RTX 5080¥315,320 —RTX 5070 Ti¥252,250 —RTX 5070¥154,800 —RX 9070 XT¥171,800 —Ryzen 7 9800X3D¥71,208 —Ryzen 9 9950X¥111,670 —Core Ultra 9 285K¥105,242 —Core i7-14700K¥68,980 —Ryzen 7 7800X3D¥59,980 —RTX 3060 (12GB)¥55,800 —
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AIの推論に必要な性能と型番の選び方

学習が終わったAIを実際に動かして、答えを出させる作業(推論)に向く部品の選び方です。AIの大きさに合うVRAMと、電力あたりの性能が大切です。

目安

AIの推論とは、学習が終わったAIに質問やデータを渡して、答えを出させる作業のことです。チャットAIへの返事や、画像の判定、音声の文字起こしなどがこれにあたります。学習に比べると1回あたりの計算は軽いですが、たくさんの人が同時に使うサービスでは、多くの計算を休まず続ける必要があります。 必要な性能の考え方として、まずAIの中身(パラメータ)がGPUのメモリ(VRAM)に収まるかが大切です。AIの中身の数字を少ないビット数で表す工夫(量子化)を使うと、必要なメモリを減らせます。サービスとして動かす場合は、電力あたりの性能や、1台のサーバーに何枚入るかも大事になります。小型で消費電力の小さいNVIDIA L4やT4、大きめのAIにはL40SやH100・H200、大きなメモリを持つAMD Instinct MI300Xなどが使われます。 選ぶときの注意として、データセンター向けGPUの多くはファンが無く、サーバーの風で冷やす作りなので、対応するサーバーが必要です。使う推論用のソフトが、そのGPUに対応しているかも確認しましょう。 新品が手に入らないときは、推論は学習ほど最新のGPUを必要としないことも多いため、ひとつ前の世代(A10、A100、T4など)の中古品や、VRAMの多いワークステーション向けGPUも選択肢になります。AIを量子化して小さくし、手に入りやすいGPUで動かすという考え方もあります。

関係するシリーズ

GeForce RTX 50 シリーズNVIDIA RTX PRO Blackwell シリーズNVIDIA RTX Ada 世代(ワークステーション向け)NVIDIA データセンター向け Hopper(H100・H200 など)NVIDIA データセンター向け Ampere(A100 など)NVIDIA データセンター向け Ada Lovelace(L40S・L4 など)NVIDIA データセンター向け Volta・Turing(V100・T4)AMD Instinct MI300 シリーズ

よくある質問

学習と推論では必要な部品が違う?

推論は学習より必要なメモリや計算が少ないことが多く、小型のGPUやひとつ前の世代でも動かせる場合があります。

量子化とは?

AIの中身の数字を、少ないビット数で表して小さくする工夫です。必要なメモリが減り、手に入りやすいGPUで動かしやすくなります。

新品が無いときは?

T4、A10、A100などひとつ前の世代の中古品や、VRAMの多いワークステーション向けGPUも選択肢になります。

出典