AWS Trainium/Inferentia完全ガイド｜AWSのAI半導体戦略【2026年】

ainow

10 hours ago

AWS AI半導体の概要

AWSは自社開発のAI半導体「Trainium」（学習用）と「Inferentia」（推論用）を展開しています。NVIDIA GPUの代替として、コスト効率の高いAIワークロード処理を実現します。

なぜAWSは自社チップを開発するのか

コスト削減：NVIDIAへの依存度を下げる
供給安定：GPU不足リスクの軽減
差別化：AWS独自の価値提供
最適化：AWSサービスとの深い統合

AWS AI半導体の歴史

年	チップ	概要
2018年	Inferentia	初代推論チップ発表
2019年	Inferentia	Inf1インスタンス提供開始
2021年	Trainium	学習用チップ発表
2022年	Inferentia2	第2世代推論チップ
2023年	Trainium2	第2世代学習チップ発表
2024年	Trainium2	Trn2インスタンス提供開始

Trainium（学習用チップ）

Trainium2の仕様

演算性能：約2.8倍（Trainium比）
メモリ：96GB HBM3
帯域幅：1.5TB/s
製造プロセス：5nm

対応モデル規模

単一インスタンス：最大700億パラメータ
クラスター：最大3,000億パラメータ以上
Trn2 UltraCluster：100,000チップまでスケール

EC2インスタンス

インスタンス	チップ数	メモリ	用途
trn1.2xlarge	1	32GB	小規模学習
trn1.32xlarge	16	512GB	大規模学習
trn1n.32xlarge	16	512GB	ネットワーク強化版
trn2.48xlarge	16	1.5TB	最新世代

Inferentia（推論用チップ）

Inferentia2の仕様

演算性能：最大190 TFLOPS（BF16）
メモリ：32GB HBM2e
帯域幅：820GB/s
レイテンシ：前世代比10倍改善

EC2インスタンス

インスタンス	チップ数	メモリ	用途
inf1.xlarge	1	8GB	小規模推論
inf1.24xlarge	16	128GB	大規模推論
inf2.xlarge	1	32GB	LLM推論
inf2.48xlarge	12	384GB	大規模LLM

AWS Neuron SDK

概要

NeuronはAWS AI半導体用のソフトウェア開発キットです：

フレームワーク統合：PyTorch、TensorFlow、JAX対応
コンパイラ：モデル最適化と変換
ランタイム：効率的な実行環境
プロファイラ：パフォーマンス分析ツール

対応フレームワーク

PyTorch：torch-neuronx / torch-neuron
TensorFlow：tensorflow-neuronx
JAX：jax-neuronx
Transformers：Hugging Face統合

モデル変換の流れ

既存のPyTorch/TensorFlowモデルを用意
Neuronコンパイラでコンパイル
最適化されたモデルをデプロイ
Neuronランタイムで実行

コスト比較

GPUとの価格比較

インスタンス	時間単価	用途
p4d.24xlarge (A100)	$32.77	GPU学習
trn1.32xlarge	$21.50	Trainium学習
p3.2xlarge (V100)	$3.06	GPU推論
inf2.xlarge	$0.76	Inferentia推論

コスト削減効果

学習コスト：最大50%削減（GPUインスタンス比）
推論コスト：最大70%削減（GPUインスタンス比）
TCO：大規模運用で顕著な効果

対応モデルとユースケース

対応LLM

Llama 2/3：7B〜70B
Mistral：7B
GPT-NeoX：20B
BLOOM：176B（分散）
Stable Diffusion：画像生成

AWS Bedrockとの連携

Bedrock：フルマネージドの生成AIサービス
基盤モデル：Claude、Titan、Llama 2など
インフラ：Trainium/Inferentiaで高効率運用

SageMakerとの統合

学習：SageMaker TrainingでTrainiumを使用
推論：SageMaker InferenceでInferentiaを使用
MLOps：パイプライン全体でAWSチップを活用

導入事例

Amazon自社サービス

Alexa：音声認識・自然言語理解
Amazon Search：検索ランキング
Prime Video：コンテンツレコメンデーション

外部企業

Anthropic：ClaudeモデルのAWS上での運用
Stability AI：Stable Diffusionの学習
Hugging Face：モデルホスティング

NVIDIA GPUとの使い分け

AWS AI半導体を選ぶべき場合

コスト効率を重視
AWS上で完結するワークロード
大規模な推論サービス運用
Neuron SDKで対応済みのモデル

NVIDIA GPUを選ぶべき場合

最新モデルの即座の対応が必要
カスタムモデル開発
マルチクラウド運用
既存のCUDAコードベースの活用

今後の展望

ロードマップ

2024年：Trainium2の本格展開
2025年：Trainium3（予測）の開発
2026年以降：さらなる性能向上とモデル対応拡大

競合状況

Google TPU：GCP専用チップ
Microsoft Maia：Azure向けチップ（開発中）
各社の動向：クラウド大手の自社チップ開発が加速

まとめ

AWS TrainiumとInferentiaは、NVIDIA GPU依存を軽減しながらコスト効率の高いAI処理を実現します。Neuron SDKによるフレームワーク統合も進み、多くのLLMが対応しています。

特に大規模な推論ワークロードでは、Inferentia2の採用でコストを大幅に削減できます。AWSを主要なクラウドとして使用している企業にとって、TrainiumとInferentiaは重要な選択肢となるでしょう。

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