AIF-C01#95(fundamentals-generative-ai)
ある企業が、企業独自のプライベートデータに基づいて大規模言語モデル（LLM）を構築する必要があります。同社はトレーニングプロセスが環境に与える影響を懸念しています。 LLM のトレーニングにおいて、環境への影響が最も少ない Amazon EC2 インスタンスタイプはどれですか？
正解：D
正解の根拠
AWS Trainium を搭載した Trn1/Trn2 インスタンス (Trn シリーズ) は、深層学習トレーニング用に設計された専用シリコンで、同等の GPU インスタンスと比較してワットあたりの性能が高く、トレーニング 1 回あたりのエネルギー消費とカーボンフットプリントを大幅に削減できます。LLM のような大規模分散トレーニングでは Trn シリーズが環境負荷を最も抑える選択肢となります。
主要 EC2 インスタンスタイプ比較
| シリーズ | 用途 |
|---|---|
| Trn (Trainium) | ML 訓練特化、高い電力効率 |
| P (GPU) | 汎用 GPU 訓練、高消費電力 |
| G (GPU) | 推論やグラフィックス向け |
| C (CPU) | 計算集約型 CPU ワークロード |
不正解の理由
- A: C シリーズは汎用 CPU 計算向けで、LLM トレーニングに必要な行列演算性能が不足し、結果として長時間稼働しエネルギー効率が悪化します。
- B: G シリーズは推論や 3D グラフィックスを主目的とした GPU で、訓練性能では P や Trn に劣り電力効率も最適化されていません。
- C: P シリーズは高性能 GPU を搭載しますが、汎用設計のため Trainium に比べてワットあたりの訓練スループットで劣ります。
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