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公開：2024-08-29

AWSがAIワークロードの温室効果ガス排出量を最大99%削減、カスタムシリコンチップでエネルギー効率向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• AWSクラウドでAIワークロードの温室効果ガス排出量を大幅削減
• オンプレミスと比較して最大99%の削減が可能
• AWS独自のカスタムシリコンチップでエネルギー効率を向上

AWSクラウドによるAIワークロードの温室効果ガス排出量削減

アマゾンウェブサービス（AWS）は、AIワークロードをAWSクラウドに移行することで温室効果ガスの排出量を大幅に削減できると発表した。アクセンチュアの調査によると、AWS上で最適化されたAIワークロードは、オンプレミスのデータセンターと比較して最大99%の温室効果ガス排出量削減が可能であることが明らかになっている。^[1]

この大幅な削減は、AWSのデータセンターにおける稼働率向上によるハードウェアの効率化（33%）、電力や冷却の効率化（34%）、そしてAWSによるカーボンフリーエネルギーの調達（31%）によって実現されている。さらに、AWSのカスタムシリコンチップを活用することで、AIワークロードの温室効果ガス排出量を最大99%まで抑えられる可能性があるという。

AWSは、データセンターの設計から最適化、チップへの投資に至るまで、データセンターインフラストラクチャー全体で持続可能性のためのイノベーションを常に行っている。これにより、お客様のニーズに対応するため継続的にエネルギー効率の改善に努めており、AIの需要が拡大し続ける中で、企業がイノベーションを推進しながら環境目標を達成することを支援している。

AWSのAIワークロード最適化技術まとめ

AWSクラウドへの移行による温室効果ガス削減に向けた取り組みの詳細はこちら

カスタムシリコンチップについて

カスタムシリコンチップとは、特定の用途や要求に合わせて設計された専用の集積回路のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 特定のタスクに最適化された高性能・低消費電力設計
• 汎用プロセッサよりも効率的なリソース利用が可能
• AIや機械学習などの特定分野での処理速度向上

AWSのカスタムシリコンチップ開発は、AI分野での性能向上と省エネルギー化を同時に実現する重要な取り組みだ。Gravitonシリーズは汎用プロセッサとして、TrainiumとInferentiaはAI特化型アクセラレーターとして、それぞれのワークロードに最適な性能とエネルギー効率を提供している。

AWSのAIワークロード最適化に関する考察

AWSのAIワークロード最適化技術は、環境負荷の低減とAI技術の発展を両立させる画期的な取り組みだ。特にカスタムシリコンチップの開発は、AIの計算需要が急増する中で、エネルギー消費を抑えつつ高度な処理を可能にする重要な技術革新である。一方で、この技術の普及には、既存のソフトウェアやシステムとの互換性の確保が課題となるだろう。

今後は、さらなるチップの性能向上と共に、ソフトウェアエコシステムの拡充が重要になる。開発者向けのツールやライブラリの充実、他社製品との相互運用性の向上などが求められるだろう。また、AIモデルの軽量化や効率的なアルゴリズムの開発など、ソフトウェア側からのアプローチも併せて進めることで、より大きな省エネ効果が期待できる。

長期的には、このようなグリーンコンピューティング技術がAI以外の分野にも波及し、ITインフラ全体の持続可能性向上につながることが期待される。AWSには、オープンな技術共有や業界標準化の推進など、エコシステム全体を巻き込んだ取り組みを期待したい。こうした努力が、デジタル革新と環境保護の両立という課題解決の鍵となるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AWS、日本企業のAI利用に伴うワークロードの温室効果ガス排出量削減に貢献 | アマゾンジャパン合同会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001902.000004612.html, (参照 24-08-29).

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