教科書 › 第II部 AIモデルの系譜
CHAPTER 26
エッジで動かすときの現実
最終章として、第I部と第II部を接続する。モデルの構造の違いが、ハードウェアの上でどう現れるかという話である。
モデル形式とハードウェア適性
| CNN | Transformer / VLM | |
|---|---|---|
| 主な演算 | 畳み込み(局所的なMAC) | 巨大な行列積、softmax、正規化 |
| データの再利用 | 高い。重み共有が効く | 低い。特に生成時は重みを毎回読み直す |
| ボトルネック | 演算量寄り | メモリ帯域寄り |
| メモリ使用 | ほぼ固定 | 入力長に応じて増える(KVキャッシュ) |
| 既存NPUの対応 | ほぼ確実に対応 | 世代とSDKによる。要確認 |
KVキャッシュという新しい問題
Transformerが文章を生成するとき、1トークン出すたびに過去のすべてのトークンのKeyとValueを参照する。毎回計算し直すのは無駄なので保存しておく。これがKVキャッシュ
である。
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