GPU高騰の課題とAWS Trainiumへの注目
近年、世界的な生成AIブームの加速に伴い、高性能なGPU（Graphics Processing Unit）の調達コストが高騰しています。これにより、多くの企業が大規模言語モデル（LLM）の訓練やファインチューニングの規模を拡大する上で、コストとリソースの制約に直面しているのが現状です。
このような背景の中、AWSが開発した深層学習特化チップ「AWS Trainium」は、GPUと比較して優れたコストパフォーマンスを提供できる選択肢として注目を集めています。しかし、その活用には、専用のSDK（Neuron SDK）への対応や計算グラフの移植といった高度な専門知識が求められ、特に日本語での実践的な手順書が不足していました。
国産LLM開発企業のカラクリ株式会社は、自社で培ったAWS Trainium活用の実践的な知見を体系化し、この度ノウハウを無償で公開しました。これにより、より多くの技術者がAWS Trainiumを有効活用できるよう支援し、日本のAI開発における技術的な選択肢の多様化に寄与することを目指しています。
実践的ノウハウ「AWS Trainium 50本ノック」の全容
カラクリ株式会社が公開したノウハウは、「AWS Trainium 50本ノック」と題され、AWS Trainiumの入門から上級テクニックまでを網羅した実践的なコンテンツです。シェルの基本操作、PyTorch、Transformerアーキテクチャの基礎理解を持つエンジニアを対象としています。
このノウハウには、以下の要素が含まれています。
- AWS Trainium入門と基本: trn1.2xlargeを用いたAWS Trainiumの起動方法や、neuron-topによるコアの稼働状況確認、AWS Trainium特有の遅延評価（Lazy Mode）の挙動について解説しています。
- 計算機クラスタ構築: AWS ParallelClusterとCloudFormationを利用し、Trn1インスタンスによる大規模学習インフラ（クラスタ）をCUIベースで構築する手順が詳解されています。
- LLM分散学習の実装: NeuronX Distributed Training (NxDT) を用いた学習環境の構築、チェックポイント変換、AOT（Ahead-Of-Time）コンパイル、および分散学習実行の手順が説明されています。
- 最先端のモデル移植技術: Llama 3ベースモデルをターゲットに、NxDTのカスタム並列層を活用したモデルアーキテクチャの書き換え手順が詳細に解説されています。これは、新しいモデルを新しいアクセラレータ上で動作させる上で不可欠な技術です。
- 分散学習の理論: データ並列（DP）、テンソル並列（TP）、パイプライン並列（PP）といった主要な分散学習戦略の原理と、AWS Trainium環境への適用方法が解説されています。
特にLlama 3ベースモデルの移植は、LLM開発の可能性を大きく広げる最先端の技術ノウハウであり、注目に値します。
▼AWS Trainium 50本ノックの詳細はこちら
https://zenn.dev/karakuri_blog/articles/77d93c40b27b60
AI Workstyle Lab編集部からの解説
AI Workstyle Lab編集部では、GPU高騰という現実的な課題に対し、AWS Trainiumのような代替チップの活用は、コスト効率と開発スピードの両面で非常に重要だと考えています。特にLLM開発においては、計算資源がパフォーマンスと直結するため、効率的なインフラ選択がプロジェクトの成否を分けることも少なくありません。
今回のカラクリ株式会社によるノウハウ公開は、日本のAIエンジニアが高度な分散学習技術（複数の計算機を使って大規模なモデルを効率的に学習させる技術）を習得し、LLM開発を加速させる上で、非常に価値のある貢献と言えるでしょう。Llama 3のような最新のオープンソースモデルへの「モデル移植」（あるハードウェアやソフトウェア向けに作られたモデルを、別の環境で動作するように調整する技術）までをカバーしている点は、実務におけるAI導入の障壁を下げる可能性を秘めています。
読者の皆様がAIを仕事で活かすためには、このようなコスト効率の良いインフラ選択の重要性を理解し、最新技術へのキャッチアップを継続することが不可欠です。本ノウハウは、そのための具体的な一歩となるはずです。
今後の展望とカラクリ社の取り組み
カラクリ株式会社は、今回公開したノウハウを通じて得られたフィードバックや知見を活かし、LLM開発における技術的課題の解決とイノベーションを推進していく方針です。今後もAWS Trainiumの次期バージョンであるTrn2への対応など、最新のアクセラレータ活用ノウハウを継続的にAI開発コミュニティに還元していく予定です。
カラクリ株式会社について
カラクリ株式会社は「FriendlyTechnology」をビジョンに掲げ、大規模言語モデル（LLM）のカスタマーサポートへの実用化を目指すAIスタートアップです。2018年からはトランスフォーマーモデルであるBERTの研究を開始し、2022年からはGPTを含む大規模言語モデルの研究に取り組んでいます。同社のSaaS事業で提供するカスタマーサポート向けAIシリーズは、高島屋、SBI証券、セブン-イレブン・ジャパン、星野リゾートなど、各業界のトップ企業に選ばれています。
主な実績には、2018年ICCサミット「スタートアップ・カタパルト」入賞、2020年Google for Startups Accelerator採択、2023年AWS LLM開発支援プログラム採択、2024年経産省「GENIAC」採択などが挙げられます。
