KAISTとスタンフォード大学の研究者によって出版された論文は、「Hardware-based Heterogeneous Memory Management for Large Language Model Inference」という革新的なアプローチを提案しています。大規模な言語モデル（LLM）は機械学習の新たな適用分野として注目されていますが、巨大なモデルサイズとその実行時のメモリフットプリントの増大に直面しています。伝統的なシステムが提供するメモリ量が不十分であるため、性能の低下が問題となっています。
この研究では、コスト効果的な方法でメモリ容量と帯域幅の要求のバランスを取るため、異なるタイプのメモリを組み合わせた新しいシステム「H2M2」を解説しています。このアーキテクチャは、容量中心と帯域幅中心のメモリを各計算ユニットに添付することで、メモリの非対称性を生かします。実験結果によれば、H2M2は従来のLPDDRを利用した均一メモリシステムと比べ、GPT3-175Bモデルで1.46倍、Chinchilla-70Bモデルで1.55倍、そしてLlama2-70Bモデルで2.94倍の速度向上が見られました。
エキサイティングな技術論文の全文は、オンラインで「arXiv:2504.14893v1」としてアクセス可能です。高校生でも理解しやすいかたちで解説しているため、ぜひ読んでみてください。
出典 : HW-based Heterogeneous Memory Management for LLM Inferencing (KAIST, Stanford Unversity) https://semiengineering.com/hw-based-heterogeneous-memory-management-for-large-language-model-inference/
