大規模AIモデルを分散推論で動かす仕組み

大規模AIモデルを本番環境で多数のユーザーに提供する際に生じる、メモリ容量・KVキャッシュの増大・リクエスト処理の制約を解説します。モデルを複数のGPUに分割・複製し、分散推論で効率的に運用するための基本的な考え方を整理します。

■ 分散推論が必要な理由
- モデル重み、KVキャッシュ、同時リクエスト処理の3つの制約

■ 主な並列化手法
- データ並列・パイプライン並列・テンソル並列の違いと目的

■ 特殊モデルと運用最適化
- エキスパート並列とPrefill/Decode分離
- 多次元並列とオーケストレーション層の役割

大規模モデルの配信基盤に関心のある開発者やインフラ担当者に適しており、分散推論の全体像と各手法がどの制約に対応するかを把握できます。コメントで質問や自身の最適化事例を共有することも促されています。