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LLM 推論最適化

要求の並べ方を変えるだけで、同じ GPU の処理量は数倍変わります。連続バッチ処理、投機的デコード、KV キャッシュ、コンテキストキャッシュがそれぞれどの段階の負荷を減らすのか、カーネルライブラリやスパース構造でどこまで詰められるのかを整理します。

連続バッチ処理は単位を生成一步に縮め、投機的デコードは小さなモデルの下書きを大きなモデルがまとめて検証します。KV キャッシュは注意状態を再利用し、コンテキストキャッシュは繰り返し送る長文の結果を保持します。MoE は少数の専門家だけを動かし、Kimi Linear は百万コンテキストの KV キャッシュを約 75% 削ります。効果は用途次第で、コードは長い下書きに向き、自由な創作はそうでもありません。
投機的デコーディングとは?小さいモデルが先に推測し、大きいモデルが検証する仕組み

投機的デコーディングとは?小さいモデルが先に推測し、大きいモデルが検証する仕組み

投機的デコーディング(Speculative Decoding)は、大規模モデルの文章生成を高速化する手法です。まず、はるかに小さいドラフトモデルが次の数トークンを先回りして推測し、次に大規模モデルがその推測を1回の並列処理でまとめて検証します。正しいものは採用し、最初に間違えた位置で修正します。変...

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SKハイニックスがH-TPUを公開:100個超の小型プロセッサがSSDを担い、消費電力は汎用CPUの2.5%

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2026年10月12日、SKハイニックスのH-TPUの架構詳細が、韓国・仁川で開かれた国際SoC設計会議(ISOCC 2026)で公開された。これは同社がSSDコントローラ向けに自社開発した超軽量のプログラマブル小型プロセッサで、1個当たりの消費電力は汎用CPUコアの約2.5%(40分の1)、チップ...

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位置エンコーディングとは?モデルが語順を知るための仕組み

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位置エンコーディングは、文中の各単語に付け足される順序の信号で、モデルがどのトークンが先でどれが後かを知るための仕組みです。自己注意は単語同士を比べ合いますが、順序そのものは生まれつき分かりません。位置情報がなければ、「犬が人を噛む」と「人が犬を噛む」は同じ単語の集まりに見えてしまいます。その穴を埋...

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