AMD Instinct™ MI300X アクセラレータと ROCm™ ソフトウェアで LLM を強化します

大規模言語モデル（LLM）は一見普遍的でアクセスしやすく見えるかもしれませんが、その背後には、それらを支えるためのGPUリソースを巡る激しい競争があります。コスト、利用可能性、パフォーマンスの制約が、LLMやその視覚的な対応物を開発・展開する上での大きな障壁を生んでいます。これらのモデルは数十億のパラメータを同時に処理するため、非常に多くの計算およびメモリを必要とします。その大規模なスケールが優れた能力を実現しますが、コスト効率よく展開するための課題も多くあります。AI推論では、学習されたモデルが予測や出力を生成・提供するため、かなりの計算リソースが必要であり、これがTCO（総所有コスト）の課題を引き起こします。しかし、AMD Instinct™ MI300Xアクセラレーターは、これらの障壁を克服し、LLMのポテンシャルを実現する手助けをします。

大規模なモデルをサポートするための大容量メモリ帯域幅

高帯域幅は、LLMが要求する大規模データセットや計算を処理する上で重要であり、処理速度の向上、レイテンシーの低減、全体的なパフォーマンスの向上を実現します。AMD MI300Xアクセラレーターは、最大5.3TB/sのピークメモリ帯域幅を提供し、Nvidia H200の4.9TB/sを大きく上回ります。192GBのHBM3メモリを搭載したMI300Xは、１つのGPUで80億パラメータまでのモデルをサポートでき、複数のGPUにモデルを分割する必要がありません。一方Nvidia H200は、141GBのHBM2eメモリを搭載しており、モデルの分割が必要で、データ転送に複雑さと非効率をもたらす可能性があります。

AMD MI300X GPUの大容量メモリは、モデルの多くを計算ユニットの近くに保存できるため、レイテンシーの低減とパフォーマンスの向上に寄与します。さらに、MI300Xの大容量メモリにより、多くの大規模モデルを単一のGPUで処理でき、GPU間でモデルを分割するという課題と、それに伴う実行の困難を解消します。MI300Xはデータ転送の非効率を最小限に抑え、パフォーマンスを向上させるため、大規模なLLMの要求に応える優れた選択肢となります。

MI300X GPUの大容量メモリと高帯域幅の組み合わせにより、H200が複数のGPUを必要とするタスクを単一のGPUで処理でき、展開を簡素化し、コストを削減します。これにより、複数のGPUの管理の複雑さが減り、スループットが改善されます。ChatGPTのようなモデルをMI300Xで実行すると、H200よりも少ないGPUで済む可能性があり、先進的なAIモデルを展開する企業にとって優れた選択肢となります。

Flash AttentionによるLLM推論の向上

AMDのGPU、特にMI300Xは、Flash Attentionをサポートしており、LLM推論の最適化において重要な進展をもたらします。従来の注意機構では、高帯域幅メモリ（HBM）への複数回の読み書きが行われるため、ボトルネックとなっていました。Flash Attentionは、アクティベーションやドロップアウトなどの操作を1ステップに統合することでデータ移動を減少させ、速度を向上させます。この最適化は、LLMにとって特に有益で、より迅速で効率的な処理を可能にします。（Flash Attentionについて詳しくはこちらをご覧ください。）

浮動小数点演算性能

浮動小数点演算の性能は、LLMのパフォーマンスにとって重要な指標です。MI300Xは最大1.3 PFLOPSのFP16（半精度浮動小数点）性能と、163.4TFLOPSのFP32（単精度浮動小数点）性能を提供します。これにより、LLMに必要となる複雑な計算が効率的かつ正確に実行されます。この性能は、行列乗算やテンソル演算など、深層学習モデルの基盤となる数値計算が必要なタスクにおいても重要です。

MI300Xのアーキテクチャは、高度な並列処理をサポートし、複数の操作を同時に処理することができます。304の計算ユニットを搭載したMI300Xは、LLMの膨大なパラメータを効率的に処理し、複雑なタスクを効率的に実行できます。

LLMのポーティングと構築のための最適化されたオープンソフトウェアスタック

AMD ROCm™ソフトウェアプラットフォームは、AIおよびHPCワークロードのためのオープンで堅牢な基盤を提供します。ROCmはAI向けに特化したライブラリ、ツール、フレームワークを提供し、AI開発者がMI300X GPUの能力を最大限に活用できるよう支援します。ROCmは、CUDAで開発されたコードを最小限の変更でROCmに移植することを可能にし、互換性と効率を確保します。

ROCmは、PyTorchやTensorFlowなどの主要なAIフレームワークのサポートを提供し、Hugging Faceやその他のLLMをすぐに実行できる環境を提供します。また、PyTorchやHugging Faceなどのフレームワークとの統合もスムーズで、MI300X上でのLLM統合を簡単にします。この統合により、開発者はアプリケーションのパフォーマンスを最大化し、AMD GPUを使用したLLM推論の最高性能を引き出すことができます。

実世界への影響

AMDは、Microsoft、Hugging Face、OpenAI Tritonチームなどの業界パートナーと協力して、LLM推論モデルの最適化と実世界の課題に取り組んでいます。Microsoft Azureクラウドプラットフォームでは、企業向けAIサービスを強化するために、MI300Xを含むAMD GPUを使用しています。また、MicrosoftとOpenAIのChatGPT-4のMI300Xの導入は、AMD GPUが大規模なAIワークロードを効率的に処理できることを示しています。Hugging FaceはAMDハードウェアを活用してモデルの微調整と推論速度の向上を図り、OpenAI Tritonチームとのコラボレーションでは、先進的なツールやフレームワークの統合に焦点を当てています。

まとめると、AMD Instinct MI300Xアクセラレーターは、コスト、パフォーマンス、利用可能性の課題に対処できるため、大規模言語モデルの展開に適した選択肢となります。信頼性が高く、効率的な代替手段と強力なROCmエコシステムを提供するAMDは、企業が堅牢なAI運用を維持し、最適なパフォーマンスを達成できるよう支援します。