットに影響する。推論ワークロードは、計算能力よりもメモリ帯域幅でボトルネックになることが多い。A100は2 TB/sのHBM帯域幅を提供するのに対し、L40Sは864 GB/sであり、メモリバウンドなモデルの推論スループットに比例して影響を与える。

メモリ容量の要件は、トレーニングと推論で大きく異なる。トレーニングにはモデルの重み、勾配、オプティマイザの状態、アクティベーション用のメモリが必要である。推論には重みと推論時のアクティベーションのみが必要である。8-GPUトレーニングが必要なモデルでも、適切な最適化により単一GPUで推論を提供できる場合がある。

計算要件

FLOPS容量は、計算バウンドなワークロードの最大スループットを決定する。大規模モデルのトレーニングは計算バウンドになる傾向があり、高FLOPS GPUの恩恵を受ける。密行列演算は、適切に構成されるとGPUの計算リソースを飽和させる。

スパース演算とアテンション演算は異なる計算パターンを示す。Flash attentionなどの最適化は計算とメモリのトレードオフを変化させ、一部のワークロードをメモリバウンドから計算バウンドにシフトさせる。ワークロードのプロファイリングでは、これらのアルゴリズム最適化を考慮する必要がある。

精度の選択は、メモリと計算の両方の要件に影響する。FP16およびBF16トレーニングはFP32の半分のメモリを使用しながら、テンソルコアでのスループットを向上させる。INT8およびINT4量子化は、推論の要件をさらに削減する。ワークロードに選択される精度は、ハードウェア要件を根本的に形作る。

インターコネクト要件

マルチGPUワークロードには、並列化戦略に合致したインターコネクト帯域幅が必要である。GPU間のテンソル並列処理は最高の帯域幅を要求し、NVLinkの総計900 GB/sの恩恵を受ける。パイプライン並列処理はより低い帯域幅でより高いレイテンシを許容する。データ並列処理の勾配同期には、モデルサイズに応じてスケールする中程度の帯域幅が必要である。

シングルGPUワークロードでも、データロードにPCIe帯域幅が必要な場合がある。高スループットの推論サービングは、モデル入力を継続的に読み取り、出力を書き込む。PCIe Gen5は64 GB/sを提供し、高バッチ推論ではこれを飽和させることがある。

プロファイリングと測定

適正化には、ワークロードの動作について仮定ではなく測定が必要である。

プロファイリングツール

NVIDIA Nsight Systemsは、CPU、GPU、インターコネクトのアクティビティを時系列で表示するシステム全体のプロファイリングを提供する。[^4] タイムラインビューはアイドル期間、カーネル起動、データ転送を明らかにする。プロファイリングにより、ワークロードが計算バウンド、メモリバウンド、またはその他のボトルネックに苦しんでいるかを特定できる。

Nsight Computeは、達成された占有率、メモリスループット、計算使用率を示す詳細なカーネルレベルの分析を提供する。[^5] この分析により、個々のカーネル内の最適化機会が特定される。このツールは、ハードウェア要件を変更するコード最適化をガイドする。

PyTorch ProfilerとTensorFlow ProfilerはMLフレームワークにプロファイリングを統合する。[^6] この統合により、別のツールを学習することなくMLワークロードのプロファイリングが簡素化される。フレームワーク固有の洞察がGPUレベルのプロファイリングを補完する。

主要メトリクス

GPU使用率は、GPUがカーネルを実行している時間の割合を示す。低い使用率は、CPUボトルネック、データロードの問題、または操作間のアイドル期間を示す。高い使用率は、ワークロードが割り当てられたGPUを効果的に使用していることを示唆する。

メモリ使用率は、ピークおよび平均メモリ消費量を追跡する。ピークメモリは最小GPUメモリ要件を決定する。平均メモリは、ピークを削減できる場合の共有またはより小さなGPU割り当ての可能性を示す。

SM（Streaming Multiprocessor）占有率は、計算リソースがどの程度完全に活用されているかを測定する。低い占有率と高い使用率は、カーネル起動オーバーヘッドを示唆する。最適化により、ハードウェアを変更せずにスループットを向上させることができる。

ベンチマークの標準化

MLPerfベンチマークは、ハードウェア構成間で標準化されたワークロード比較を提供する。[^7] ベンチマークは代表的なモデルを使用したトレーニングおよび推論シナリオをカバーする。MLPerfの結果により、ベンダーのマーケティング主張に頼ることなく客観的なハードウェア比較が可能になる。

NVIDIAプラットフォームは、MLPerf Training v5.1のすべてのベンチマークで最速のトレーニング時間を達成し、チップ、システム、ソフトウェア全体のイノベーションにより持続的なトレーニングパフォーマンスのリーダーシップを実現した。[^8] MLPerf v5.1は、進化するAIワークロードの状況を反映して、古いBERT-LargeとStable DiffusionをLlama 3.1 8BとFLUX.1に置き換えた。[^9]

適正化手法

体系的な適正化は、要件から検証までの構造化されたプロセスに従う。

要件収集

パラメータ数、レイヤータイプ、精度要件を含むモデルアーキテクチャを文書化する。アーキテクチャはメモリと計算のニーズを根本的に制約する。大規模言語モデル、ビジョントランスフォーマー、拡散モデルは異なるリソースプロファイルを持つ。

スループット目標、レイテンシSLA、バッチサイズの期待値を含むパフォーマンス要件を定義する。要件は、構成が単に実行されるかどうかではなく、適切かどうかを決定する。実行されるがレイテンシ目標を達成できない構成は、依然としてサイズ不足である。

スケーリング要件と成長予測を特定する。インフラストラクチャは、完全な置き換えなしに計画されたワークロードの成長に対応すべきである。将来を見据えながら現在のワークロードに適正化することで、早期の陳腐化を回避できる。

候補の選定

ベースライン要件に合致するGPUオプションを特定する。メモリ容量はワークロードに収まらないオプションを除外する。計算能力はスループット要件を満たせないオプションを除外する。その交差部分が実行可能な候補を定義する。

GPU世代とアーキテクチャを検討する。Blackwellなどの新しいアーキテクチャはワットあたりのパフォーマンスが優れているが、取得コストが高い。Ampereなどの古いアーキテクチャは、多くのワークロードに十分なパフォーマンスで低コストを提供する。経済性はワークロード特性と展開期間に依存する。

クラウドとオンプレミスのトレードオフを評価する。クラウドは、コミットメント前に複数のGPUタイプを実験する柔軟性を提供する。オンプレミスは、予測可能な持続的ワークロードに対して長期的に低コストを提供する。ハイブリッドアプローチは、実験にクラウドを、本番環境にオンプレミスを使用する。

検証テスト

候補構成で実際のワークロードを実行し、実際のパフォーマンスを測定する。合成ベンチマークは実際のワークロードの動作を表さない場合がある。本番環境を代表するテストにより、候補が要件を満たすことを検証する。

予想される負荷レベルとそれ以上でテストする。軽い負荷で良好なパフォーマンスを発揮する構成は、フル稼働時に苦労する可能性がある。ストレステストにより、本番展開前に容量制限が明らかになる。

候補間でコスト効率を測定する。3倍のスループットを提供するより高価なGPUは、低いスループットのより安価なGPUよりも推論あたりのコストが低い場合がある。総所有コスト分析が最終選定をガイドする。

オートスケーリングと動的割り当て

静的な適正化は、需要が低い期間にリソースをアイドル状態にする。動的割り当ては、実際の需要に合わせてリソースを調整する。

水平ポッドオートスケーリング

Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（HPA）は、メトリクスに基づいてレプリカ数をスケールする。[^10] GPU使用率メトリクスがスケーリング決定をトリガーする。より多くのレプリカが増加した負荷を処理し、より少ないレプリカが静かな期間にコストを削減する。

GPU対応のオートスケーリングには、適切なメトリクスソースが必要である。NVIDIA DCGMは、Prometheusアダプターを通じてHPAが消費できるGPUメトリクスを提供する。GPUからHPAへのメトリクスパイプラインがスケーリングの応答性を決定する。

KEDAとイベント駆動スケーリング

KEDA（Kubernetes Event-Driven Autoscaling）は、外部メトリクスとキューの長さに基づくスケーリングを可能にする。[^11] 推論ワークロードは、GPU使用率ではなくリクエストキューの深さに基づいてスケールできる。イベント駆動アプローチは、バースト性のあるワークロードに対してより応答性の高いスケーリングを提供する。

KEDAは、アイドル状態のワークロードからクォータを要求することで、クォータの自動解放を促進する。ワークロードが完了したが削除されていない場合、KEDAはアイドルメトリクスを監視し、ゼロレプリカへのスケールダウンをトリガーして、運用コストを大幅に削減する。[^11]

GPU対応スケジューラー

インテリジェントなスケジューラーは、ワークロードを配置する際にGPUトポロジーを考慮する。マルチGPUジョブはNVLink接続のあるGPUの恩恵を受ける。スケジューラーはリソースの可用性とともにインターコネクトトポロジーを考慮する。

富士通のAI Computing Brokerは、ランタイム対応オーケストレーションを採用し、ワークロードをリアルタイムで監視し、最も必要な場所にGPUを動的に割り当てる。[^12] このアプローチは、静的割り当てから継続的最適化への根本的な再考を表している。

よくある適正化の失敗

組織は、適切な手法で回避できる予測可能な失敗を犯す。

オーバープロビジョニング

チームは「安全のために」利用可能な最大のGPUを指定することが多く、それを必要としないワークロードに大量のリソースを浪費する。L4で十分に動作するモデルをH100に展開すると、資金と希少な高性能GPU容量の両方を浪費する。

オーバープロビジョニングは、多くの場合、不十分なプロファイリングから生じる。チームは測定なしに、ワークロードが実際よりも多くを必要とすると仮定する。プロファイリングにより、より高いニーズを予想していたチームを驚かせることが多い実際の要件が明らかになる。

アンダープロビジョニング

技術的には実行されるがパフォーマンス目標を達成できないサイズ不足の構成は、継続的な運用上の問題を引き起こす。チームは、初期のサイジングミスを認めるよりも、遅いトレーニングや高い推論レイテンシを受け入れる。

過度のオフロードやより小さなバッチサイズを強制するメモリ制約は、実効スループットを低下させる。わずかに大きなGPUは、これらの制約を排除することで劇的に優れたパフォーマンスを提供する可能性がある。

システム全体のバランスの無視

CPU、ストレージ、ネットワークを無視してGPUスペックのみに注目すると、システムボトルネックが発生する。GPUに供給し続けられないデータロードはGPU容量を浪費する。分散トレーニング中のネットワークボトルネックは実効スケーリングを低下させる。

チームの約40%がアンダープロビジョ