- 大規模言語モデル（LLMs）は従来、膨大な計算リソースを必要としていた
- ジェネレーティブAIを実行するには、パワフルな中央集権システムが必要だと広く信じられていた
- パーティションアーキテクチャを使用することで特定のビジネスユースケースに価値をもたらす方法がある
- エッジコンピューティングを活用することが可能であり、低遅延の重要性が強調されている
- LLMsをパーティション化することで、計算負荷をバランスし、AI展開の効率を向上させる
- 分割アーキテクチャは遅延を減らし、エネルギーと計算能力を節約する
- エッジシステムはデータの前処理や推論を行い、セキュリティを向上させる
- エッジとクラウドシステムの効率的な同期が必要であり、連続同期によりリアルタイム更新とモデル改善を実現
- パーティション化されたモデルを最適化するために性能評価が実行される
私の考え：ジェネレーティブAIの分割アーキテクチャは、性能と応答性を向上させ、リソース使用とセキュリティを最適化する革新的な手法である。しかし、多くの企業や技術プロバイダーはこのアーキテクチャを複雑すぎる、高コスト、構築・展開が遅いと考えており、このオプションを考慮しないことは、ビジネス価値を見逃す可能性が高い。将来、AIの最適化において遅れを取るリスクがあるため、このアプローチについて検討すべきである。
元記事: https://www.infoworld.com/article/3715488/partitioning-an-llm-between-cloud-and-edge.html