大規模AIデプロイメント：エッジからデータセンターまで
AIシステムは現在、スマート車両の機能や自動販売キオスクから、産業機器、医療画像診断ツールに至るまで、あらゆるテクノロジーに組み込まれています。これらのシステムはすべて、データの分析と結果の生成を行うために、バックグラウンドで動作するAIモデルに依存しています。
しかし、AIシステムがこれらの結果を提供できるようになる前に、モデルをアプリケーションが動作するコンピューティング・システム内に「デプロイ（展開）」する必要があります。本記事では、AIデプロイメントの定義、異なるコンピューティング・システムでのAIモデルの動作方法、そしてAIワークロードの増大に伴いシステムに拡張性が求められる理由について解説します。
AIデプロイメントとは？
AIデプロイメントとは、トレーニング済みのAIモデルをシステム内に配置し、実際のデータに対して動作を開始させるプロセスを指します。通常、AIモデルは開発環境で構築・トレーニングされます。トレーニング完了後、モデルを実際のアプリケーションで使用できるように、システム内に実装（デプロイ）する必要があります。
デプロイされたモデルは、接続されたシステムから新しい入力を受け取り、予測、分類、推奨（レコメンデーション）などの出力を生成します。これにより、モデルは稼働システムの一部として機能することが可能になります。
アプリケーションに応じて、AIモデルはさまざまなタイプのコンピューティング・システムにデプロイされます。
AIのデプロイメント環境
AIモデルは、アプリケーションの規模や必要とされる計算能力に応じて、多種多様なコンピューティング環境にデプロイされます。個別のデバイス上で直接AIを実行するシステムもあれば、より重いワークロードや膨大なユーザー数をサポートするために、大規模なサーバーや分散型コンピューティング・インフラに依存するシステムもあります。
以下は、現在一般的に利用されているAIシステムの主なデプロイメント環境です。
シングルデバイス / エッジAI
シングルデバイスまたはエッジAIとは、データが生成される個々のデバイス上でAIモデルを直接実行することを指します。リモートサーバーにデータを送信する代わりに、デバイスがローカルで情報を処理するため、レスポンスが速くなり、ネットワーク接続への依存度を低減できます。
これらのシステムでは、カメラ、マイク、その他のセンサーなどのコンポーネントを通じてデバイスがデータを収集します。その後、システム内のAIモデルがデータを処理して結果を出し、システム機能をトリガーします。
例えば、産業用検査カメラは画像をリアルタイムで分析して製造欠陥を検出します。小売業のセルフチェックアウト・キオスクや自動注文機は、AIを使用して商品を認識したり、取引中に顧客をサポートしたりすることで、効率的なサービスを維持しながら労働力不足の解消に貢献します。同様のシステムはスマート車両のコックピットでも使用されており、カメラとセンサーが運転状況を監視し、ドライバー・モニタリングや音声対話などの機能をサポートします。
これらのデバイスはリアルタイムで動作し、電力や計算リソースが限られていることが多いため、エッジデプロイメントにおいては効率的なAIハードウェアが特に重要となります。
エンタープライズ・サーバーAI
エンタープライズ・サーバーAIとは、組織のインフラ内にあるサーバーにデプロイされたAIシステムを指します。これらはパブリッククラウドサービスではなく、ビジネス運営や内部ワークフローをサポートするために使用されます。
多くの場合、組織は外部プラットフォームに送信できない機密データを処理するために、ローカルにAIをデプロイします。例えば、政府機関では、報告書の解釈、大量のテキストの要約、事務作業用のドラフト作成などの文書処理タスクを支援するためにAIシステムを利用することがあります。
また、企業はOCR技術を使用して、契約書、報告書、スキャンされたファイルなどの内部文書を分析するためにAIを導入する場合もあります。これらのシステムにより、機密データを自社インフラ内に保持しながら、大量の情報をより効率的に処理できるようになります。
さらにAIは保険業界などでも活用されており、デプロイされたモデルが請求リスクの評価、保険内容の比較、顧客相談のサポートなどを行っています。
データセンターAI
データセンターAIとは、大規模なワークロードを処理し、多数のユーザーやアプリケーションに同時にサービスを提供するために設計された、集中型のコンピューティング施設にデプロイされるAIシステムを指します。
これらの環境では、AIモデルが膨大なデータを処理し、ユーザー、アプリケーション、または接続されたサービスからのリクエストに対応します。広く利用されているプラットフォームをサポートすることが多いため、高いトラフィックと膨大な計算需要を処理しながら、継続的に稼働できる能力が求められます。
例えば、データセンターで動作するAIモデルは、電子商取引（EC）プラットフォームの推奨システム、検索エンジンのランキングアルゴリズム、または多数のユーザーと対話する対話型AIサービスなどを支えています。
これらのワークロードをサポートするため、データセンターのデプロイメントは、高いスループットと安定したパフォーマンスを提供できる強力なコンピューティング・インフラに依存しています。
クラスタースケールAI
クラスタースケールAIとは、連携されたシステムとして動作する複数のサーバーまたはコンピューティングノードにわたって実行されるAIシステムを指します。単一のマシンに依存するのではなく、極めて大規模なモデル、データセット、またはサービス需要を処理するために、ワークロードを多数のプロセッサに分散させます。
これらのシステムは、多くのデバイスやユーザーからの情報を同時に処理しなければならない大規模プラットフォームを支えることがよくあります。例えば、大規模な対話型AIサービスやチャットボットプラットフォームは、膨大なリクエストを処理するために分散コンピューティングクラスターに依存しています。
また、クラスタースケールのシステムは、大規模なコネクテッド・インフラもサポートします。スマートシティプラットフォームでは、交通カメラや監視システムからのデータをAIが分析し、交通管理や事故報告を支援します。同様に、バックエンドプラットフォームは何千もの小売キオスクや車両システムからのデータを集約・分析し、オペレーターが利用パターンを監視してサービスを改善するのに役立てられます。
このようなデプロイメントには相互接続された多数のマシンが関与するため、基盤となるハードウェア・アーキテクチャは、システム全体で安定したパフォーマンスを維持しながら、効率的にスケール（拡張）できる必要があります。
拡張可能なAIハードウェア・アーキテクチャが必要とされる理由
AIシステムは、個々のデバイスから大規模なコンピューティングクラスターまで、多種多様な環境にデプロイされます。これらのシステムが成長・拡大するにつれて、計算要件も変化する可能性があります。この進化をサポートするために、AIハードウェアはスケーラビリティ（拡張性）を念頭に置いて設計される必要があります。
拡張可能なAIハードウェア・アーキテクチャが重要である理由は以下の通りです：
ワークロードの経時的な増大
当初は小規模なワークロードをサポートしていたAIシステムでも、アプリケーションの拡大に伴い、より大量のデータや複雑なタスクを処理する必要が生じる場合があります。
トラフィック需要の変動
一部のAIサービスは、特に多数のユーザーや接続サービスを提供する場合、リクエストの急激な増加に対応できなければなりません。
AIモデルのサイズと複雑さの継続的な上昇
現代のAIモデルは、以前のシステムよりもはるかに多くの計算能力とメモリリソースを必要とすることがよくあります。
インフラ投資の柔軟性
システム全体を完全に再設計することなく、計算能力を拡張できるハードウェアプラットフォームは、組織に大きな利益をもたらします。
これらの要因から、AIシステムには、ワークロードの増大やシステム需要の進化に合わせて計算能力を拡張できるハードウェア・アーキテクチャがますます求められています。
Neuchips Blue Magpie NPU IPによるスケーラブルなAIデプロイの実現
さまざまな環境やワークロードにわたるAIデプロイメントをサポートするためには、システム需要が増加した際に計算能力をスケールできるハードウェア・アーキテクチャが必要です。Neuchipsは、アプリケーション要件の増大に合わせてAI処理能力を拡張できるように設計された、スケーラブルなアーキテクチャを持つBlue Magpie NPU IPを開発しました。
Blue Magpieのアーキテクチャは、単一のNPUコアから連携して動作する複数コアまで、柔軟な構成をサポートしています。これにより、システム設計者は、ハードウェアプラットフォーム全体を再設計することなく、ワークロードの要求が高まるにつれて利用可能なコンピューティングリソースを増強することができます。
例えば、最初は軽量なエッジAIタスクのために単一のNPUコアをデプロイし、その後、センサーの追加、より複雑なモデルのサポート、またはデータ量の増加といったアプリケーション要件の拡大に応じて、追加のコアを統合することで、より高い能力を提供することが可能です。
このスケーラブルな設計により、AIシステムは電力やシリコンリソースの効率的な使用を維持しながら、アプリケーションのニーズとともに成長することができます。
Neuchipsとのパートナーシップ
拡張可能なハードウェア・アーキテクチャは、現代のAIデプロイメントにおいて不可欠です。NeuchipsのBlue Magpie NPU IPは、アプリケーションと共に成長できるAIシステムを構築するための柔軟な基盤を提供します。
お問い合わせいただければ、Blue Magpie NPU IPがお客様の次世代AIプロジェクトをどのようにサポートできるか詳しくご説明いたします。