大規模MoEモデルの推論を最適化するアーキテクチャ「AFD」を解説します。メモリ帯域を占有するAttentionと演算負荷の高いFFNを物理的に分離し、それぞれを最適なハードウェアで効率的に処理することで推論パフォーマンスを最大化します。
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編集メモ: 大規模モデルの推論において、AttentionとFFNを分離するAFD等のアーキテクチャ最適化は、計算リソースを最大化しAI導入のコスト効率を飛躍的に高める手法である。