【ITニュース解説】I regret building this $3000 Pi AI cluster

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、技術的な挑戦は非常に魅力的なテーマだろう。しかし、時には大きな投資と労力を費やしたにもかかわらず、期待通りの結果が得られないという苦い経験をすることもある。今回紹介する記事は、まさにそうした一つの事例について書かれている。

記事の筆者であるジェフ・ギアリング氏は、Raspberry Pi（ラズベリーパイ）という小型のシングルボードコンピュータを複数台使用し、総額3000ドル（約45万円）をかけて「AIクラスター」を構築したものの、最終的にはその構築を「後悔している」と語っている。この話は、特にこれからシステム開発の道に進む皆さんにとって、非常に重要な教訓を含んでいる。

まず、Raspberry Piとは何かを簡単に説明しよう。これは手のひらサイズの小さなコンピュータで、非常に安価に入手でき、プログラミング学習や電子工作、ホームサーバーなど様々な用途に使われている。一方、AIクラスターとは、複数のコンピュータ（この場合Raspberry Pi）をネットワークで繋ぎ、協力させて一つの大きな処理、特にAI（人工知能）関連の計算を行うシステムのことだ。例えば、大量のデータを分析してパターンを学習させたり、学習済みのAIモデルを使って画像認識や自然言語処理のような複雑なタスクを高速に実行したりするために用いられる。通常、AIの学習や高度な推論には、大量の並列計算能力が求められるため、高性能なグラフィックボード（GPU）を搭載した専用のワークステーションやサーバー、あるいはクラウドサービスが使われることが多い。

ジェフ・ギアリング氏がRaspberry PiでAIクラスターを構築しようと考えた背景には、おそらくRaspberry Piの持つ低消費電力性やコンパクトさ、そして何よりも「安価な部品を集めて高性能なシステムを構築する」というDIY精神があったと推測される。彼はこれまでにもRaspberry Piを使った様々なクラスター構築プロジェクトを手がけており、その技術的な探求心は非常に高い。今回も、複数のRaspberry Pi 5（最新モデル）を組み合わせて、一般的なAIワークロードをどこまで処理できるのか、その可能性を試そうとしたのだろう。

彼は、AI処理の中でも特に画像生成AIのような特定のワークロードを念頭に置いていたようだ。画像生成AIは、テキストの指示（プロンプト）から全く新しい画像を生成する技術で、膨大な計算資源を必要とする。Raspberry Pi 5は、以前のモデルに比べてCPU性能が大幅に向上し、RAMも最大8GBまで搭載できるようになったが、AI処理の核となるGPU（Graphics Processing Unit）の性能は、一般的なデスクトップPC用のものと比べると圧倒的に低い。AI処理は、数多くの単純な計算を同時に実行する「並列処理」が得意なGPUの特性を最大限に活用することで高速化されるため、GPU性能の不足はAIクラスターにとって致命的となり得る。

実際にクラスターを構築し、様々なテストを行った結果、ジェフ・ギアリング氏は大きな失望を味わうことになる。彼のブログ記事から読み取れる主な後悔の理由は、以下の点にあると推測される。

第一に、費用対効果の悪さだ。3000ドルという投資は、Raspberry Pi単体で見れば安価だが、複数台購入し、さらに電源、ストレージ、ネットワーク機器、ケースなどを揃えるとかなりの高額になる。この3000ドルという金額があれば、中古の高性能なサーバーや、GPUを搭載したワークステーション、あるいはクラウドサービスのGPUインスタンスをある程度の期間利用することが可能になる。それらの選択肢と比較すると、Raspberry Piクラスターが提供できるAI処理性能は、あまりにも低すぎたのだ。彼は、同じ費用をかけるなら、もっと現実的で高性能な選択肢があったと後悔している。

第二に、性能が期待外れだったことだ。個々のRaspberry Piの性能は限られており、たとえ何台も組み合わせたとしても、本格的なAIモデルの学習や、高速な推論処理には全く追いつかなかった。特に画像生成AIのようなGPUが必須となるワークロードでは、CPU主体で動作するRaspberry Piでは、処理に膨大な時間がかかり、実用レベルには程遠い結果となった。彼は、AIクラスターという名前から想像されるような高性能な計算能力は、Raspberry Piでは実現できないことを痛感したのである。

第三に、分散システムの構築と運用における複雑さだ。複数のコンピュータを連携させて一つのタスクを実行するクラスターシステムは、技術的には非常に高度だ。OSのセットアップ、ネットワーク設定、分散処理ソフトウェアの導入、そして各ノード間でのデータ共有やタスク分散の最適化など、手間と時間がかかる作業が多い。ジェフ・ギアリング氏のような経験豊富なエンジニアでさえ、Raspberry Piを多数束ねてAIワークロードを効率的に実行させることの難しさに直面したと考えられる。限られたリソースで複雑なシステムを構築・運用する労力は、得られる性能に見合わないものだった。

この経験は、システムエンジニアを目指す皆さんにとって貴重な教訓となる。技術的な好奇心や探求心は非常に重要だが、プロジェクトを計画する際には、必ず「目的」と「手段」のバランスを慎重に考える必要がある。今回の場合、目的はAI処理、手段はRaspberry Piクラスターだったが、Raspberry PiはAI処理、特にGPUが重要なワークロードには適していなかった。

高性能なシステムを安価に構築したいという願望は誰にでもあるが、単に安価な部品を数多く集めれば、それが目的とする性能を発揮するとは限らない。特に、AIや機械学習のように特定のハードウェア特性（GPUの並列計算能力など）が処理性能を大きく左右する分野では、その特性を理解した上で適切なハードウェアを選択することが極めて重要だ。

また、今回の事例は、クラウドサービスの利点も改めて浮き彫りにする。3000ドルという費用があれば、クラウド上の高性能なGPUインスタンスを必要な時に必要なだけ利用でき、複雑なセットアップやメンテナンスの手間を大幅に削減できる。自前でハードウェアを調達し、構築・運用する「オンプレミス」と、クラウドサービスを利用する「クラウド」のそれぞれのメリット・デメリットを理解し、プロジェクトの要件に合わせて最適な選択をする能力も、システムエンジニアには求められる。

ジェフ・ギアリング氏のこの挑戦は、結果的に後悔に終わったかもしれないが、彼自身の技術的な知見を深め、そして私たち読者にも多くの学びを与えてくれた。それは、技術的な夢を追うことの素晴らしさと、同時に現実の制約を理解し、より賢明な意思決定をするための重要性を教えてくれるものだ。システム開発において、何を実現したいのか、そのためにはどのようなリソースが最適なのかを常に問い続ける姿勢が、成功への鍵となるだろう。この事例から、皆さんも自身のプロジェクトや学習計画を見直すきっかけを得られることを願う。