推論のボトルネック： なぜエッジAIが次の大きな課題なのか？

Deepak Sharma　　オリジナル記事「The Inference Bottleneck: Why Edge AI Is the Next Great Computing Challenge」

人工知能の世界では、GPT-4やGeminiなどの巨大モデルのトレーニングに多くのスポットライトが当てられてきた。これらのモデルは膨大な計算資源を必要とし、特殊なハードウェアで何カ月もトレーニングを行う必要がある。しかし、トレーニングが注目される一方で、今日のAIにおける最も差し迫った課題は別のところにある：推論

推論とは、学習されたモデルを用いて予測や出力を生成するプロセスのことである。推論は、リクエストごとに直線的にスケールする運用コストであり、AIをエッジに導入する場合、推論の課題はより顕著になる。

エッジAIは、限られた計算リソース、厳しい電力バジェット、リアルタイムのレイテンシー要件など、独自の制約をもたらす。これらの課題を解決するには、モデルの設計、ハードウェアの最適化、システムのアーキテクチャを再考する必要がある。AIの未来は、エッジでの推論を使いこなせるかどうかにかかっている。

推論の計算コスト

推論とは、画像、テキスト、センサーの読み取り値などの入力を受け取り、訓練されたAIモデルを通して出力を生成するプロセスである。推論の計算コストは、3つの重要な要素によって形成される：

1. モデルサイズ： モデルのパラメータとアクティベーションの数は、メモリ帯域幅と計算要件に直接影響する。GPT-4のような大きなモデルは、より多くのメモリと処理能力を必要とするため、エッジ展開には不向きである。
2. 計算密度： 推論ステップごとに必要な浮動小数点演算（FLOPs）の数によって、必要な計算能力が決まる。例えば、トランスフォーマーベースのモデルは、複数の行列乗算と活性化関数を含むため、推論ごとに数十億FLOPsを必要とする。
3. メモリアクセス： ストレージ、RAM、演算コア間のデータ移動の効率は非常に重要である。特にメモリ帯域幅が限られているエッジデバイスでは、非効率なメモリアクセスが性能のボトルネックになる可能性がある。
   

エッジでは、これらの制約がさらに大きくなる：

• メモリ帯域幅：エッジデバイスはLPDDRやSRAMのような低消費電力メモリ技術に依存しており、クラウドGPUに見られるような高スループットのメモリバスがない。このため、データの移動と処理の速度が制限される。
• 電力効率： クラウドGPUは数百ワットで動作するが、エッジデバイスはミリワットバジェット内で機能しなければならない。このため、コンピュートリソースの利用方法を根本的に見直す必要がある。
• レイテンシー要件： 自律走行、産業オートメーション、拡張現実などのアプリケーションでは、ミリ秒単位の応答が求められる。クラウドベースの推論は、固有のネットワーク遅延があるため、これらのユースケースでは実用的でないことが多い。

エッジでの効率的な推論技術

エッジでの推論を最適化するには、ハードウェアとアルゴリズムの革新の組み合わせが必要である。以下に、最も有望なアプローチをいくつか紹介する：

・圧縮と量子化

推論コストを削減する最も直接的な方法の一つは、モデル自体を縮小することである。量子化、プルーニング、知識蒸留などの技術により、精度を保ちながら、メモリや計算のオーバーヘッドを大幅に削減することができる。

・ハードウェアアクセラレーション： 汎用コンピュートからドメイン固有コンピュートへ

従来のCPUやGPUは、エッジ推論には非効率的である。代わりに、AppleのNeural EngineやGoogleのEdge TPUのような特殊なアクセラレーターはテンソル演算に最適化されており、リアルタイムのオンデバイスAIを可能にする。

・アーキテクチャの最適化： エッジAIのためのトランスフォーマーの代替

トランスフォーマーはAIアーキテクチャの主流となっているが、注目メカニズムが2次関数的に複雑になるため、推論にはコストがかかる。線形化アテンション、MoE（mixture-of-experts）、RNNハイブリッドなどの代替案が、計算オーバーヘッドを削減するために検討されている。

・分散された推論

多くのエッジ・アプリケーションでは、推論は単一のデバイスで行われる必要はない。その代わりに、ワークロードをエッジサーバ、近隣のデバイス、あるいはクラウドとエッジのハイブリッドアーキテクチャに分割することができる。スプリット推論、連携学習、ニューラル・キャッシングのような技術は、プライバシーを維持しながら、レイテンシーと電力需要を削減することができる。

エッジ推論の未来： ここからどこへ向かうのか？

エッジでの推論は、AIスタック全体の共同設計を必要とするシステムレベルの課題である。AIがあらゆるものに組み込まれるようになるにつれ、推論の効率性を解決することが、クラウドを超えたAIの可能性を最大限に引き出す鍵となるだろう。

将来的に最も有望な方向性は以下の通りである：

• より優れたコンパイラーとランタイムの最適化： TensorFlow Lite、TVM、MLIRのようなコンパイラは、AIモデルをエッジハードウェアに最適化し、パフォーマンスと消費電力を動的に調整するように進化している。
• 新しいメモリとストレージのアーキテクチャ： RRAMやMRAMのような新しいテクノロジーは、頻繁な推論ワークロードのエネルギーコストを削減する可能性がある。
• 自己適応型AIモデル： 利用可能なリソースに基づいてサイズ、精度、計算経路を動的に調整するモデルは、クラウドに近いAIパフォーマンスをエッジにもたらす可能性がある。

結論 今後10年間のAIの課題

推論はAIの隠れたヒーローであり、AIを現実の世界で役立たせる静かで継続的なプロセスである。この問題を解決する企業とテクノロジーは、コンピューティングの次の波を形成し、AIがクラウドを越えて私たちの日常生活に浸透することを可能にするだろう。

著者について

ディーパック・シャルマは、コグニザントのテクノロジー業界担当副社長兼戦略事業部長である。半導体、OEM、ソフトウェア、プラットフォーム、情報サービス、教育などの主要産業セグメントにおいて、顧客との関係、人材、財務パフォーマンスなど、ビジネスのあらゆる側面をリードしている。グローバルトップ企業の経営幹部と協力し、競争力強化、成長促進、持続可能な価値創造に向けたデジタルトランスフォーメーションを指導している。

原文は姉妹誌AIwireに掲載された。