Azure Container Apps では、サーバーレス GPU アクセラレーションがサポートされ、コンピューティング集中型の機械学習と、コンテナー化された環境での AI ワークロードが可能になります。 この機能を使用すると、Container Apps を定義するサーバーレス モデルに従って、基になるインフラストラクチャを管理せずに GPU ハードウェアを使用できます。
この記事では、Azure Container Apps で使用できる Nvidia T4 と A100 GPU のオプションを比較します。 これらの GPU の種類の技術的な違いを理解することは、パフォーマンス、コスト効率、ワークロードの要件のためにコンテナー化されたアプリケーションを最適化する際に重要です。
主な違い
T4 と A100 GPU の種類の基本的な違いには、それぞれの種類で使用可能なコンピューティング リソースの量が含まれます。
| GPU のタイプ | 説明 |
|---|---|
| T4 | 推論ワークロードやメインストリーム AI アプリケーションに最適なコスト効率の高い高速化を実現します。 |
| A100 | 最大の計算能力を必要とする要求の厳しいワークロードに対するパフォーマンス上の利点を備えています。 拡張メモリ容量は、T4 のより限られたメモリに収まらない大規模な言語モデル、複雑なコンピューター ビジョン アプリケーション、または科学的シミュレーションを操作するのに役立ちます。 |
次の表は、Azure Container Apps で使用できる NVIDIA T4 と NVIDIA A100 GPU の技術仕様の比較を示しています。 これらの仕様では、主要なハードウェアの違い、パフォーマンス機能、GPU の種類ごとの最適なユース ケースが強調されています。
| 仕様 | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| GPU メモリ | 16 GB VRAM | 80 GB HBM2/HBM2e |
| 建築 | チューリング | アンペア |
| 推論のパフォーマンス | 小規模なモデルに対してコスト効率が高い | 特に大型モデルの場合は大幅に高い |
| 最適なモデル サイズ | 小型モデル (<10 GB) | 中から大のモデル (>10 GB) |
| 最適なユース ケース | コスト効率の高い推論、メインストリーム AI アプリケーション | ワークロードのトレーニング、大規模なモデル、複雑なコンピューター ビジョン、科学的シミュレーション |
GPU の種類を選択する
T4 GPU と A100 GPU を選択するには、いくつかの重要な要因を慎重に考慮する必要があります。 主要なワークロードの種類は、最初の決定を導く必要があります。推論に重点を置いたワークロードの場合、特に小規模なモデルでは、T4 は多くの場合、より魅力的な価格帯で十分なパフォーマンスを提供します。 トレーニング集中型のワークロードや大規模なモデルを使用した推論では、A100 の優れたパフォーマンスがより価値があり、多くの場合必要になります。
モデルのサイズと複雑さは、もう 1 つの重要な決定要因を表します。 小さなモデル (5 GB 未満) の場合、通常は T4 の 16 GB メモリで十分です。 中規模モデル (5 ~ 15 GB) の場合は、両方の GPU の種類でテストして、状況に最適なコストとパフォーマンスを判断することを検討してください。 (15 GB を超える) 大規模なモデルでは、多くの場合、A100 の拡張メモリ容量と帯域幅が必要です。
パフォーマンス要件を慎重に評価します。 ベースラインアクセラレーションのニーズに対して、T4はパフォーマンスとコストのバランスを取ります。 要求の厳しいアプリケーションで最大のパフォーマンスを実現するために、A100 は特に大規模な AI およびハイ パフォーマンス コンピューティング ワークロードに優れた結果を提供します。 待機時間の影響を受けやすいアプリケーションは、A100 の高いコンピューティング機能とメモリ帯域幅の恩恵を受け、処理時間を短縮します。
T4 GPU の使用を開始し、後で A100 に移行する場合は、クォータ容量の調整を要求します。
GPU の種類の違い
選択する GPU の種類は、主にアプリケーションの目的に依存します。 次のセクションでは、推論、トレーニング、および混合ワークロードのコンテキストにおける各 GPU の種類の長所について説明します。
推論ワークロード
推論ワークロードの場合、T4 と A100 のどちらを選択するかは、モデルサイズ、パフォーマンス要件、デプロイスケールなど、いくつかの要因によって異なります。
T4 は、特に小規模なモデルをデプロイする場合に、最もコスト効率の高い推論アクセラレーションを提供します。 ただし、A100 は、特に T4 GPU よりも高速に実行できる大規模なモデルでは、推論パフォーマンスが大幅に向上します。
スケーリングを検討する場合、T4 は多くの場合、より優れたコスト パフォーマンス比を提供しますが、A100 は最大のパフォーマンスを必要とするシナリオで優れています。 A100型は大型モデルに特に適しています。
トレーニング ワークロード
AI トレーニング ワークロードの場合、これらの GPU の違いはさらに顕著になります。 T4 は、小規模なモデル トレーニングを処理できる一方で、最新のディープ ラーニング トレーニングでは大きな制限に直面しています。
A100 は、トレーニング ワークロードに対して圧倒的に優れており、T4 に比べて大規模なモデルでは最大 20 倍のパフォーマンスを実現します。 大幅に大きなメモリ容量 (40 GB または 80 GB) を使用すると、多くの場合、複雑なモデル並列処理手法を必要とせずに、大規模なモデルのトレーニングが可能になります。 A100 の高いメモリ帯域幅により、トレーニング中のデータ読み込みも大幅に高速化され、全体的なトレーニング時間が短縮されます。
特別な考慮事項
GPU の種類を選択する場合は、次の例外に注意してください。
成長を計画する: 小規模なモデルから始める場合でも、より多くのリソースが必要になると予想される場合は、初期コストが高くても A100 から開始することを検討してください。 セットアップの継続性は、成長に伴って発生する追加コストに見合う価値がある可能性があります。 このような将来性の実証は、モデルの複雑さが時間の経過と同時に増加する傾向がある研究組織や AI に重点を置く企業にとって重要です。
ハイブリッド展開: T4 と A100 の両方のワークロード プロファイルを使用すると、最もコスト効率の高い宛先に作業を分割するのに役立ちます。 T4 GPU に推論ワークロードをデプロイするときに、トレーニングと開発に A100 GPU を使用する場合があります。