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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 22 件
Hybrid SWA による長コンテキスト推論の最適化 — Xiaomi MiMo v2.5 が実際に行ったこと
スライディングウィンドウアテンション（SWA）とフルアテンションを層ごとに交互配置するハイブリッド SWA は、長コンテキスト推論の KV キャッシュメモリと計算量を同時に削減する最近の主流設計です。Xiaomi が公開した MiMo v2.5 推論最適化の記事を根拠に、ハイブリッド SWA とは何でなぜ重要か、MiMo v2.5 が実際にどんなアーキテクチャとシステムエンジニアリングを行ったか（70 層中 10 層のみフルアテンション
2026-07-11 · 14 分で読めます #ai#llm#inference#attention#optimization最新LLM量子化技術の総まとめ — GPTQ・AWQからFP8・MXFP4・KVキャッシュ量子化まで
量子化はモデルの数値をより少ないビットで表現し、メモリとコストを削る技術です。ビットを減らしても品質が持ちこたえる理由（外れ値とスケーリング）、GPTQとAWQのアプローチの違い、llama.cpp GGUFのk-quant、QLoRAのNF4、そして2026年の中心軸であるFP8とマイクロスケーリングFP4（MXFP4・NVFP4）、次のボトルネックであるKVキャッシュ量子化まで — W4A16のような表記の読み方とハードウェア・目的
2026-07-08 · 13 分で読めます #ai#llm#quantization#inference#optimization3Dパイプライン — ゲームのリアルタイムと映像のオフラインの違い
モデリングからレンダーまで続く3D資産パイプライン全体を見渡します。ゲームエンジンのリアルタイムレンダーと映画のオフラインレンダーファームがどう異なるか、LODやポリゴン予算、ドローコールといった最適化の概念、glTFやUSDのような交換フォーマット、そして協業の方法を図と比較表で整理します。
2026-06-27 · 29 分で読めます #3d-pipeline#real-time#offline-rendering#game-engine#gltf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ゲーム開発完全ガイド2025: Unity vs Unreal vs Godot, ECS, マルチプレイヤー, 最適化
ゲーム開発の全て！Unity DOTS/ECS、Unreal Engine 5(Lumen/Nanite)、Godot 4、ゲームループ、物理エンジン、マルチプレイヤー(Netcode/Mirror)、性能最適化(ドローコール/バッチング)、モバイル vs コンソール vs PCリリース。
2026-04-15 · 15 分で読めます #game-development#unity#unreal-engine#godot#ecsコンパイラ & インタプリタ設計完全ガイド2025：Lexer、Parser、AST、コード生成
コンパイラ/インタプリタ設計の全て！Lexer（トークン化）、Parser（構文解析/再帰下降/Pratt）、AST（抽象構文木）、意味解析（型チェック）、IR（中間表現）、コード生成（LLVM/WebAssembly）、最適化（定数畳み込み/インライン化/ループ）、実践ミニ言語実装。
2026-04-14 · 31 分で読めます #compiler#interpreter#lexer#parser#astバックエンドパフォーマンスエンジニアリング完全ガイド2025：プロファイリング、負荷テスト、ボトルネック分析、最適化
バックエンドパフォーマンスの全て！プロファイリング（CPU/メモリ/I-O）、負荷テスト（k6/Artillery/Locust）、ボトルネック分析（DB/ネットワーク/CPU/メモリ）、N+1解決、コネクションプール最適化、キャッシュ戦略（Redis/CDN/Application）、非同期処理、バッチ最適化。
2026-04-14 · 24 分で読めます #backend-performance#profiling#load-testing#optimization#k6Advanced Prompt Engineering 完全ガイド 2025: CoT, ToT, Self-Consistency, メタプロンプティング
Prompt Engineering深掘り！Chain-of-Thought(CoT)、Tree-of-Thought(ToT)、Self-Consistency、ReAct、メタプロンプティング、Structured Output(JSON Mode)、System Prompt設計、Few-shot最適化、Prompt Chaining、評価(auto-eval)、プロダクションプロンプト管理。
2026-04-14 · 26 分で読めます #prompt-engineering#chain-of-thought#tree-of-thought#few-shot#system-promptFinOps & クラウドコスト最適化完全ガイド 2025: AWS/GCP/Azure コスト削減戦略
FinOpsのすべて！クラウドコスト可視性（Cost Explorer/Billing）、最適化戦略（Reserved/Spot/Savings Plans）、リソースライトサイジング、オートスケーリング、ストレージ階層化、K8sコスト（Kubecost）、AI/MLコスト管理、FinOps文化構築。
2026-04-13 · 26 分で読めます #finops#cloud-cost#optimization#aws#gcpUnslothでLLMファインチューニング完全ガイド2025：QLoRA、4bit量子化、2倍高速学習
UnslothでのLLMファインチューニングの全て！QLoRA/LoRA原理、4bit量子化(bitsandbytes)、Unsloth 2倍速の秘密、Llama 3/Mistral/Qwenファインチューニング、データ準備、学習設定、VRAM最適化、GGUF/GPTQ変換、デプロイまで。
2026-03-25 · 23 分で読めます #unsloth#llm#fine-tuning#qlora#lora工業数学シリーズ 第24回：数値解析、最適化、グラフ、確率と統計のロードマップ
工業数学シリーズの最初のサイクルを締めくくりながら、数値解析、最適化、グラフ、確率と統計がなぜ重要かと、今後どのような順序で勉強すれば良いかを整理します。
2026-03-19 · 8 分で読めます #engineering-math#numerical-methods#optimization#probability#statisticsAI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#tritonLLM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ディープラーニング学習手法完全ガイド: 最適化から分散学習まで
ディープラーニングモデルを効果的に学習するためのすべての技術を網羅する完全ガイド。勾配降下法、オプティマイザー、学習率スケジューリング、正則化、バッチ正規化、転移学習、ファインチューニング、分散学習を実践的なコード例と共に解説。
2026-03-17 · 35 分で読めます #deep-learning#training#optimization#regularization#distributed-trainingディープラーニングデバッグ完全ガイド：学習失敗の診断から性能最適化まで
ディープラーニング学習失敗を体系的に診断・解決する完全ガイド。Loss NaN、勾配消失・爆発、過学習、収束遅延、メモリ不足エラーを実践コード例とともに解説。
2026-03-17 · 25 分で読めます #deep-learning#debugging#pytorch#training#optimizationLLM量子化技法比較ガイド — GPTQ、AWQ、GGUF、bitsandbytes実践適用
GPTQ、AWQ、GGUF、bitsandbytesを含むLLM量子化技法の比較ガイド。実践的な適用ヒント付き。
2026-03-09 · 25 分で読めます #llm#quantization#gptq#awq#ggufAI/ML論文を読むために必要な数学 + LaTeX/KaTeX 総まとめ
AI/ML論文を読む際に必ず出会う数学概念（線形代数・微積分・確率統計・最適化）とLaTeX/KaTeX数式文法を実践例中心に総まとめします。記号チートシート、数式パターン解説、MDXブログレンダリングのヒントまで一度に扱います。
2026-03-08 · 26 分で読めます #ai-papers#math#latex#katex#linear-algebraN+1 問題を完全解剖 — ORM の静かなパフォーマンスキラー
N+1 問題とは何か、なぜ危険なのか、どう見つけて、どう直すのか。Django、SQLAlchemy、JPA/Hibernate、Prisma、ActiveRecord まで、すべての ORM での解決法を実践コードで完全攻略します。
2026-03-02 · 12 分で読めます #database#n-plus-1#orm#django#sqlalchemySpeculative 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#vllmLLM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