AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「推論サーバを増やすよりモデルの精度を落として対応したらどうか」と言ってまして。要するにサーバ台数で勝負するだけじゃない方法があるってことですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理してお伝えしますよ。結論は単純で、サーバを増やす「ハードウェアスケーリング」と、モデルの処理を軽くする「精度スケーリング」を組み合わせると総コストを下げつつ需要に応じられるんですよ。
でも現場だとパイプラインでモデルを順番に通すんですよね。小手先で精度を落としても全体でどう影響するか読めないのでは？ 投資対効果的にはどう判断すべきでしょうか。
いい質問です。ここで重要なのは三点です。第一に、パイプライン全体の精度とレイテンシ（遅延）目標を同時に見て配分すること。第二に、どのモデルをどのサーバで動かすかを定期的に最適化すること。第三に、来たクエリを賢く振り分けて、SLO（Service Level Objective、サービス品質目標）違反を減らすこと。これらを統合したのがLokiです。
これって要するに、需要が増えたら「全部サーバを倍にする」のではなく、「一部のモデルで精度を落として回せばいい場面がある」ということですか？
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。精度を下げるかどうかはビジネスの許容度次第ですが、Lokiは数学的にどの配分が最適かを判定し、リアルタイムでクエリルーティングも行います。
現場導入するときの障壁は何ですか。既存のサーバやモデル資産を捨てずに使えますか？あと工場の技術者に説明できる簡単な例えはありますか。
良い着眼点ですね。まず既存モデルはそのまま活用できることが多いです。イメージは工場のラインで段取りを変えるようなものです。忙しいときは一部の工程を簡易工程に切り替えて生産量を上げるが、品質の重要工程は残す、という運用です。技術的には配分を決める数理最適化と、来た仕事を振るルーティングが要です。
投資対効果の観点で言うと、どれくらいサーバ削減やSLO改善の期待が持てるのですか？数値で示せますか。
良い質問です。研究の評価では、固定サイズクラスタにおける有効処理能力がハードウェアのみの拡張に比べて2.7倍以上になる事例が示されています。さらにSLO違反は最大で10倍削減でき、精度低下は最小限に抑えられます。これは初期投資を抑えつつ需要変動を吸収する上で魅力的です。
なるほど。これって要するに、うちのような資本が限られた会社でも、賢く運用すればピーク時に過剰投資せずに済む、ということですね。よし、まずはパイロットから説明してみます。要点は「精度とハードを合わせて最適化」「ルーティングでSLOを守る」「既存資産を活かせる」の三つ、と理解しました。
