推論最適化技術

推論最適化技術

AIモデルを効率的に実行するには、優れたハードウェアだけでは不十分です。バッチ処理は最も効果的な最適化の一つです：一度に1つのプロンプトを処理する代わりに、複数を一緒に処理します。

カーネル融合は、複数の小さな操作を1つの大きな操作に結合し、オーバーヘッドを削減します。10の小さな操作を実行する代わりに、1つに融合します。

投機的復号化は、小さな高速モデルを使用して複数の候補トークンを生成し、大きなモデルがそれらを一度に検証することで、2倍〜3倍の高速化を実現します。

その他の重要な最適化には、GPUメモリキャッシュをより有効活用するためにアテンション計算を再構成するFlash Attentionがあります。

これらの技術の組み合わせにより、単純な実行と比較して5倍〜10倍の速度向上が可能です。