推論レイテンシ

推論レイテンシとは?

推論レイテンシとは、訓練済みのAIまたは機械学習モデルに入力を与えてから予測結果を得るまでの時間遅延のことです。推論レイテンシはAI展開における重要な運用指標であり、リアルタイムアプリケーションにおける応答性とユーザー体験に直接影響します。一般的にミリ秒(ms)または秒単位で測定され、タスクと基盤インフラストラクチャによって異なります。

簡単な定義:
AIモデルが入力を受け取ってから出力を生成するまでにかかる時間。

例:
コンピュータビジョンを使用するモバイルアプリにおいて、画像をキャプチャしてから検出されたオブジェクトラベルが表示されるまでの遅延が推論レイテンシです。

推論レイテンシのコンテキスト

訓練と推論の区別は基本的なものです:

訓練は計算集約的であり、オフラインで実行できます。推論は、ユーザーとビジネスのニーズを満たすために、高速でスケーラブル、かつコスト効率的である必要があります。

推論レイテンシパイプライン

推論レイテンシは、予測パイプライン全体を通じた遅延の合計です:

1. データ収集:
データはAPI、センサー、ユーザーインタラクション、またはログから到着します。

2. データ前処理:
データはクリーニング、正規化され、モデル要件に合わせてフォーマットされます。

3. 特徴エンジニアリング:
生データをモデルのパフォーマンスを向上させる特徴に変換します。

4. 入力処理:
生の入力をモデル用に準備します(画像デコード、リサイズ、正規化、テキストトークン化、テンソル変換)。

5. データ転送:
データをモデルの実行環境(CPU、GPU、クラウド、エッジデバイス)に移動します。ネットワークレイテンシとメモリコピーが重要になる場合があります。

6. モデルロード:
訓練済みモデルの重みとパラメータをメモリにロードします。

7. モデル実行(推論):
ニューラルネットワークを通じたフォワードパス。主要な要因:モデルサイズ、アーキテクチャ、バッチサイズ、精度、ハードウェア。

8. 後処理:
生のモデル出力をユーザーが使用可能な予測に変換します(非最大値抑制、ラベルマッピング、アップサンプリング)。

9. システムオーバーヘッド:
OS、ドライバー、フレームワークのオーバーヘッド(スレッドスケジューリング、ランタイム初期化)。

レイテンシの種類

予測可能 vs 予測不可能

• 予測可能 – 計算、入力サイズ、ハードウェアスループットによって決定される
• 予測不可能 – ネットワーク遅延、キャッシュミス、OS割り込み、または同時実行ワークロードによる

ヘッド、平均、テールレイテンシ

テールレイテンシは、外れ値がユーザー体験や全体的なスループットを低下させる可能性がある分散システムやリアルタイムシステムにおいて特に重要です。

レイテンシの主な原因

• モデルの複雑さとアーキテクチャ
• 入力データのサイズとフォーマット
• ハードウェア速度とリソース競合
• ネットワーク転送時間(クラウド、分散推論)
• システム負荷とバックグラウンドプロセス
• フレームワークオーバーヘッド(TensorFlow、ONNX Runtime)

推論レイテンシに影響する要因

モデルアーキテクチャ:
軽量なアーキテクチャ(MobileNet、EfficientNet)は、深く複雑なもの(ResNet、GPT)よりも高速です。

モデルサイズと複雑さ:
パラメータが多いほど計算要件が増加します。

ハードウェアアクセラレーション:

• CPU – 汎用、ディープラーニングには遅い
• GPU – 高い並列性、大規模モデルとバッチに最適
• TPU – ディープラーニング専用
• NPU – 低消費電力、エッジ/モバイル向けに最適化

ソフトウェアとランタイム:
最適化されたエンジン(TensorRT、ONNX Runtime、TensorFlow Lite)はレイテンシを大幅に削減できます。

精度:
精度を下げる(FP32 → FP16 → INT8)ことで、精度損失をほとんど伴わずに計算時間を削減できます。

バッチサイズ:
バッチ=1はレイテンシを最小化(リアルタイム)、大きなバッチはスループットを向上させますが、入力あたりのレイテンシが増加します。

入力解像度:
高解像度は処理時間を増加させます。

後処理の複雑さ:
NMS、クラスタリング、アップサンプリングなどの操作はレイテンシを追加します。

ネットワーク転送:
クラウドベースの推論はネットワークラウンドトリップを追加します。

実世界の例

自動運転車:
オブジェクト/歩行者検出において、安全性のために100ms未満のレイテンシが不可欠です。

産業オートメーション:
コンベアベルト上のリアルタイム欠陥検出、遅延検出は不良品のリリースリスクがあります。

安全監視:
制限区域内の人員に対する即時アラート。

会話型AI:
500ms超のレイテンシは知性と使いやすさの認識を低下させます。

金融サービス:
不正検出は不正取引の承認を避けるためにミリ秒以内に行われる必要があります。

ライブ翻訳とビデオ分析:
シームレスな体験のために1秒未満のレイテンシが必要です。

例:
ライブスポーツ分析では、各ビデオフレーム(30fps)をリアルタイムプレイに追いつくために33ms未満で処理する必要があります。

推論レイテンシの測定

コアレイテンシ指標:

• レイテンシ(ms) – 予測あたりの時間(エンドツーエンドまたはパイプラインステージごと)
• スループット(req/sec、tokens/sec) – 秒あたりの予測数
• テールレイテンシ(P95、P99) – 95/99パーセンタイルレイテンシ(SLAに重要)
• Time to First Token(TTFT) – LLMの場合、最初の応答までの時間
• Output Tokens Per Second(OTPS) – LLMにおけるトークン生成速度
• 推論あたりのコスト – 予測あたりの運用費用

ツール:

• NVIDIA Triton Inference Server
• ONNX Runtime Profiling
• TensorFlow Profiler
• vLLM Benchmarking Guide

ベストプラクティス:

• 現実的なワークロードを使用して平均とテールレイテンシの両方を測定
• 各パイプラインステージをプロファイリングしてボトルネックを特定
• 代表的なバッチサイズと展開ハードウェアでベンチマーク

最適化戦略

モデルレベル

プルーニング:
不要なモデル重みを削除し、サイズと計算を削減します。

量子化:
重み/活性化を低精度(例:INT8)に変換し、高速計算と小さなメモリフットプリントを実現します。

知識蒸留:
大規模な「教師」モデルから小規模で高速な「生徒」モデルに知識を転送します。

効率的なアーキテクチャ選択:
速度のために設計されたモデル(MobileNet、EfficientNet、YOLO-NAS)を使用します。

システムレベル

ハードウェアアクセラレーション:
推論用に最適化されたGPU、TPU、NPU、またはFPGAに展開します。

精度チューニング:
必要な精度を維持する最低精度を使用します。

動的バッチング:
スループットを増加させますが、リクエストあたりのレイテンシに注意してください。

最適化された推論エンジン:
NVIDIA TensorRT、ONNX Runtime、TensorFlow Lite。

パイプライン合理化:
入力と出力の間の不要なステップを最小化します。

ネットワークプロトコル最適化:
高速プロトコル(UDP、gRPC)を使用し、ラウンドトリップを最小化します。

展開レベル

エッジ展開:
ネットワークレイテンシを避けるためにローカルで推論を実行します。

コンテナ化:
軽量で再現可能な環境がオーバーヘッドを削減します。

負荷分散:
ボトルネックを避けるためにリクエストを均等に分散します。

展開シナリオ

トレードオフ

レイテンシ vs スループット:
バッチ=1はレイテンシを最小化(リアルタイム)、大きなバッチはスループットを増加させますが、入力あたりのレイテンシが増加します。

レイテンシ vs 精度:
重く正確なモデルは遅い、プルーニング/量子化は軽微な精度コストでレイテンシを削減できます。

レイテンシ vs コスト:
低レイテンシには多くの場合、より多くのハードウェア/過剰プロビジョニングが必要で、運用コストが増加します。

テール vs 平均レイテンシ:
平均レイテンシのみに焦点を当てると、ユーザー体験に影響を与える稀だが深刻な外れ値を隠す可能性があります。

課題

• モデル互換性 – すべてのモデルがすべてのハードウェアまたは推論エンジンに移植可能ではない
• インフラストラクチャコスト – 高性能、低レイテンシシステムには大きな投資が必要
• 消費電力 – エッジおよびモバイルデバイスにとって重要
• スケーラビリティ – モデルの成長とユーザー需要は、インフラストラクチャがスケールしない限りレイテンシを増加させる可能性がある
• リソース利用 – テールレイテンシを満たすための過剰プロビジョニングはリソースを浪費する可能性がある
• 相互運用性 – アクセラレータ(FPGA、NPU)とフレームワークの統合は複雑さをもたらす可能性がある

FAQ

Q: AIにおける推論レイテンシとは何ですか?
A: 訓練済みAIモデルに入力データを提供してから予測を受け取るまでの時間遅延です。

Q: 低い推論レイテンシが重要なのはなぜですか?
A: リアルタイムの応答性、スムーズなユーザー体験、重要なシステムにおける安全性を可能にします。

Q: 推論レイテンシに影響する要因は何ですか?
A: モデルアーキテクチャ、ハードウェア、入力サイズ、バッチサイズ、ランタイム最適化、ネットワーク転送、後処理です。

Q: 推論レイテンシを削減するにはどうすればよいですか?
A: モデルプルーニング、量子化、効率的なアーキテクチャ、ハードウェアアクセラレーション、バッチング、推論エンジン最適化を通じて。

Q: テールレイテンシとは何ですか?
A: 最も遅い応答を表す高パーセンタイル(例:95または99)レイテンシで、ユーザー体験とSLAに重要です。

参考文献

• AWS: Optimizing AI Responsiveness - Latency Optimized Inference
• Roboflow: Inference Latency
• Roboflow: Autonomous Vehicle Object Detection
• Roboflow: What is ONNX?
• Roboflow: What is TensorFlow Lite?
• Roboflow Inference
• NVIDIA: Optimize AI Inference Performance
• NVIDIA: Think SMART - Optimize AI Factory Inference
• NVIDIA Triton Inference Server
• ONNX Runtime Profiling
• TensorFlow Profiler
• Medium: Benchmarking vLLM Inference Performance
• Towards Data Science: Word Embedding and Word2Vec