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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

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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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