SageMaker AIにおける小規模LLM推論の性能ベンチマーク：G7 vs G5 vs G6
SageMaker AIにおける小規模LLM推論ベンチマークの概要
大規模言語モデル（LLM）の推論を大規模に展開する際、適切なGPUインスタンスの選択は、そのパフォーマンスに最も大きな影響を与える決定の一つです。世代が一つ進むだけで、レイテンシーが劇的に改善され、スループットが向上し、トークンあたりのコストを削減できる可能性があります。しかし、これらの性能向上の実態は、モデルのアーキテクチャ、量子化形式、およびワークロードの形状に大きく依存します。本レポートでは、Amazon SageMaker AI上で、特に小規模なLLM推論の性能を、最新のG7インスタンスと既存のG5およびG6インスタンスで比較したベンチマーク結果を詳細に解説します。このベンチマークは、SageMaker AIの生成AI推論推奨機能を利用し、スループット、コスト、レイテンシーといった一般的なメトリクスに基づいて行われました。この比較を通じて、NVIDIA Blackwell GPUを搭載したG7インスタンスが、スループット、レイテンシー、トークンあたりのコストにおいて顕著な改善をもたらすことが示されています。
G7, G5, G6インスタンスの技術的比較とベンチマーク結果
ベンチマークでは、ml.g5.12xlarge (NVIDIA A10G搭載)、ml.g6.12xlarge (NVIDIA L4搭載)、および最新のml.g7.12xlarge (NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell搭載) の3種類のGPUインスタンスが比較されました。G5とG6の各構成は4つのGPUと合計96GBのGPUメモリを使用しているのに対し、G7は2つのGPUと合計64GBのGPUメモリでベンチマークに臨みました。この点が重要であり、G7は半分の数のアクセラレーターと少ない総GPUメモリで性能を比較することになります。
評価は、以下の2つのユースケースで行われました。
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AIコーディングアシスタント: Qwen3-Coder-30Bという30B Mixture-of-Experts (MoE) モデルを使用し、コード生成、デバッグ、リファクタリング、開発者コパイロットなどのエンタープライズコーディングタスクを想定。Amazon SageMaker AI DJL Large Model Inference (LMI) コンテナを用いて価格と性能を比較しました。
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エンタープライズAIアシスタント: NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B-NVFP4という30B MoEモデルを使用し、推論、質問応答、要約、エージェントワークロードを想定。Amazon SageMaker AI Generative AI Inference RecommendationsとvLLMを使用して、G6 (L4)、G6e (LL40S)、G7 (RTX PRO 4500 Blackwell) の構成を評価し、最適な費用対効果を特定しました。
非ストリーミングワークロードにおけるQwen3-Coder-30Bモデルのベンチマーク結果では、G7インスタンスが最高のスループットと最低のレイテンシーを記録しました。具体的には、G7は1秒あたり391.3出力トークンのスループットを達成し、G6と比較して約60.8%高いスループット、G5と比較して約13.0%高いスループットを提供しました。また、G7は平均リクエストレイテンシーをG6と比較して約37.6%削減し、G5と比較して約10.8%削減しました。これらの結果は、G7が少ないリソース（GPU数とGPUメモリ）で優れた性能を発揮することを示しています。
パフォーマンス向上の要因とアーキテクチャ的考察
G7インスタンスが少ないGPUとメモリにもかかわらず、G5およびG6インスタンスを上回るパフォーマンスを発揮した主な要因は、NVIDIA Blackwell世代GPUの導入にあります。Blackwellアーキテクチャは、推論ワークロードに特化した効率向上と、特にLLMに最適化された処理能力を備えていると考えられます。これにより、より高いテラフロップス性能、改善されたメモリ帯域幅効率、そして推論演算における電力効率の向上が実現されています。
また、SageMaker AIのDJL LMIコンテナやvLLMなどの推論最適化フレームワークも、この性能差に寄与しています。これらのフレームワークは、モデルのロード、バッチ処理、カーネル最適化などを効率的に管理し、GPUの潜在能力を最大限に引き出す設計がされています。特に、小規模なLLMでは、モデルのパラメータ数に対してGPUのメモリ帯域幅やTensor Coreの利用効率がボトルネックになりやすいため、新しいGPUアーキテクチャと最適化されたソフトウェアスタックの組み合わせが、スループットとレイテンシーの大幅な改善に繋がっています。ベンチマークは、モデルのアーキテクチャ、量子化形式、およびワークロードの特性が、実際の性能とコスト効率に大きく影響することを示唆しています。
開発者・エンジニア視点での考察
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ワークロードとモデル特性に合わせたインスタンス選定の重要性: 最新世代のG7インスタンスは非常に優れたパフォーマンスを示しますが、その優位性はモデルのアーキテクチャ（例: MoEモデル）、量子化形式、およびワークロード（ストリーミングか非ストリーミングか、バッチサイズなど）によって変動します。開発者は、単に新しいインスタンスを選ぶのではなく、自身のLLMの具体的な要件とベンチマーク結果を照らし合わせ、最も費用対効果の高い選択を行うべきです。
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少ないリソースで高い性能を実現する新世代GPUの潜在力: G7インスタンスがG5やG6よりも少ないGPU数（2基 vs 4基）と少ない総GPUメモリで高いスループットと低いレイテンシーを実現したことは、新しいGPUアーキテクチャ（Blackwell）の効率性と最適化が非常に進んでいることを示しています。これにより、同等またはそれ以上の性能を、より少ないハードウェアコストで達成できる可能性があり、コスト最適化の新たな道を開きます。
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SageMaker AIの生成AI推論推奨機能とLMI/vLLMの活用: SageMaker AIが提供する生成AI推論推奨機能やDJL LMIコンテナ、vLLMといった最適化ツールは、LLM推論のデプロイと性能チューニングを大幅に簡素化します。開発者はこれらの機能を積極的に活用することで、手動での試行錯誤を減らし、最適なインスタンスタイプや設定を迅速に特定し、効率的なデプロイを実現できます。
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