【AWS】 Amazon Inferentiaとは？

最終更新日：2026年8月10日

はじめに

項目	AWS	Microsoft Azure	Google Cloud
世界シェア	約33%（首位）	約22%	約11%
強み	サービス数・実績	Microsoft製品連携	データ分析・AI
無料枠	12ヶ月+常時無料	12ヶ月無料	常時無料枠あり
主な資格	CLF / SAA / SAP	AZ-900 / AZ-104	ACE / PCA

AWSでは、デベロッパーの日常に深層学習を普及させ、低コストの従量課金モデルで利用できる最先端のインフラストラクチャへより多くの人がアクセスすることを目指しています。AWS Inferentiaは、深層学習ワークロードを加速するために設計されたAmazonの最初のカスタムシリコンであり、このビジョンを実現するための長期的な戦略の一部です。

AWS Inferentiaは、クラウドで高性能の推論を提供し、推論の総コストを削減し、デベロッパーが機械学習をビジネスアプリケーションに簡単に統合できるように設計されています。AWS Inferentiaのワークロードのパフォーマンスを最適化するのに役立つコンパイラ、ランタイム、およびプロファイリングツールから構成されるAWS Neuronソフトウェア開発キット（SDK）は、AWS InferentiaベースのAmazon EC2 Inf1インスタンスを使用して実行されるようにTensorFlow、PyTorch、MXNetなどの一般的なフレームワークで作成およびトレーニングされた複雑なニューラルネットモデルを実現します。

メリット

・高性能

AWS Inferentiaの各チップは、最大128 TOPS（1秒あたり数兆回の操作）のパフォーマンスをサポートし、EC2 Inf1インスタンスごとに最大16個のInferentiaチップを有することができます。Inferentiaは、小さいバッチサイズのスループットを最大化するように最適化されています。これは、音声生成や検索などのレイテンシー要件が厳しいアプリケーションに特に役立ちます。

・低レイテンシー

AWS Inferentiaは、大規模なモデルをオフチップで保存する代わりにキャッシュするために使用できる大量のオンチップメモリを備えています。これは推論レイテンシーの削減に大きな影響を与えます。その理由は、Neuron Coresと呼ばれるInferentiaのプロセッシングコアが、オンチップメモリに格納され、オフチップメモリの帯域幅によって制限されないモデルに高速でアクセスできるからです。

・柔軟性

デベロッパーは、TensorFlow、PyTorch、MXNetなどの一般的なフレームワークを使用してモデルをトレーニングし、AWS Neuron SDKを使用してAWS InferentiaベースのInf1インスタンスに簡単にデプロイできます。AWS Inferentiaは、FP16、BF16、およびINT8データ型をサポートしています。さらにInferentiaは32ビットのトレーニング済みモデルを取得しており、BFloat16を使用して16ビットモデルの速度での自動実行が可能です。

AWS Inferentiaが機能するAmazon EC2 Inf1インスタンス

AWS Inferentiaチップに基づくAmazon EC2 Inf1インスタンスは、登場当初、同等の推論用途で利用可能だったAmazon EC2 G4インスタンスと比較して、推論作業あたり30％高いスループットと45％のコスト削減を実現したとされています。

Inf1インスタンスは、最大16個のAWS Inferentiaチップ、最新のカスタムの第2世代プロセッサ、および最大100Gbpsのネットワーキングを特徴とし、高スループットの推論を可能にします。Amazon SageMaker AI（旧称：Amazon SageMakerの機械学習構築・学習・デプロイ機能）を使用すれば、最も簡単かつ迅速にInf1インスタンスを開始できます。これは、デベロッパーが機械学習モデルをすばやく構築、トレーニング、およびデプロイできるようにするフルマネージドサービスです。コンテナ化されたアプリケーションを使用するデベロッパーは、Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）を使用してInf1インスタンスをデプロイすることもできます。

AWS Neuron SDK

AWS Neuronは、AWS Inferentiaチップを使用して機械学習推論を実行するためのソフトウェア開発キット（SDK）です。AWS Inferentiaチップ用のコンパイラ、ランタイム、およびプロファイリングツールから構成されており、デベロッパーは、AWS InferentiaベースのInf1インスタンスを使用して、高パフォーマンスで低レイテンシーの推論を実行できるようにします。

AWS Neuronは、デベロッパーがTensorFlow、PyTorch、MXNetなどの一般的なフレームワークで機械学習モデルをトレーニングし、Amazon EC2 Inf1インスタンスで最適に実行できる柔軟性を実現します。現在ではAWS Neuron SDKはAWS Deep Learning AMI・AWS Deep Learning Containersの双方にプリインストールされており、InferentiaだけでなくTrainium系チップのサポートも継続的に拡張されています。

押さえておきたいポイント

• AWS Inferentiaは推論専用に設計されたAWS独自のカスタムシリコンで、Amazon EC2 Inf1インスタンスで利用できる。
• 小さいバッチサイズでのスループット最大化と大容量オンチップメモリによる低レイテンシーが特長で、音声生成や検索など応答速度が求められる用途に向いている。
• 現在はより高性能な第2世代「AWS Inferentia2」（Inf2インスタンス）や学習用の「AWS Trainium」も提供されているため、用途にあわせて世代・チップの選定を検討する必要がある。

よくある質問

AWS InferentiaとGPUインスタンスは何が違いますか？

AWS Inferentiaは機械学習の「推論」処理に特化して設計されたAWS独自のカスタムチップです。汎用GPUインスタンスに比べて、推論ワークロードにおけるコスト効率とスループットの最適化を重視している点が特徴です。学習（トレーニング）処理には別途AWS Trainiumなどが用意されています。

Amazon EC2 Inf1インスタンスはどのフレームワークに対応していますか？

TensorFlow、PyTorch、MXNetといった主要な機械学習フレームワークで作成・トレーニングされたモデルに対応しており、AWS Neuron SDKを用いてAWS Inferentia向けにコンパイル・デプロイできます。

最新世代のInferentiaを使うにはどうすればよいですか？

現行世代の推論専用チップを利用したい場合は、後継のAWS Inferentia2を搭載したAmazon EC2 Inf2インスタンスの利用を検討してください。対応インスタンスタイプや料金、リージョンごとの提供状況はAWS公式サイトでご確認ください。

さいごに

今回はAWS Inferentiaについてご紹介をさせていただきました。お読みいただきありがとうございます。