動画生成AIインフラストラクチャ：Soraスケールモデルの構築

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： 単一の10秒動画生成が、数千のChatGPTクエリに相当するGPUリソースを消費—実際の計算コストは$0.50〜$2.00。Open-Sora 2.0がMeta Movie Genの6,144 GPUに対し$200Kでワールドクラスの性能を実証。RAEベースのトレーニングがVAEに対し47倍の高速化を達成。動画アテンションが推論時間の85%以上を消費し、二次関数的にスケーリング。

AIモデルで単一の10秒動画を生成すると、数千のChatGPTクエリに相当するGPUリソースを消費します。¹ この計算集約性が、動画生成コストが実際の計算で$0.50から$2.00の範囲となる理由を説明しています—テキストや画像生成よりも桁違いに高価です。動画AIを展開する組織は、LLMデプロイメントとは根本的に異なるインフラストラクチャの課題に直面します：リクエストあたり数十ギガバイト単位のメモリ要件、数千の動画フレームにわたるアテンション計算、そしてプロダクショングレードの出力を要求する品質期待値です。

Open-Sora 2.0は、224 GPU相当を使用して$200,000でワールドクラスの動画生成機能を開発できることを実証しました。これに対し、Metaの Movie Genは6,144 GPUと125万GPU時間を必要としました。² この効率性のギャップは、インフラストラクチャのアーキテクチャと最適化が、生の計算スケールと同等に重要であることを示しています。動画生成インフラストラクチャの要件を理解することで、組織はハイパースケーラーレベルの予算なしに高性能なシステムを展開できます。

動画拡散アーキテクチャの基礎

現代の動画生成モデルは、従来のU-Net設計をVision Transformerフレームワークに置き換えた Diffusion Transformer（DiT）アーキテクチャを基盤としています。このアーキテクチャの転換により、テンソル並列処理やGPUクラスター間のパイプライン並列処理など、LLMから借用したスケーリング技術が可能になります。³

時空間パッチ： 動画DiTは、視覚入力を時空間パッチのシーケンスとして表現します—空間次元と時間の両方にまたがる動画の小領域です。Soraや同様のモデルは、これらのパッチをTransformerトークンとして処理し、様々な解像度と長さの統一的な処理を可能にします。⁴

潜在空間圧縮： 生のピクセル値を拡散するのではなく、動画モデルは変分オートエンコーダー（VAE）または新しい再構成オートエンコーダー（RAE）によって作成された圧縮潜在空間で動作します。RAEベースのトレーニングは、VAEベースのアプローチに対し47倍の高速化を達成しながら、より高品質な出力を生成します。⁵

アテンションスケーリング： 動画アテンション計算は、時空間解像度に対して二次関数的にスケーリングします。5秒の720p動画は80,000以上のトークンの処理を必要とし、アテンション操作が推論時間の85%以上を消費します。⁶ この二次関数的スケーリングが、高解像度・長時間生成における根本的なインフラストラクチャの課題を生み出します。

ワークロード別メモリ要件

動画生成のメモリ消費は、解像度、長さ、モデルアーキテクチャによって劇的に異なります：

コンシューマーハードウェア（RTX 3090/4090、24GB）

• 240p、4秒クリップ：Open-Soraで達成可能
• 480p、5秒動画：21秒の生成時間
• 生成時間：2〜4秒クリップで30〜60秒
• 実験と低解像度プロトタイピングに適切⁷

プロフェッショナルワークステーション（RTX 6000 Ada、48GB）

• 中程度の長さでの720p生成
• 複数の同時低解像度ジョブ
• コスト：NVIDIAから直接購入で約$6,800
• クリエイティブプロフェッショナルと小規模スタジオに適切

データセンター推論（H100/H200、80〜141GB）

• フル解像度のプロダクションワークフロー
• 長時間生成（20秒以上）
• H200は720p 5秒動画を16秒で生成
• FastWanモデルはH200で1秒でデノイズ⁸
• 複数の同時リクエストのバッチ処理

エンタープライズトレーニングクラスター

• 小規模トレーニング：Open-Sora 2.0クラスで224 GPU相当
• 中規模トレーニング：プロダクション品質モデルで1,000〜2,000 GPU
• 大規模トレーニング：フロンティアモデルで6,144+ GPU（Meta Movie Genスケール）

推論最適化技術

生の拡散モデルは、生成ごとに50以上のデノイズステップを必要とします。最適化技術により、計算要件を桁違いに削減できます：

ステップ削減

改良されたサンプラー： DDIM、DPM-Solver、その他の高度なサンプラーは、品質を維持しながら必要なステップを50以上から10〜20に削減します。ステップ削減はほぼ線形の推論高速化を提供します。

一貫性蒸留： 拡散教師から一貫性モデルをトレーニングすることで、1〜4ステップの生成が可能になります。FastWanモデルは、スパース蒸留技術により70倍のデノイズ高速化を達成します。⁹

時間的再利用： フレーム間で潜在表現を再利用することで、時間的に一貫した動画生成の冗長な計算を削減します。

アテンション最適化

Video Sparse Attention（VSA）： 密なアテンションをスパースパターンに置き換えることで、品質の低下を最小限に抑えながら推論速度を2〜3倍向上させます。¹⁰ VSAは、すべての時空間パッチが他のすべてのパッチへのアテンションを必要としないという事実を活用します。

Flash Attention： メモリ効率の高いアテンション実装により、HBM要件を削減し、スループットを向上させます。限られたGPUメモリでより長い動画を処理するために不可欠です。

スライディングウィンドウアテンション： 重複するウィンドウで動画を処理することで、フルアテンションでメモリに収まるよりも長いシーケンスの生成が可能になります。

量子化と精度

FP8推論： HopperおよびBlackwell GPUはネイティブFP8サポートを提供し、生成品質を維持しながらメモリ要件を削減します。ほとんどの動画拡散モデルはFP8量子化に対して良好な耐性を示します。

INT8量子化： INT8へのトレーニング後量子化により、中程度の品質への影響でメモリをさらに削減できます。ドラフト生成と反復ワークフローに適しています。

トレーニングインフラストラクチャアーキテクチャ

動画生成モデルのトレーニングには、慎重なインフラストラクチャ設計が必要です：

マルチステージトレーニングパイプライン

動画DiTトレーニングは通常、段階的に進行します：¹¹

1. 画像事前トレーニング： 大規模な画像データセットで空間理解を初期化します。高価な動画トレーニングの前に、豊富な画像データを活用します。

2. 低解像度動画トレーニング： 解像度を下げて時間的ダイナミクスを学習します。メモリ要件が低いため、より大きなバッチサイズが可能になります。

3. 段階的アップサンプリング： 学習したダイナミクスを維持しながら、解像度を徐々に上げます。各段階は前のチェックポイントを基に構築されます。

4. ファインチューニング： 特定のドメイン、スタイル、または機能に特化します。多くの場合、ベースモデルを凍結し、追加パラメータをトレーニングします。

並列処理戦略

データ並列処理： GPU間でモデルを複製し、各GPUが異なる動画サンプルを処理します。最もシンプルなアプローチですが、単一GPUメモリに収まるモデルサイズに制限されます。

テンソル並列処理： 個々のレイヤーをGPU間で分割します。モデルパラメータが単一GPUメモリを超える場合に不可欠です。高帯域幅インターコネクト（NVLink、InfiniBand）が必要です。

パイプライン並列処理： 異なるモデルレイヤーを異なるGPUに割り当てます。GPUあたりのメモリを削減しますが、効率に影響するパイプラインバブルが発生します。

シーケンス並列処理： アテンション計算のために長い動画シーケンスをGPU間で分散させます。高解像度・長時間動画でのトレーニングに重要です。

ストレージとデータパイプライン

動画トレーニングデータパイプラインは独自の課題に直面します：

• ストレージ帯域幅： ペタバイト単位のトレーニングデータセットには、高スループットストレージ（並列ファイルシステム、キャッシング付きオブジェクトストレージ）が必要です
• 前処理： 動画デコード、リサイズ、拡張がCPUボトルネックを生み出します。データロードに十分なCPUコアを割り当ててください。
• キャッシング： マルチエポックトレーニング中の繰り返し動画デコードを避けるため、前処理済みテンソルをキャッシュします。

プロダクションデプロイメントパターン

APIベースの生成

ほとんどの組織は、モデルをデプロイするのではなく、API経由で動画生成を利用しています：

Runway Gen-4.5： Artificial Analysis Video Arenaで1位にランキング。NVIDIA HopperおよびBlackwellインフラストラクチャ上に最適化された推論で構築されています。¹²

OpenAI Sora 2： フォトリアリズムとシネマティック品質の基準を設定しています。プレミアム価格は計算集約性を反映しています。

Google Veo 3： Google Cloudユーザー向けの統合優位性を持つ強力な競合製品です。

APIベースのアクセスは、GPUインフラストラクチャの専門知識や専用デプロイメントの資本を持たない組織に適しています。

セルフホスト推論

特定の要件（データプライバシー、大規模でのコスト最適化、カスタマイズ）を持つ組織は、推論インフラストラクチャをデプロイします：

シングルノードデプロイメント：

# 例：プロダクション動画推論用H200サーバー
GPU: 1-8x H200（各141GB）
Memory: 1-2TB システムRAM
Storage: モデルウェイト用NVMe、出力用オブジェクトストレージ
Network: 大規模サービング用100Gbps

マルチノードスケーリング： - 推論ノード間でリクエストを分散するロードバランサー - 非同期処理用キューシステム（Redis、RabbitMQ） - 生成動画配信用オブジェクトストレージ - GPU使用率とレイテンシ追跡用モニタリング

コンテナ化デプロイメント：

# 動画拡散用TensorRT最適化
trtexec --onnx=video_dit.onnx \
    --fp16 \
    --workspace=32768 \
    --saveEngine=video_dit.plan

ハイブリッドアーキテクチャ

多くの組織がアプローチを組み合わせています： - バーストキャパシティと新モデル評価用のAPIプロバイダー - 大量で予測可能なワークロード用のセルフホスト - レイテンシに敏感なアプリケーション用のエッジデプロイメント

コストモデリング

動画生成コストは、解像度、長さ、品質に応じてスケーリングします：

生成あたりのコスト

コストはH100クラウド価格$3/時間を想定しています。セルフホストインフラストラクチャは生成あたりのコストを削減しますが、資本投資と運用オーバーヘッドが必要です。

損益分岐点分析

セルフホストデプロイメントは通常、以下で損益分岐点に達します： - 単一H100で月間10,000以上の生成 - マルチGPUクラスターで月間50,000以上の生成 - 大量顧客はAPI価格に対して3〜5倍のコスト削減が見込めます

組織は以下を考慮する必要があります： - GPUの資本コスト（またはリース料） - 電力と冷却（動画生成は高いGPU使用率を維持します） - デプロイメントとメンテナンスのエンジニアリング時間 - モデルの更新と最適化の労力

エンタープライズの考慮事項

品質と速度のトレードオフ

プロダクションワークフローでは、多くの場合バランスが必要です：

ドラフト生成： 迅速な反復のための低解像度、少ないステップ。2〜4秒のターンアラウンドでクリエイティブな探索が可能になります。

プレビューレンダリング： クライアントの承認とフィードバック用の中品質。10〜30秒の生成は許容範囲内です。

最終出力： 納品用の最高品質。最終レンダリングでは生成に数分かかることは許容されます。

インフラストラクチャは3つのモードすべてをサポートし、品質要件に基づいて異なるGPU層にルーティングする必要があります。

コンテンツモデレーション

動画生成はコンテンツ安全性の課題をもたらします： - 生成前のプロンプトフィルタリング - 生成後のコンテンツ分析 - フラグ付きコンテンツの人間レビューワークフロー - 監査とコンプライアンスのためのロギング

ウォーターマークと来歴

エンタープライズデプロイメントは以下を実装する必要があります： - 生成コンテンツの不可視ウォーターマーク - 来歴追跡のためのメタデータ埋め込み - コンテンツ真正性のためのC2PAまたは同様の標準

インフラストラクチャの推奨事項

始める

• 初期探索にはAPIプロバイダー（Runway、Sora、Veo）を使用
• オープンモデルでのローカル実験には単一のRTX 4090またはL40
• プロダクションパイロットにはクラウドH100インスタンス

プロダクションのスケーリング

• 予測可能な大量ワークロードには専用H100/H200ノード
• リソース管理にはコンテナオーケストレーション（Kubernetes）
• キューの深さとレイテンシ目標に基づくオートスケーリング

エンタープライズデプロイメント

大規模に動画生成インフラストラクチャをデプロイする組織は、IntrolのGPUデプロイメント専門知識を活用できます

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