GPU高騰の波に立ち向かう！カラクリがAWS Trainium活用ノウハウを無償公開
近年、AI技術の発展は目覚ましく、特に大規模言語モデル（LLM）は私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしています。しかし、その裏側では、LLMの開発に不可欠な高性能GPU（画像処理装置）の調達コストが世界的に高騰し、多くの企業がAI開発の規模拡大において大きな課題に直面しています。
このような状況の中、国産LLM開発を手掛けるカラクリ株式会社は、このGPU高騰時代を乗り越えるための画期的な解決策として、AWSが開発した深層学習特化チップ「AWS Trainium」を徹底活用する実践的なノウハウを、LLM開発に携わるエンジニアコミュニティ向けに無償で公開しました。この取り組みは、日本のAI開発コミュニティにとって、技術的な選択肢を広げ、コスト効率の良いLLM開発を可能にする重要な一歩となるでしょう。
AWS Trainiumとは？GPU高騰時代の新たな選択肢
AWS Trainiumは、Amazon Web Services（AWS）が自社で開発した深層学習に特化したカスタムチップです。一般的なGPUが汎用的な計算処理を行うのに対し、Trainiumは特に深層学習モデルの訓練（トレーニング）に最適化されています。これにより、GPUと比較して優れたコストパフォーマンスと高い効率性を実現できるとされています。
世界的な生成AIブームにより、高性能GPUの需要は急増し、その結果として調達コストが大幅に高騰しています。このコストは、特に大規模なLLMを訓練・ファインチューニングする企業にとって、無視できない負担となっています。Trainiumは、このような状況下で、より少ないコストで同等以上の学習性能を発揮する可能性を秘めた、AI開発者にとって魅力的な選択肢として注目を集めています。
しかし、Trainium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ます。特に、日本語での実践的な手順書や具体的な活用事例が不足していることが、これまでの導入の障壁となっていました。
カラクリがノウハウ公開に踏み切った背景と目的
カラクリは、自社のLLM開発においてAWS Trainiumを積極的に活用し、その過程で得られた実践的な知見を体系化しました。このノウハウを無償で公開する目的は、GPU高騰によるAI開発の制約に直面する日本の技術者たちを支援し、より多くの開発者がTrainiumを効果的に活用できるようにすることにあります。
この取り組みを通じて、日本のAI開発における技術的な選択肢が多様化し、結果として国内のAI技術発展とイノベーションの促進に寄与することを目指しています。
公開されたノウハウ「AWS Trainium 50本ノック」の深掘り
カラクリが公開したノウハウは「AWS Trainium 50本ノック」と題され、AWS Trainiumの入門から最先端のモデル移植技術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おり、以下の要素を含んでいます。
1. AWS Trainium入門と基本
このセクションでは、AWS Trainiumを初めて利用する方のために、基本的な操作方法が解説されています。具体的には、Trainiumを搭載したインスタンス「trn1.2xlarge」の起動方法、neuron-topコマンドを使ったチップの稼働状況確認、そしてTrainium特有の「遅延評価（Lazy Mode）」の挙動などが分かりやすく説明されています。Lazy Modeは、計算グラフ全体が確定してから一度に実行されるため、効率的なリソース利用が可能ですが、その特性を理解することが重要です。
2. 計算機クラスタ構築
大規模なLLMの学習には、単一のインスタンスではなく、複数のインスタンスを連携させた計算機クラスタが必要です。このノウハウでは、AWS ParallelClusterとCloudFormationといったAWSのサービスを用いて、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（キャラクターユーザーインターフェース）ベースで構築する手順が詳細に解説されています。これにより、複雑なクラスタ環境も効率的にセットアップできるようになります。
3. LLM分散学習の実装
LLMの学習では、モデルの規模が大きくなるにつれて、分散学習が不可欠となります。ここでは、Trainium環境に最適化された分散学習ライブラリであるNeuronX Distributed Training (NxDT) を用いた学習環境の構築方法、学習途中の状態を保存・復元するためのチェックポイント変換、学習前に計算グラフを最適化するAOT（Ahead-Of-Time）コンパイル、そして実際の分散学習実行手順が解説されています。これらの技術により、大規模モデルの効率的な学習が可能となります。
4. 最先端のモデル移植技術
今回のノウハウの中でも特に注目すべきは、最先端のモデル移植技術に関する解説です。具体的には、現在広く利用されているLlama 3ベースのモデルアーキテクチャをターゲットとし、NxDTのカスタム並列層を活用してTrainium向けにモデルを書き換える手順が詳細に説明されています。新しいLLMモデルを新しいアクセラレータ上で効率的に動作させるためには、このようなモデル移植が必須であり、このノウハウはLLM開発の可能性を大きく広げるものです。
5. 分散学習の理論
実践的な手順だけでなく、分散学習の理論的な側面も解説されています。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、それらをAWS Trainium環境にどのように適用するかについて、初心者にも理解しやすいように説明されています。理論と実践の両面から学ぶことで、より深い理解と応用力が身につくでしょう。
これらのノウハウは、以下のKARAKURI Techblogにて公開されています。
日本のAI開発コミュニティへの貢献と今後の展望
カラクリによるAWS Trainium活用ノウハウの無償公開は、日本のAI開発コミュニティにとって非常に大きな意味を持ちます。GPU高騰によるコスト課題は、特にリソースが限られるスタートアップ企業や研究機関にとって深刻な問題でしたが、Trainiumという新たな選択肢とその活用方法が明確に示されたことで、これらの課題に対する有効な解決策が提供されることになります。
このノウハウを活用することで、より多くの技術者がコストを抑えながら大規模なLLM開発に取り組むことが可能になり、日本のAI技術全体の底上げに繋がることが期待されます。また、日本語での詳細な手順書が提供されることで、これまでの情報不足による学習コストも大幅に削減されるでしょう。
カラクリは、今回のノウハウ公開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と述べています。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コミュニティに還元していく予定です。このような継続的な情報共有は、日本のAI開発の未来を明るく照らすことでしょう。
カラクリ株式会社について
カラクリ株式会社は、「FriendlyTechnology」というビジョンを掲げ、大規模言語モデル（LLM）のカスタマーサポート分野への実用化を目指すAIスタートアップ企業です。2016年10月3日に設立され、東京都中央区に本社を構えています。代表取締役CEOは小田 志門氏です。
同社は、2018年に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精力的に取り組んでいます。SaaS事業として提供するカスタマーサポート向けAIシリーズ「KARAKURI」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採用され続けている実績があります。
これまでの主な実績には、ICCサミット「スタートアップ・カタパルト」入賞（2018年）、Google for Startups Accelerator採択（2020年）、Google for Startups Growth Academy Tech採択（2022年）、AWS LLM開発支援プログラム採択（2023年）、生成AI実用化推進プログラム認定（2024年）、Meta社完全招待制の生成AI開発者会議参加（2024年）、経産省「GENIAC」採択（2024年）などがあり、AI分野における高い技術力と実績が評価されています。
カラクリ株式会社の詳細については、以下のURLをご覧ください。
まとめ
世界的なGPU高騰というAI開発における大きな課題に対し、カラクリ株式会社がAWS Trainiumの徹底活用ノウハウを無償公開したことは、日本のAI開発コミュニティにとって非常に価値のある貢献です。この「AWS Trainium 50本ノック」は、Trainiumの基礎からLlama 3ベースモデルのモデル移植といった最先端技術までを網羅しており、AI初心者から上級者まで幅広いエンジニアにとって、コスト効率の良いLLM開発を実現するための強力な指針となるでしょう。
今後もカラクリの継続的な情報還元が期待され、日本のAI技術の発展とイノベーションをさらに加速させることでしょう。AI開発に関わるすべての技術者にとって、このノウハウは間違いなく新たな可能性を切り開く鍵となるはずです。
