AI推論に本当にH100は必要なのか？コンシューマGPUでできること・できないこと
最近、LLM・画像生成・音声認識・Embedding・Reranking など、さまざまなオープンモデルをアプリケーションに組み込む機会が増えています。
一方で、実際に推論基盤を運用しようとすると、GPU の確保、モデルのデプロイ、スケーリング、監視、コスト管理など、アプリケーション開発とは別の問題が多く出てきます。
特に感じているのは、すべての AI 推論に H100 や A100 のような高価な GPU が必要なわけではない、ということです。
もちろん、超低レイテンシ、大規模モデル、高い SLA が必要なケースでは高性能 GPU が必要です。
しかし、以下のようなワークロードでは、コンシューマ GPU でも十分に価値を出せる可能性があります。
- 非同期のバッチ推論
- Embedding の大量生成
- Reranking
- 小〜中規模 LLM の推論
- 音声認識
- 画像生成のキュー処理
- AI Agent のバックグラウンドタスク
- MVP / プロトタイプ開発
この記事では、コンシューマ GPU を使ったオープンモデル推論基盤を考えるときに、どこまで現実的なのか、どのような課題があるのかを整理します。