タグ: #inference

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• オンデバイス・エッジAI — AIが機器の中に入ってくる

  クラウドにとどまっていたAI推論が、スマートフォン・PC・組み込み機器の中へ移動しています。遅延・プライバシー・コストという三つの動因と、NPU・オンデバイスLLMの台頭、そして投資・産業の観点からの示唆とリスクをバランスよく整理します。

  2026-06-18 · 32 分で読めます #ai#edge-ai#on-device#npu#llm

• メモリウォールとHBM — AI性能を分ける本当のボトルネック

  演算が安くなりデータ移動が高くなった時代、AI性能の本当のボトルネックはメモリです。メモリウォールの概念からHBM世代、rooflineモデルと算術強度、KVキャッシュ、量子化による帯域幅削減まで開発者目線で整理します。

  2026-06-16 · 41 分で読めます #memory-wall#hbm#bandwidth#roofline#inference

• Groq と SambaNova — 推論に全振りしたチップたち

  学習ではなく推論にすべてを賭けた2つのチップ、Groq LPU と SambaNova RDU の動作原理を深く覗き込みます。決定的実行とコンパイラスケジューリング、reconfigurable dataflow がどう低遅延を生むか、そしてGPUに対しどこで勝ちどこで負けるかを整理します。

  2026-06-16 · 35 分で読めます #groq#sambanova#inference#ai-hardware#lpu

• 推論を速く — 量子化、スパース性、Dataflow のハードウェア視点

  推論コストの構造をメモリウォールの観点から解きほぐし、量子化(INT8/FP8/FP4)、構造化スパース性(2:4)、dataflow アーキテクチャ、演算子融合、バッチングと KV キャッシュまでをハードウェアとソフトウェアの協調設計として一枚の絵にまとめます。2026 年の Blackwell FP4 と Vera Rubin の流れを反映し、実務での適用ポイントを示します。

  2026-06-16 · 32 分で読めます #inference#quantization#sparsity#dataflow#gpu

• エッジ AI と NPU — オンデバイス推論アクセラレータ

  推論をクラウドではなく機器で直接回すエッジ AI の理由(遅延・プライバシー・コスト)と、それを可能にする NPU の概念を整理します。Apple Neural Engine、Qualcomm、Edge TPU、ARM Ethos からモデル軽量化、オンデバイス LLM、ランタイム(TFLite/ONNX/CoreML)、クラウド-エッジのハイブリッドまで、開発者の始め方ガイドを収めました。

  2026-06-16 · 38 分で読めます #edge-ai#npu#on-device#inference#quantization

• GPU vs TPU vs ASIC — 2026年の推論戦争

  2026年の推論ワークロードをめぐるGPU・TPU・ASICの競争を比較します。Google TPU v6 TrilliumとIronwood、急成長するクラウド自社推論ASIC、スループット・遅延・コスト・電力のトレードオフ、そしてCUDAとXLAに分かれるコンパイラスタックまで扱います。

  2026-06-16 · 42 分で読めます #gpu#tpu#asic#inference#ai-hardware

• Cerebras ウェハースケール ディープダイブ — 1枚のチップにモデル全体を

  ウェハー1枚を丸ごと1つのチップにした Cerebras WSE-3 の設計を深く掘り下げます。メモリウォールを回避するオンチップSRAM中心の構造、欠陥許容設計、リアルタイム推論性能、そしてGPUクラスタとのトレードオフを整理します。

  2026-06-16 · 39 分で読めます #cerebras#wafer-scale#ai-hardware#memory-wall#inference

• 2026年のAIアクセラレータ地形 — BlackwellからVera Rubinまで

  2026年のAIアクセラレータ市場を開発者目線で整理します。NVIDIA Blackwellと次世代Vera Rubin、AMD MI350X、推論capexが学習を初めて上回った変化、そしてワークロードごとにどのチップを選ぶべきかを見ていきます。

  2026-06-16 · 39 分で読めます #ai-hardware#nvidia-blackwell#vera-rubin#inference#gpu

• ローカルLLM推論最適化 — 量子化からVRAM限界の突破まで

  プライバシーとコスト、そしてビッグテック疲れの中でローカルLLMが再び盛り上がっています。VRAM中心のハードウェア選択、GGUFとAWQの量子化、llama.cppとvLLMとOllamaの比較、KV cacheのメモリ計算、VRAMをスワップとして使う逆転の発想ハックまで、ローカル推論最適化の全体地図を描きます。

  2026-06-12 · 26 分で読めます #llm#inference#quantization#llama-cpp#vllm

• Diffusion LMの台頭 — 自己回帰の代替になり得るか

  2026年6月、GoogleがDiffusionGemmaを公開し、テキスト拡散モデルがGeekNewsとHacker Newsを賑わせています。自己回帰生成の構造的限界、マスキングに基づくデノイジングの原理、ブロック単位の並列生成、4倍速いという主張の実態と品質トレードオフまで批判的に分析します。

  2026-06-12 · 30 分で読めます #llm#diffusion#text-generation#gemma#inference

• LLM サービング & ローカル推論 2026 — vLLM / llama.cpp / MLX / Ollama / LM Studio / SGLang / TGI 徹底比較

  2026 年の LLM サービング・推論フレームワークの地図を描く。データセンター陣営(vLLM・SGLang・TGI・Triton・TensorRT-LLM)、ローカル陣営(llama.cpp・MLX・llamafile・Ollama・LM Studio・GPT4All)、新興陣営(KTransformers・MLC LLM・Modular MAX)、そしてクラウドサービング SaaS(Together・Fireworks・Groq・

  2026-05-16 · 34 分で読めます #llm#model-serving#inference#vllm#llama-cpp

• AI 推論エンジン 2026 完全ガイド - vLLM · SGLang · llama.cpp · TGI · TensorRT-LLM · MLX · mistral.rs · DeepSpeed-MII · Aphrodite 徹底解剖

  2026 年の LLM エンジニアリングはもうモデル選定の問題ではなく、エンジン選定の問題になった。vLLM V1、SGLang 0.4、TensorRT-LLM、TGI 3.x、llama.cpp、MLX-LM、mistral.rs、DeepSpeed-MII、Aphrodite、CTranslate2、ExLlamaV3、OpenVINO、AWS Neuron、Triton — 10 以上のエンジンを PagedAttention・

  2026-05-16 · 26 分で読めます #llm-inference#vllm#sglang#llama-cpp#tgi

• Edge AI完全ガイド2025: オンデバイス推論、モデル最適化、TensorRT/ONNX/CoreML

  Edge AIのすべて！オンデバイス推論（TensorRT/ONNX Runtime/CoreML/TFLite）、モデル最適化（量子化/プルーニング/知識蒸留）、ハードウェア（NVIDIA Jetson/Apple Neural Engine/Qualcomm NPU）、連合学習、プライバシー保護AI、実践デプロイ。

  2026-04-13 · 27 分で読めます #edge-ai#on-device#inference#tensorrt#onnx

• AIモデルサービングと推論最適化完全ガイド: vLLM、TensorRT、Triton、Ollama

  本番環境でAIモデルを効率的にサービングするための完全ガイド。vLLM、TensorRT、NVIDIA Triton推論サーバー、Ollama、量子化（INT8/INT4）、バッチ処理、レイテンシ最適化を実例とともに完全習得。

  2026-03-17 · 22 分で読めます #mlops#model-serving#vllm#tensorrt#triton

• LLM推論最適化完全ガイド: KVキャッシュ・投機的デコーディング・連続バッチング

  LLM推論を限界まで最適化するための完全ガイド。KVキャッシュ、投機的デコーディング、連続バッチング、PagedAttention、FlashInfer、マルチGPU推論、DeepSeek MLAを徹底解説。

  2026-03-17 · 25 分で読めます #llm#inference#optimization#kv-cache#speculative-decoding

• BitNet 1-bit LLM推論フレームワーク：CPUで大規模言語モデルを実行する

  CPUハードウェアで大規模言語モデルを実行するためのBitNet 1-bit LLM推論フレームワークガイド。

  2026-03-15 · 34 分で読めます #llm#bitnet#1-bit-llm#inference#cpu-deployment

• LLM推論サービングフレームワーク比較：TensorRT-LLM vs vLLM vs SGLang プロダクションデプロイ戦略

  LLM推論サービングフレームワーク比較。TensorRT-LLM、vLLM、SGLangのプロダクションデプロイ戦略。

  2026-03-12 · 31 分で読めます #llm#inference#tensorrt-llm#vllm#sglang

• vLLM 完全ガイド — PagedAttentionからプロダクション最適化まで

  vLLMの核心であるPagedAttentionメカニズムからContinuous Batching、Tensor/Pipeline Parallelism、Prefix Cachingまで、LLM推論最適化のすべてを解説します。

  2026-03-03 · 11 分で読めます #llm#vllm#inference#paged-attention#model-serving

• Speculative DecodingでLLM推論を2〜3倍高速化：原理から実践実装まで

  Speculative Decodingの数学的原理、Draft-Verifyパイプライン、受容確率分析、vLLM/TensorRT-LLMでの実践的な適用方法、そしてAppleのMirror Speculative Decodingまでを深層分析する。

  2026-03-02 · 11 分で読めます #llm#speculative-decoding#inference#optimization#vllm

• LLM推論最適化：vLLMとTensorRT-LLMの徹底分析

  vLLMとTensorRT-LLMの公式ドキュメントに基づき、PagedAttention、Continuous Batching、量子化などLLM推論最適化の核心技術を分析する。

  2026-03-01 · 36 分で読めます #llm#inference#vllm#tensorrt-llm#optimization