時系列予測AIを用いたAI導入後のリソース消費量（GPU/ストレージ）の適正化

時系列予測AIを用いたAI導入後のリソース消費量（GPU/ストレージ）の適正化とは

時系列予測AIを用いたAI導入後のリソース消費量（GPU/ストレージ）の適正化とは、AIモデルの運用フェーズにおいて発生するGPUやストレージなどの計算リソースの消費パターンを時系列データとして分析し、将来の需要をAI（特に時系列予測モデル）によって予測することで、リソースの過不足を解消し、コスト効率と運用効率を最大化する取り組みです。AIワークロードは時間と共に変動するため、固定的なリソース割り当てでは無駄が生じたり、性能不足に陥ったりするリスクがあります。時系列予測AIを活用することで、ピーク時とオフピーク時の需要変動を事前に把握し、クラウド環境などにおけるリソースの動的なスケール調整や、オンプレミス環境における計画的なリソース増強・削減を可能にします。これは、親トピックである「AI導入の期待値調整と現実的目標設定」において、AI導入後の現実的な運用コストを見積もり、持続可能な目標設定を行う上で不可欠な要素となります。

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