AWS、SageMaker AI で小規模 LLM の推論ベンチマーク:G7 と G5・G6 を比較
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Amazon Web Services は、SageMaker AI 上で 30B パラメータの MoE モデルを用いて G7、G5、G6 の GPU インスタンスをベンチマークし、レイテンシやスループット、コスト効率の違いを実証した。
記事の3ポイント
Blackwell GPU 搭載インスタンスの性能評価
NVIDIA Blackwell GPU を搭載した ml.g7.12xlarge インスタンスが、ml.g5 や ml.g6 と比較してスループット、レイテンシ、トークンあたりのコストで測定可能な向上を示すことを実証している。
AI コーディングアシスタントでの比較検証
Qwen3-Coder-30B モデルを用いたコード生成タスクにおいて、G7 インスタンスが 2 基の GPU で 64GB メモリという構成ながら、4 基 96GB の G5/G6 と同等以上の性能を発揮する可能性を示している。
エンタープライズ AI アシスタントでの評価
NVIDIA Nemotron-3-Nano モデルを用いた推論タスクにおいて、G7 インスタンスが G6e(L40S)を含む他の構成と比較して最良の価格性能比を提供する選択肢として特定されている。
なぜ重要か・誰に関係するか
この発表が重要なのは、次世代 GPU アーキテクチャである Blackwell の実環境におけるパフォーマンスとコスト効率を定量的に示し、大規模言語モデルの推論インフラ選定における明確な指針を提供するからだ。開発者や企業の AI 導入担当者は、このベンチマークデータを参照することで、より少ないハードウェアリソースで同等以上の性能を得る G7 インスタンスへの移行を検討すべきである。
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