NVIDIA NIMと推論マイクロサービス：エンタープライズ規模でのAIデプロイ

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： NIMは標準的なH100デプロイメントと比較して2.6倍の高スループットを実現（Llama 3.1 8Bで1,201トークン/秒 対 613トークン/秒）。Clouderaは36倍のパフォーマンス向上を報告。NIM 1.4（2024年12月）は以前のバージョンより2.4倍高速化を達成。DeepSeek-R1がプレビューマイクロサービスとして追加（2025年1月）。単一コンテナで5分以内に本番環境対応のAI推論をデプロイ可能。

大規模言語モデルのデプロイには、かつて数週間のインフラ作業、カスタム最適化スクリプト、そして推論チューニングの奥義を理解するMLエンジニアチームが必要だった。NVIDIAは2024年6月、NIM（NVIDIA Inference Microservices）を世界の2,800万人の開発者に公開することで、この方程式を変えた。[^1] その結果、組織は単一コンテナを使用して5分以内に本番環境対応のAI推論をデプロイできるようになった。[^2] AIの実運用化を急ぐ企業にとって、NIMは「どうやって推論を動かすか」から「どれだけ速くビジネス全体に推論をスケールできるか」への根本的な転換を意味する。

数字がすべてを物語る。NIMはLlama 3.1 8Bを実行する際、H100システムでの標準デプロイメントと比較して2.6倍の高スループットを実現し、NIM最適化なしの613トークン/秒に対して1,201トークン/秒を達成する。[^3] Clouderaは、NIMをAI推論サービスに統合した際に36倍のパフォーマンス向上を報告した。[^4] これらの向上が重要なのは、モデルが本番環境に移行するとAI予算の大部分を推論コストが占めるからであり、広範なAI推論市場は2024年にすでに970億ドルに達し、2030年までに2,500億ドルを超えると予測されている。[^5]

NIMが実際に提供するもの

NVIDIA NIMは、最適化された推論エンジン、事前調整済みモデル設定、クラウドネイティブデプロイツールを、NVIDIA GPUが動作する場所ならどこでも実行できるコンテナにパッケージ化している。このプラットフォームは、従来の推論デプロイを悩ませてきた複雑さを抽象化する：適切な推論エンジンの選択、バッチサイズの最適化、メモリ割り当ての設定、特定のハードウェア構成向けのチューニング。[^6]

各NIMコンテナには、Triton Inference ServerやTensorRT-LLMを含むNVIDIAの最も強力な推論ソフトウェアが、特定のモデルアーキテクチャ向けに事前設定された状態でバンドルされている。[^7] 開発者は、LangChain、LlamaIndex、Haystackなどの既存のアプリケーションフレームワークに直接組み込める業界標準APIを通じてNIMとやり取りする。[^8] コンテナはOpenAI互換エンドポイントを公開しているため、チームはアプリケーションコードを書き換えることなくNIMに切り替えることができる。

2024年12月のNIM 1.4リリースでは、以前のバージョンより2.4倍高速な即時利用可能な推論改善によりパフォーマンスがさらに向上した。[^9] NVIDIAのベンチマークでは、NIMはさまざまなシナリオでオープンソース推論エンジンを1.5倍から3.7倍上回っており、エンタープライズデプロイメントで一般的な高同時実行レベルではその差がさらに広がることが示されている。[^10]

サポートされるモデルとインフラストラクチャ

NIMは、企業が実際にデプロイするモデルをサポートしている。カタログにはMetaのLlamaファミリー、Mistralバリアント、NVIDIA独自のNemotronモデルが含まれ、2025年1月にはDeepSeek-R1がプレビューマイクロサービスとして追加された。[^11] ファインチューニングされたモデルを実行する組織は、HuggingFaceまたはNVIDIA NeMoを使用してトレーニングされたLoRAアダプターをサポートするNIMのマルチLLMコンテナを通じてデプロイする。[^12]

インフラストラクチャの柔軟性は、企業の実際の課題に対応している。NIMはDGXシステム、DGX Cloud、NVIDIA認定システム、RTXワークステーションで動作する。[^13] チームはワークステーションでプロトタイプを作成し、クラウドインスタンスで検証し、推論コードを変更することなくオンプレミスデータセンターにデプロイできる。

重要なパフォーマンスベンチマーク

エンタープライズインフラチームは、他のすべてに優先して2つの指標に注目する：トークンあたりのコストで測定される総所有コストと、最初のトークンまでの時間（TTFT）およびトークン間レイテンシ（ITL）で測定されるユーザーエクスペリエンスである。[^14]

スループットとレイテンシの改善

200の同時リクエストで単一のH100 SXM GPU上でLlama 3.1 8B Instructを実行する場合、FP8精度のNIMは以下を達成する：

2.5倍のスループット改善と4倍高速なTTFTは、インフラコスト削減に直結する。[^15] 同じワークロードを実行するのに必要なGPU数が減るか、既存のGPUフリートで大幅に多くのリクエストを処理できる。

実際の企業導入結果

Clouderaの2024年10月の発表では、NIMを搭載したAI推論サービスが、NVIDIAアクセラレーテッドコンピューティングを使用して36倍のLLMパフォーマンス改善を実証した。[^16] これらの向上は、NIMのランタイム最適化、インテリジェントなモデル表現、そして企業が内部で開発するには数ヶ月を要するワークロード固有の最適化プロファイルから生まれている。[^17]

本番環境へのNIMデプロイ

NVIDIAは、組織の要件に応じて3つのデプロイパスを提供している：

APIカタログ：チームはbuild.nvidia.comにあるNVIDIAのAPIカタログから直接、事前構築・最適化済みモデルを使用開始できる。開発者はインフラをプロビジョニングせずに推論機能をテストできる。[^18]

NGCレジストリ：企業はNVIDIAのNGCレジストリからNIMコンテナをダウンロードし、自社インフラにデプロイする。コンテナには最適化された推論を実行するために必要なすべてが含まれている。[^19]

カスタムモデル：マルチLLM互換NIMコンテナはHuggingFaceモデルとローカルでトレーニングされたモデルをサポートし、組織がNIMの最適化メリットを活かしてプロプライエタリまたはファインチューニングされたモデルをデプロイできる。[^20]

セキュリティとコンプライアンスアーキテクチャ

AIをデプロイする企業は厳格なセキュリティ要件に直面しており、NIMはこれらに直接対応している。NVIDIA AI Enterpriseライセンスにより、エアギャップ環境、プライベートクラウド、または完全オンプレミスでのデプロイが可能で、オープンソースモデルに対するセキュリティ、信頼、制御を維持できる。[^21]

NIMデプロイのセキュリティベストプラクティスは、標準的なWebサービスアーキテクチャと同様である：TLS終端を設定し、適切なイングレスルーティングをセットアップし、ロードバランシングを実装する。[^22] NVIDIAはNGCホストモデルのモデル署名を公開し、エンタープライズセキュリティシステムとの脆弱性相関のためのVEXレコードを提供している。[^23] ロールベースアクセス制御、暗号化、監査機能により、規制産業全体でコンプライアンス要件を満たすことができる。

Kubernetesネイティブ運用

GitHubのnim-deployリポジトリは、本番Kubernetesデプロイのリファレンス実装を提供している。[^24] NVIDIAのNIM OperatorはKubernetesクラスター内でLLM NIM、Text Embedding NIM、Reranking NIMのライフサイクルを管理する。[^25]

CiscoのFlashStack RAGパイプラインは、Portworx Enterpriseストレージを備えたRed Hat OpenShift Container PlatformでNIMを実行する検証済みエンタープライズアーキテクチャを実証している。[^26] このリファレンス設計は、永続ストレージからGPUスケジューリングまでのフルスタックに対応している。

エンタープライズ導入の波

主要テクノロジーベンダーは2024年から2025年初頭にかけてNIMを自社プラットフォームに統合し、エンタープライズ顧客に複数のデプロイオプションを提供している。

クラウドプロバイダーとの統合

AWS、Google Cloud、Microsoft Azureのすべてが、自社AIプラットフォームを通じてNIMを提供している。SageMaker、Google Kubernetes Engine、Azure AIはそれぞれNIMデプロイをサポートしており、企業は推論ワークロードをどこで実行するかについて柔軟性を得ている。[^27]

Oracleの2025年3月の発表では、NVIDIA AI EnterpriseがOCIコンソールからネイティブに利用可能になり、NIMマイクロサービスを含む160以上のAIツールへのアクセスが提供された。[^28] この統合は、ハイパースケーラーがNIMをエンタープライズAIに不可欠なインフラストラクチャと見なしていることを示している。

プラットフォームパートナーシップ

Red Hatは2025年5月にOpenShift AIでNIMを実行するための詳細なガイダンスを公開した。[^29] NutanixはNIMをGPT-in-a-Box 2.0に統合し、企業がエンタープライズ全体およびエッジでスケーラブルなGenAIアプリケーションを構築できるようにした。[^30] VMware、Canonicalおよび他のインフラプロバイダーも同様にNIMデプロイをサポートしている。

本番環境でのエンタープライズデプロイ

顧客リストはテクノロジー業界の著名企業が並ぶ。Lowe'sはNIM搭載の推論マイクロサービスを使用して、従業員と顧客の両方のエクスペリエンスを向上させている。[^31] Siemensは製造現場のAIワークロード向けにNIMを運用技術と統合した。[^32] Box、Cohesity、Datastax、Dropbox、NetAppはすべて初期のNIM採用企業として名を連ねている。[^33]

Hippocratic AI、Glean、Kinetica、RedisはNIMをデプロイして生成AI推論ワークロードを支えている。[^34] これらの企業がNIMを選んだのは、同等の最適化機能を内部で構築するには多大なエンジニアリング投資と継続的なメンテナンスが必要になるからである。

物理インフラとソフトウェア最適化の交点

NIMは推論最適化というソフトウェアの課題を解決するが、NIMを大規模にデプロイするには、ソフトウェアの能力に見合った物理インフラが必要である。GPUクラスターには、NIMが実現するスループットを維持するための適切な電力配分、冷却システム、ネットワークアーキテクチャが必要である。

10,000以上のGPUデプロイメントを管理する組織は、規模が大きくなるにつれて複雑化するインフラの課題に直面する。Introlの550人のフィールドエンジニアネットワークは、まさにNIM搭載推論が必要とするハイパフォーマンスコンピューティングデプロイメントを専門としている。[^35] 同社は2025年のInc. 5000で14位にランクインし、3年間で9,594%の成長を達成したが、これはプロフェッショナルなGPUインフラサービスへの需要を反映している。[^36]

グローバルなフットプリント全体にNIMをデプロイするには、複数のリージョンにまたがるカバレッジが必要である。Introlは、NAMER、EMEA、APAC、LATAMにわたる257の拠点で事業を展開し、企業がGPUインフラサポートを必要とする場所にエンジニアを配置している。[^37] シンガポール、フランクフルト、北バージニアのいずれで推論を実行する場合でも、物理インフラの専門知識が、理論上のNIMパフォーマンスを実際の本番スループットに変換できるかどうかを決定する。

ソフトウェア最適化と物理デプロイの交点は、推論ワークロードにおいて最も重要である。トレーニング実行はある程度のインフラの不整合を許容するが、ユーザー向けアプリケーションにサービスを提供する推論は、一貫した低レイテンシパフォーマンスを要求する。NIM向けに最適化されたGPUクラスターには、適切なラック構成、高帯域幅GPU間通信に対応した光ファイバー接続、持続的な推論負荷下での熱安定性を維持する冷却システムが必要である。

Introlは、4万マイル以上の光ファイバーネットワークインフラストラクチャで10万GPUに達するデプロイメントを管理している。[^38] 数百から数千のGPUにNIMをデプロイする企業にとって、プロフェッショナルなインフラデプロイメントは、NIMのソフトウェア最適化が可能にするレベルでハードウェアが性能を発揮することを保証する。

2025年以降の推論インフラ構築

NVIDIAはNIMの機能を拡張し続けている。2025年1月には、NVIDIA NeMo Guardrailsを通じてAIガードレール用の新しい推論マイクロサービスが追加され、企業がエージェントAIアプリケーションの精度、セキュリティ、制御を向上させるのに役立っている。[^39] ガードレールNIMは、AIエージェントが実験から本番に移行する中で、重要なエンタープライズ要件に対応している。

2025年3月のIBMパートナーシップにより、watsonxとNIMの統合が拡大し、NVIDIA Blueprintsを使用するIBM ConsultingのAIサービスが導入された。[^40] SynopsysとNVIDIAは2024年12月に拡大された複数年パートナーシップを発表し、NVIDIAはSynopsys AgentEngineerとNIMマイクロサービスを組み合わせたエージェントAIワークフローを推進するために20億ドルを投資する。[^41]

最適化された推論を支持する経済性

AI推論市場が成長しているのは、組織がモデルを開発から本番に移行しているからである。MarketsandMarketsは、市場が2030年までに2,549.8億ドルに達し、年平均成長率19.2%で成長すると予測している。[^42] AI推論サーバー市場は特に、2024年の246億ドルから2034年には1,332億ドルに成長すると予測されている。[^43]

NIMは