データキャッシュが AI モデルのパフォーマンスを向上させる仕組み
データ キャッシュは AI システムに革命をもたらし、コストを最大 10 倍削減し、応答時間を数秒から数ミリ秒に短縮します。頻繁にアクセスされるデータや事前計算されたデータを再利用することで、キャッシュは AI モデルが大量のワークロードを効率的に処理し、速度とスケーラビリティを向上させるのに役立ちます。
データ キャッシュの主な利点:
- より速い応答: 繰り返しクエリのレイテンシを最大 100 倍削減します。
- コスト削減: API 費用と GPU 使用量を最大 50% 節約します。
- よりスマートなリソースの使用: 追加のハードウェアなしで、より大きなワークロードを処理します。
- ユーザーエクスペリエンスの向上: 一般的な問い合わせに対してほぼ瞬時に回答を提供します。
一般的なキャッシュ方法:
- プロンプトのキャッシュ: 同一のプロンプトに対する応答を保存します (80% のレイテンシ削減、50% のコスト削減)。
- セマンティックキャッシュ: クエリの意図に基づいてデータを再利用します (NLP タスクの場合は 15 倍高速)。
- キーバリュー（KV）キャッシュ: 順次処理のための情報を保持します。
| キャッシュ方法 | レイテンシーの削減 | コスト削減 | ベストユースケース |
|---|---|---|---|
| プロンプトのキャッシュ | 80%まで | 50% | 長いコンテキストのプロンプト |
| セマンティックキャッシュ | 最大15倍高速 | 変数 | 自然言語クエリ |
| KV キャッシュ | 変数 | 変数 | 順次処理 |
キャッシュは、パフォーマンスを維持し、コストを削減しながら AI システムを拡張するために不可欠です。チャットボットを最適化する場合でも、大規模なモデルをトレーニングする場合でも、セマンティック キャッシュやプロンプト キャッシュなどのキャッシュ戦略を実装すると、AI の速度、コスト、効率が向上します。
AI 向けデータ キャッシュの基礎
データキャッシュのコアコンセプト
AIシステムにおけるデータキャッシュは、頻繁にアクセスされるデータを処理ユニットの近くに保持する高速ストレージ層として機能します。これは特に、 大規模言語モデル 大規模なデータセットを扱うその他のAIアプリケーション。AIモデルが繰り返し実行されるクエリや類似のクエリに遭遇した場合、キャッシュによって計算負荷を軽減できます。
「セマンティック キャッシングは、キーワードだけでなく意味に基づいてデータを保存し、再利用します。」 – Fastly
従来の完全一致キャッシュからセマンティック キャッシュへの移行は、AI データの管理における大きな前進です。セマンティック キャッシュはクエリの背後にある意味を理解することに重点を置いているため、自然言語処理タスクに特に役立ちます。AI システムで使用される最も一般的なキャッシュ方法をいくつか見てみましょう。
AIにおける一般的なキャッシュ方法
今日の AI システムは、それぞれ特定のニーズに合わせて調整された複数のキャッシュ手法に依存しています。
- プロンプトのキャッシュ: この方法は、同一のプロンプトに対する応答を保存して再利用するため、大規模な言語モデルに最適です。たとえば、OpenAI は、このアプローチにより、長いコンテキストのプロンプトのレイテンシが最大 80% 短縮され、コストが 50% 削減されると報告しています。
- セマンティック キャッシュ: この方法は、単にキーワードを保存するのではなく、クエリの背後にある意図を分析することで、検索拡張生成 (RAG) などのアプリケーションで非常に効果的です。クエリ解決を最大 15 倍高速化できます。
- KV (キー値) キャッシュ: この技術により、大規模な言語モデルは処理中に情報を効率的に保持および再利用できるようになり、全体的なパフォーマンスが向上します。
これらのキャッシュ方法とその一般的な利点を簡単に比較すると次のようになります。
| キャッシュ方法 | レイテンシーの削減 | コスト削減 | ベストユースケース |
|---|---|---|---|
| プロンプトのキャッシュ | 80%まで | 50% | 長いコンテキストのプロンプト |
| セマンティックキャッシュ | 最大15倍高速 | 変数 | 自然言語クエリ |
| KV キャッシュ | 変数 | 変数 | 順次処理 |
これらの方法の影響は、実装方法によって異なります。たとえば、Anthropic は、キャッシュ書き込みに 25% の追加料金を請求しますが、読み取りには 90% の割引を提供する独自のアプローチを採用しています。これらのカスタマイズされた戦略は、さまざまなユースケースで AI パフォーマンスを向上させるためにキャッシュを微調整する方法を示しています。
データキャッシュによるパフォーマンスの向上
速度の向上
キャッシュにより、反復的な計算が削減され、AI の応答時間が大幅に短縮されます。最新のキャッシュ システムは応答を最大 100 倍高速化できるため、数秒の遅延がほぼ瞬時の応答に変換されます。これにより、ユーザー エクスペリエンスが向上するだけでなく、モデルの繰り返し使用に関連するコストも削減されます。たとえば、以前は忙しい時間帯に応答に数秒かかっていた AI 搭載のカスタマー サポート チャットボットは、キャッシュされた RAG (検索拡張生成) 結果を再利用することで、一般的な質問に即座に回答できるようになりました。
よりスマートなリソース使用
2023 年には、LLM 推論に費やされた $5 億ドルのうち、約 20% が重複プロンプトの処理に費やされました。データを賢く再利用することで、企業は無駄を大幅に削減し、コストを節約し、効率を高めることができます。キャッシュがリソース使用に与える影響は次のとおりです。
| リソースタイプ | キャッシュなし | キャッシュあり | 改善 |
|---|---|---|---|
| GPU の使用状況 | すべてのクエリを完全処理 | 処理負荷の軽減 | 顕著な減少 |
| API コスト | 100万入力トークンあたり$30 | 最大50%の節約 | 最大50%の節約 |
| 応答時間 | クエリあたりの秒数 | キャッシュされた結果はほぼ瞬時に | 最大100倍高速 |
大規模に事業を展開している企業にとって、こうした節約はすぐに積み重なっていきます。たとえば、100 個の GPU を稼働している企業では、コグニティブ キャッシュを導入することで、年間約 $650,000 を節約できます。こうした最適化により、追加のリソースを必要とせずに、より大規模で複雑なワークロードを簡単に処理できるようになります。
より重いワークロードの管理
キャッシュはコストを節約するだけではありません。AI システムが速度を落とさずに大規模なワークロードを処理するのにも役立ちます。ワークロードが複雑になるにつれて、優先度ベースのキー値キャッシュ削除 (NVIDIA TensorRT-LLM で使用) などの手法により、キャッシュ ヒット率が最大 20% 向上します。これにより、システムは大規模なデータセットを効率的に処理できます。
次の例をご覧ください。毎日 100,000 件のクエリを処理するカスタマー サービス チャットボットは、当初、毎月 $13,500 の API コストに直面していました。類似のクエリの応答を再利用するセマンティック キャッシュを実装した後、コストは $5,400 に低下し、60% の削減を達成しながらも、高品質の回答を提供し続けました。
これらの戦略により、AI システムは追加のハードウェアを追加することなく、より多くのリクエストを同時に処理できます。また、ピーク使用時の応答時間の一貫性が確保され、比例したコスト増加なしに運用を拡張できます。これは、約 70% の AI アプリケーションがパフォーマンスとコストのハードルにより実稼働に至らないことを考えると、特に重要です。
さらに、 高性能ホスティングソリューション、例えば、 Serverion （https://server.com などのドメインを使用すると、データの取得がさらに改善され、効果的なキャッシュに必要なスケーラブルなインフラストラクチャがサポートされます。
データ分析と AI のためのデータ キャッシュ戦略
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AI のデータ キャッシュの設定
AI のパフォーマンスを向上させるには、効率的なキャッシュ システムが重要です。ここでは、スケーラブルな AI でキャッシュ システムを機能させる方法について説明します。
適切なキャッシュ方法の選択
AI システムのデータ タイプと使用パターンによって、最適なキャッシュ アプローチが決まります。簡単に説明します。
| キャッシュタイプ | 最適な用途 | レイテンシーの削減 |
|---|---|---|
| KV キャッシュ | シングルプロンプト | 高い |
| プロンプトキャッシュ | クロスプロンプトパターン | 非常に高い |
| 正確なキャッシュ | 同一のクエリ | 高い |
| セマンティックキャッシュ | 類似のクエリ | 中高 |
それぞれの方法は特定のニーズに適合します。例えば、 セマンティックキャッシュ 同様の質問を扱う顧客サービスシステムには最適ですが、 正確なキャッシュ 正確なクエリ一致に適しています。
AI システムへのキャッシュの統合
「当社は Solidigm チームと緊密に協力し、AI モデルのトレーニング ワークロード向けに Solidigm SSD および NVMe ドライブを使用して Alluxio の分散キャッシュ テクノロジーを実行することによるパフォーマンス上の利点を検証しました。この協力を通じて、Alluxio をさらに最適化し、Soldigm ドライブを活用した大規模 AI ワークロードの I/O スループットを最大化することができました。」 – Alluxio のエンジニアリング担当副社長、Xuan Du 氏
Alluxio の分散キャッシュ システムは、分散メタデータ ストアを使用してワーカー ノードごとに最大 5,000 万のファイルをサポートする、堅牢なインフラストラクチャの重要性を強調しています。
実装の主な手順:
- スケーラブルなストレージレイヤーを構成する 高速なデータ取得のための Redis など。
- 埋め込みモデルの設定 ベクターデータベースを使用します。
- キャッシュメトリクスを監視する パフォーマンスを確保するため。
- 更新プロトコルを定義する キャッシュを最新かつ関連性のある状態に保つためです。
キャッシュが導入されたら、増大するワークロードを効果的に処理できるようにスケーリングすることに重点を置きます。
キャッシュシステムの拡張
ワークロードの増加に応じてパフォーマンスを維持するには、スケーラブルなキャッシュが不可欠です。たとえば、DORA のきめ細かいキャッシュにより、読み取り増幅が 150 倍削減され、ファイル位置の読み取り速度が最大 15 倍向上します。
主なスケーリング戦略は次のとおりです。
- 使用 2レベルキャッシュシステム 効率を上げるためです。
- 適用する TTLベースの削除ポリシー キャッシュサイズを管理します。
- 適切な SSD を選択してください。 読み取り負荷の高いタスク向けのQLC そして 書き込み集中型操作のためのTLC.
- 選択する 分散型アーキテクチャ ボトルネックを回避するため。
高可用性システムの場合、 99.99%の稼働時間 冗長性を組み込み、単一障害点を排除することで、高負荷時でも AI システムの信頼性が維持されます。
データキャッシュの測定結果
主要パフォーマンス指標
さまざまなベンチマークで示されているように、データ キャッシュは AI モデルのパフォーマンスを大幅に向上させます。レイテンシが大幅に短縮され、コストが削減され、キャッシュの精度が向上します。
例えば、Amazon Bedrockのテストでは、 55% 完了までの時間が短縮 繰り返し呼び出し時。主要な指標の内訳は次のとおりです。
| メトリック | 改善 | 詳細 |
|---|---|---|
| APIコスト削減 | 90%まで | サポートされているモデルの迅速なキャッシュにより実現 |
| クエリ削減 | 最大68.8% | GPTセマンティックキャッシュによって有効化 |
| キャッシュ精度 | 97%以上 | セマンティックキャッシュのヒット率が高い |
| パフォーマンスの向上 | 最大7倍 | JuiceFS キャッシュと標準オブジェクト ストレージの比較 |
これらの結果は、キャッシュがパフォーマンスと効率の両方を最適化する可能性を浮き彫りにしています。
ビジネス事例
実際のアプリケーションでは、キャッシュの影響が強調されます。Tecton の Feature Serving Cache は、コスト削減とパフォーマンス向上の両方を実現する優れた例です。
「Tecton Serving Cache を通じて機能のキャッシュを簡素化することで、モデラーは、システムの拡張によってこれまで以上に大きな効果を発揮しながら、パフォーマンスとコスト効率の両方を簡単に向上させることができます。」 – Tecton
Tecton の結果は次のとおりです。
- P50 レイテンシの短縮 10,000 クエリ/秒 (QPS) で 7 ミリ秒から 1.5 ミリ秒
- DynamoDB の読み取りコストの低下 95%のキャッシュヒット率のおかげで、月額$36,700から$1,835に減少
- 一貫したパフォーマンス 10,000QPSでも
JuiceFSはまた、 パフォーマンスが4倍向上 AIモデルのトレーニング中に従来のオブジェクトストレージよりも高速で、メタデータとデータキャッシュにより最大 7倍の利益 特定のワークロードにおいて。
別のユースケースでは、セマンティックキャッシュにより、内部文書の質問応答タスクが高速化されました。 15倍 精度を維持しながら、この改善により計算要件が軽減され、リソースの使用がより効率的になりました。
結論
データ キャッシュは AI のパフォーマンスに革命をもたらし、コストを最大 10 倍削減し、MemoryDB などのツールによってレイテンシを数秒から数ミリ秒に短縮しました。
しかし、重要なのは速度だけではありません。キャッシュ戦略を採用した企業は、大規模でも正確で効率的な応答を確保しながら、経費を大幅に削減しています。
「キャッシュはインターネット インフラストラクチャの柱です。LLM インフラストラクチャの柱にもなりつつあります。LLM キャッシュは AI の拡張に不可欠です。」 – Tom Shapland と Adrian Cowham、Tule
これは、効果的なキャッシュの重要性が高まっていることを浮き彫りにしており、最新のホスティング ソリューションによってキャッシュが利用できるようになりました。Serverion などのプロバイダーは、キャッシュ向けにカスタマイズされた AI GPU サーバーを提供しており、ユーザーは NVIDIA の AI 推論パフォーマンスの大幅な向上を最大限に活用できます。
成功するには、組織はキャッシュに戦略的に取り組む必要があります。つまり、セマンティックしきい値を微調整し、キャッシュの有効期限を管理して、パフォーマンスを高く維持し、コストを抑える必要があります。AI の使用が増えるにつれて、キャッシュはスケーラビリティと効率性のバランスをとるための重要なツールであり続けます。
