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推論最適化の記事一覧
41件の記事があります。
Ring Attentionとは？複数GPUで長文コンテキストを線形に伸ばす分散Attention技術
Ring Attentionは、長い系列を複数デバイスに分散し、KVブロック通信とblockwise attention計算を重ねることで、近似なしに長文コンテキストを扱う技術です。仕組み、評価結果、AI開発への応用を日本語で解説します。
参照論文：Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context
LoongServeとは？長文LLMの推論を高速化するElastic Sequence Parallelismの仕組みと使い道
LoongServeは、長文LLMのprefillとdecodeで必要なGPU並列度を動的に切り替える推論サービング技術です。Elastic Sequence Parallelismの考え方、仕組み、評価結果、RAGやAIエージェントへの応用可能性を日本語で整理します。
参照論文：LoongServe: Efficiently Serving Long-Context Large Language Models with Elastic Sequence Parallelism
Native Sparse Attentionとは？長文LLMを高速化しながら精度も落としにくい学習可能スパース注意
Native Sparse Attentionは、圧縮・選択・局所窓の3経路で長文コンテキストを効率よく扱うスパースattentionです。仕組み、従来法との違い、実験結果、RAGや長文エージェントへの使い道を日本語で整理します。
参照論文：Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention
SpecInferとは？トークン木でLLM推論を高速化する投機的デコーディング手法
SpecInferは、小さな補助モデルが作る候補列をトークン木としてまとめ、大規模LLMでまとめて検証する推論高速化手法です。通常の speculative decoding との違い、仕組み、実験結果、使い道を日本語で整理します。
参照論文：SpecInfer: Accelerating Generative Large Language Model Serving with Tree-based Speculative Inference and Verification
MARLINとは？4bit量子化をバッチ推論でも高速に活かすLLM推論カーネル技術
MARLINは、4bit重み量子化の利点を単発推論だけでなく複数リクエストの同時推論でも維持するGPUカーネル技術です。なぜ既存量子化カーネルがバッチで失速するのか、仕組み、結果、実務での使い道まで日本語で整理します。
参照論文：MARLIN: Mixed-Precision Auto-Regressive Parallel Inference on Large Language Models
FlashDecoding++とは？LLM推論のsoftmax同期とFlat GEMMの無駄を減らしてGPU推論を速くする技術
FlashDecoding++は、LLM推論で発生するsoftmax同期、Flat GEMMの計算浪費、静的データフローの非効率をまとめて改善する推論エンジンです。どこが遅いのか、どう直すのか、実運用で何に効くのかを技術的に整理します。
参照論文：FlashDecoding++: Faster Large Language Model Inference on GPUs
Sequoiaとは？ハードウェアに合わせてドラフト木を最適化しLLM推論を速くする技術
Sequoiaは、speculative decodingのドラフト木をモデルやGPUに合わせて最適化し、LLM推論を高速化する手法です。なぜ従来法が伸びにくかったのか、木構造の設計、検証アルゴリズム、実運用での使い道まで日本語で整理します。
参照論文：Sequoia: Scalable, Robust, and Hardware-aware Speculative Decoding
Lookahead Decodingとは？ドラフトモデルなしでLLM推論の逐次依存を崩す高速化技術
Lookahead Decodingは、追加のドラフトモデルを用意せずに複数トークン候補を並列生成し、LLM推論の逐次依存を崩して高速化する手法です。Jacobi decodingをどう実用化したのか、仕組み、評価結果、実装やプロダクトへの応用ポイントまで日本語で整理します。
参照論文：Break the Sequential Dependency of LLM Inference Using Lookahead Decoding
RAPIDとは？長文LLM推論をRAGとSpeculative Decodingで高速化する技術
RAPIDは、長文コンテキストLLMの推論をRAGベースのドラフト生成と推論時知識転移で高速化しつつ、応答品質まで引き上げる手法です。長文推論がなぜ遅いのか、どこでRAGが効くのか、実装の勘所まで技術的に解説します。
参照論文：RAPID: Long-Context Inference with Retrieval-Augmented Speculative Decoding
SWIFTとは？追加モデルなしでLLM推論を高速化する自己スペキュレーティブデコーディング
SWIFTは、同じLLMの一部の層をスキップして軽量なドラフトモデルをその場で作り、追加学習なしで推論を1.3〜1.6倍高速化する手法です。自己スペキュレーティブデコーディングの考え方、仕組み、使い道を論文ベースで解説します。
参照論文：SWIFT: On-the-Fly Self-Speculative Decoding for LLM Inference Acceleration
LLMAとは？参照文を使ってLLM推論を無損失で高速化する仕組み
LLMAは、RAGの検索文書や過去の会話ログといった参照文を利用し、LLMの出力と重なる部分をまとめて検証することで推論を高速化する手法です。追加のドラフトモデルなしで2倍超の高速化を狙う考え方を、論文ベースで日本語解説します。
参照論文：Inference with Reference: Lossless Acceleration of Large Language Models
Multi-Head Latent Attentionとは？KVキャッシュを大幅圧縮して長文推論を軽くする注意機構
Multi-Head Latent Attentionは、TransformerのKVキャッシュを低ランク潜在表現に圧縮し、推論メモリを大きく減らしながら性能も維持しやすくした注意機構です。DeepSeek-V2論文をもとに、仕組み、結果、実装上の意味を日本語で解説します。
参照論文：DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
テスト時スケーリングとは？小さいLLMでも追加推論で性能を伸ばす考え方と使いどころ
テスト時スケーリングは、モデルを大きくする代わりに推論時の計算を賢く増やして回答品質を高める考え方です。難しい問題にだけ追加計算を配分する仕組み、検証器や自己修正の役割、開発への応用ポイントを日本語で解説します。
参照論文：Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters
Chain of Draftとは？推論の途中メモを短くしてLLMの精度を保ちながらコストと遅延を下げる技術
Chain of Draftは、LLMに長い思考文を書かせる代わりに、短い下書きだけで推論させる手法です。Chain-of-Thoughtの精度をなるべく保ちながら、推論トークン数と応答遅延を大きく減らす仕組みと使い道を解説します。
参照論文：Chain of Draft: Thinking Faster by Writing Less
EAGLEとは？LLM推論を高速化する特徴予測ベースのSpeculative Sampling
EAGLEは、トークンではなく中間特徴を先読みし、元のLLMが検証することで高速化する推論最適化技術です。Speculative Samplingとの違い、仕組み、実験結果、実務での使い道を日本語で解説します。
参照論文：EAGLE: Speculative Sampling Requires Rethinking Feature Uncertainty
Mixture-of-Recursionsとは？共有レイヤーと動的再帰でLLMの計算量を減らす仕組み
Mixture-of-Recursionsは、LLMの重み共有とトークンごとの可変計算を組み合わせて、少ないパラメータと計算資源で高い性能を狙う技術です。再帰的に同じブロックを使い回しつつ、難しいトークンだけ深く処理する仕組み、実験結果、開発への活かし方を日本語で解説します。
参照論文：Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation
LazyLLMとは？長文LLMの入力を動的に間引いて初回応答を速くする技術
LazyLLMは、長い入力の全トークンを最初から最後まで一律に処理せず、次の出力に効くトークンだけを段階的に残す推論最適化技術です。仕組み、実験結果、RAGや社内AIへの使い道を日本語で解説します。
参照論文：LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference
CacheGenとは？KVキャッシュを圧縮して長文LLMを速くする技術
CacheGenは、長文入力で再利用するKVキャッシュを圧縮・分割配信して、LLMの文脈読み込み遅延を減らす技術です。仕組み、実験結果、RAGや社内AIへの使い道を日本語で解説します。
参照論文：CacheGen: KV Cache Compression and Streaming for Fast Large Language Model Serving
SnapKVとは？長文LLMのKVキャッシュを圧縮して高速化する技術
SnapKVは、長文入力で肥大化するKVキャッシュを、観測ウィンドウから重要トークンを選んで圧縮する推論最適化技術です。仕組み、実験結果、RAGや長文エージェントへの使い道を日本語で解説します。
参照論文：SnapKV: LLM Knows What You are Looking for Before Generation
AWQとは？LLMを4bit量子化して軽く速く動かす技術
AWQは、活性値を見て重要な重みチャネルを保護しながらLLMを4bit量子化する技術です。仕組み、実験結果、推論最適化やエッジ配備への使い道を日本語で解説します。
参照論文：AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration
SmoothQuantとは？LLMをW8A8量子化して推論を高速化する技術
SmoothQuantは、活性値の外れ値を重み側へオフラインで移し、LLMのW8A8量子化を実用化する技術です。仕組み、実験結果、推論最適化への使い道を日本語で解説します。
参照論文：SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models
Activation Beaconとは？長文コンテキストを圧縮してLLMの文脈長と推論効率を伸ばす技術
Activation Beaconは、長い入力を beacon token のKV表現に圧縮し、LLMの短いコンテキスト窓でもより長い文脈を扱えるようにする手法です。仕組み、実験結果、RAGや長文エージェントへの使い道を日本語で解説します。
参照論文：Long Context Compression with Activation Beacon
Contrastive Decodingとは？追加学習なしでLLMの出力品質を改善する推論手法
Contrastive Decodingは、大きな言語モデルと小さな言語モデルの確率差を使って、繰り返しや話題逸脱を抑える推論手法です。学習不要で導入できる仕組み、実験結果、LLMアプリへの使い道を日本語で解説します。
参照論文：Contrastive Decoding: Open-ended Text Generation as Optimization
FlexGenとは？単一GPUで大規模LLMを高スループット実行するオフロード推論技術
FlexGenは、GPU・CPU・SSDをまたいで重みやKVキャッシュを配置し、単一GPUでも大規模LLMを高スループットで動かす推論最適化技術です。オフロード方針探索、4bit圧縮、実験結果、実務での使い道を日本語で解説します。
参照論文：FlexGen: High-Throughput Generative Inference of Large Language Models with a Single GPU
StreamingLLMとは？長時間会話を止めずに続けるAttention Sinkベースの無限長推論技術
StreamingLLMは、LLMの冒頭トークンをAttention Sinkとして残しながら最近のトークンだけを保持し、長時間会話や連続入力を安定して処理する推論最適化技術です。仕組み、課題、実験結果、エージェントやチャット開発への使い道を日本語で解説します。
参照論文：Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks
MInferenceとは？長文LLMのprefillを最大10倍高速化する動的疎Attention技術
MInferenceは、長文LLMのprefillで支配的になるAttention計算を、ヘッドごとの動的疎パターンで削減する推論最適化技術です。3種類の疎パターン、仕組み、実験結果、RAGやエージェント開発への応用ポイントを日本語で解説します。
参照論文：MInference 1.0: Accelerating Pre-filling for Long-Context LLMs via Dynamic Sparse Attention
vAttentionとは？PagedAttentionなしでLLMサービングのKVキャッシュ断片化を防ぐ技術
vAttentionは、KVキャッシュを仮想メモリ上では連続のまま保ちつつ、物理メモリだけを必要時に割り当てるLLM推論基盤技術です。PagedAttentionとの違い、仕組み、実験結果、実装や事業へのヒントを日本語で解説します。
参照論文：vAttention: Dynamic Memory Management for Serving LLMs without PagedAttention
KIVIとは？KVキャッシュを2bit量子化して長文推論を軽くする技術
KIVIは、LLM推論時のボトルネックになりやすいKVキャッシュを、Keyはper-channel、Valueはper-tokenで非対称に2bit量子化する技術です。仕組み、実験結果、推論基盤への使い道を日本語で解説します。
参照論文：KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache
H2Oとは？KVキャッシュを圧縮して長文LLM推論を高速化するHeavy-Hitter保持手法
H2Oは、LLM推論で増え続けるKVキャッシュの中から重要トークンと直近トークンを残すことで、精度を保ちながらメモリ使用量とレイテンシを抑える推論最適化手法です。仕組み、実験結果、実務での使い道を日本語で解説します。
参照論文：H2O: Heavy-Hitter Oracle for Efficient Generative Inference of Large Language Models
Self-Consistencyとは？複数の推論経路から最終回答を安定化するLLM推論手法
Self-Consistencyは、LLMに複数の推論経路を生成させ、最も一貫した答えを採用する推論時手法です。Chain-of-Thoughtの弱点、仕組み、実験結果、実務での使い道を日本語で解説します。
参照論文：Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
Token Mergingとは？Vision Transformerを高速化するトークン統合の仕組みと使い道
Token Merging（ToMe）は、Vision Transformerの似たトークンを段階的に統合し、再学習なしでも推論を大きく高速化できる手法です。なぜトークン削減が効くのか、どのように精度低下を抑えるのか、画像・動画・音声や生成AIへどう応用できるのかを解説します。
参照論文：Token Merging: Your ViT But Faster
LongLLMLinguaとは？長文プロンプトを圧縮してLLMの精度・速度・コストを同時に改善する技術
LongLLMLinguaは、質問に関係する情報を残しながら長文プロンプトを段階的に圧縮し、LLMの長文処理を安く速くしつつ精度低下も抑える技術です。RAGや長文QA、要約で効く仕組みと実務での使い道を解説します。
参照論文：LongLLMLingua: Accelerating and Enhancing LLMs in Long Context Scenarios via Prompt Compression
Mixture-of-Depthsとは？Transformerの計算量を減らしつつ性能を保つ動的トークンルーティングを解説
Mixture-of-Depthsは、Transformerの各層で重要なトークンだけに重い計算を回し、他のトークンは残差経路でスキップさせる技術です。静的な計算グラフを保ちながら計算配分を動的化する仕組みと、推論高速化やモデル設計への使い道を整理します。
参照論文：Mixture-of-Depths: Dynamically allocating compute in transformer-based language models
Prompt Cacheとは？共通プロンプトを再計算せずLLM推論を高速化する仕組みと使い道を解説
Prompt Cacheは、システムプロンプトやテンプレート、参照文書などの共通部分を prompt module としてキャッシュし、LLM の attention state を再利用する推論最適化技術です。KVキャッシュをリクエスト間へ拡張する考え方と実務での使い道を日本語で整理します。
参照論文：Prompt Cache: Modular Attention Reuse for Low-Latency Inference
BitNetとは？1.58bitでLLMを軽く速くする1-bit事前学習の仕組みと使い道を解説
BitNetは、Transformerの線形層をBitLinearに置き換え、重みを1bitまたは1.58bitで最初から学習する技術です。量子化後処理より低コストで、同規模FP16モデルに近い性能を狙う考え方を日本語で整理します。
参照論文：BitNet: 1-bit Pre-training for Large Language Models
LayerSkipとは？追加モデルなしでLLM推論を高速化する早期退出と自己Speculative Decodingの仕組み
LayerSkipは、LLMの中間層から早めに出力を作れるよう訓練し、同じモデルだけでspeculative decodingを行う推論最適化技術です。追加ドラフトモデルを持たずに高速化する考え方、仕組み、実務での使い道を整理します。
参照論文：LayerSkip: Enabling Early Exit Inference and Self-Speculative Decoding
Grouped-Query Attentionとは？KVキャッシュを減らして推論を速くする仕組みと使い道
Grouped-Query Attentionは、TransformerのAttentionで使うKey/Valueヘッドを共有し、品質を保ちながら推論を軽くしやすくする技術です。GQAの仕組み、既存手法との違い、実務での使い道を日本語で整理します。
参照論文：GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints
Speculative Decodingとは？LLM推論を品質そのままで高速化する仕組みと使い道
Speculative Decodingは、小さなドラフトモデルで先読みした候補を大きな本命モデルがまとめて検証し、出力分布を変えずにLLM推論を高速化する技術です。仕組み、評価結果、実務での使い道まで日本語で整理します。
参照論文：Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding
PagedAttentionとは？LLMサービングのKVキャッシュ断片化を減らし高スループット化する仕組みと使い道
PagedAttentionは、LLM推論で肥大化するKVキャッシュをページ単位で管理し、メモリ断片化と重複を抑える技術です。vLLMの中核になったこの仕組みを、課題、実装アイデア、実験結果、開発への応用まで日本語で整理します。
参照論文：Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention
FlashAttentionとは？長文LLMを高速・省メモリにするIO-aware Attention最適化の仕組みと使い道
FlashAttentionは、TransformerのAttentionを近似せずに高速化・省メモリ化するカーネル最適化です。なぜ長文処理で効くのか、HBMとSRAMを意識した仕組み、実験結果、開発への応用ポイントを日本語で整理します。
参照論文：FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness
Medusaとは？LLM推論を高速化する複数デコードヘッドの仕組みと使い道
Medusaは、LLMに複数の軽量デコードヘッドを追加して複数トークンを並列予測し、推論を高速化する手法です。別のドラフトモデルを使わずに速くする考え方、仕組み、評価結果、実装へのヒントを技術的に解説します。
参照論文：Medusa: Simple LLM Inference Acceleration Framework with Multiple Decoding Heads