Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
推論エンジンMAXの紹介
Search
Ryosuke Kamesawa
July 22, 2024
Technology
1
490
推論エンジンMAXの紹介
DeNA+GO AI技術共有会で発表したスライドです。
Ryosuke Kamesawa
July 22, 2024
Tweet
Share
More Decks by Ryosuke Kamesawa
See All by Ryosuke Kamesawa
ニューラルネットワークの量子化手法の紹介
emakryo
3
2.7k
MediaPipeの紹介
emakryo
0
45
Customizing Cargo for Cross Compiling
emakryo
0
30
Feature Store in DRIVE CHART
emakryo
0
41
Feature StoreをRustで実装した話
emakryo
0
38
なぜRustか?
emakryo
0
35
rustdef: Rust on Jupyter Notebook
emakryo
0
32
Cargo-makeを使ってみた
emakryo
0
310
Machine Learning on Graph Data @ICML2019
emakryo
0
20
Other Decks in Technology
See All in Technology
”知のインストール”戦略:テキスト資産をAIの文脈理解に活かす
kworkdev
PRO
9
4.1k
SREが実現する開発者体験の革新
sansantech
PRO
0
160
LLM as プロダクト開発のパワードスーツ
layerx
PRO
1
200
AWS全冠芸人が見た世界 ~資格取得より大切なこと~
masakiokuda
1
110
Amebaにおける Platform Engineeringの実践
kumorn5s
6
900
食べログが挑む!飲食店ネット予約システムで自動テスト無双して手動テストゼロを実現する戦略
hagevvashi
1
160
“パスワードレス認証への道" ユーザー認証の変遷とパスキーの関係
ritou
1
430
YOLOv10~v12
tenten0727
3
860
NLP2025 参加報告会 / NLP2025
sansan_randd
4
510
AIエージェントの地上戦 〜開発計画と運用実践 / 2025/04/08 Findy W&Bミートアップ #19
smiyawaki0820
26
8.5k
ウォンテッドリーにおける Platform Engineering
bgpat
0
190
はじめてのSDET / My first challenge as a SDET
bun913
1
200
Featured
See All Featured
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
200k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
54
5.4k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
13
660
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
183
22k
Unsuck your backbone
ammeep
670
57k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
349
20k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
42
7.4k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.7k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
120k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
Designing for Performance
lara
607
69k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
5
480
Transcript
AI 2024.07.18 Ryosuke Kamesawa GO株式会社 推論エンジンMAX by Modular
AI 2 Outline 01|推論エンジン MAX 02|Mojo言語 03|まとめ
AI 3 01 推論エンジン MAX
AI 4 Modularが開発している推論エンジン - ✅ 速い(らしい) - ✅ Python &
C API - ✅ PyTorch & ONNXのモデルが実行可能 - ✅ 無償利用可(条件付きで商用利用含め) - ❌ CPU (x64, ARM) のみ(GPU対応版は未公開) - ❌ ソースコードは非公開 MAXとは
AI 5 - Chris LattnerがCEOしている会社 - LLVM (Clang), Swift を作ったげきつよ開発者
- GoogleではTensorFlowのディレクター - 今のところMAX, Mojo以外のプロダクトはなさそう - ビジネスモデルはよくわからない - 推論エンドポイントSaaS? ちなみにModularって?
AI 6 公式サイトでの記述 どれくらい速い・・? https://www.modular.com/max
AI 7 速そうだけどよくわからない(たぶんLLMでのベンチマーク) → 自分たちのユースケース(CV)で試してみる 1. MobileNetV2 2. MobileNetV3 (large)
3. EfficientNet Lite0 4. ResNet50 5. YOLOv8 segmentation どれくらい速い・・?
AI 8 ベンチマーク
AI 9 - AWS EC2 (c6i.4xlarge); Ubuntu22.04 - モデル実装 -
Torchvision: MobileNetV2/MobileNetV3/ResNet50 - Timm: EfficientNet Lite0 - Ultralytics: YOLOv8 - 100回推論するのにかかった時間を測定 - MAX (ONNX/torchscript) - ONNX runtime - PyTorch ベンチマーク環境・条件 https://github.com/emakryo/max-benchmark
AI 10 - 軽量CVモデルではMAXは速くない - EfficientNet Lite/MobileNetV2, 3 - ターゲットとしていないので最適化されていない?
- 比較的重いモデルでは同じくらいか多少速い - ResNet50/YOLOv8 - モデル入力はtorchscriptの方が多少速い場合が多い - MAXは初回のコンパイルが遅い ベンチマーク結果まとめ
AI 11 02 Mojo言語
AI 12 Modularが開発しているプログラミング言語 MAXがMojoで実装されている - Python風の文法 - 静的型(型推論、ジェネリクス、トレイト) - コンパイル時定数
- オーナーシップとライフタイム - Pythonとの相互呼び出し - 拡張可能な最適化パス、アクセラレータ固有型(MLIR) Mojo言語
AI 13 サンプルコード
AI 14 AI技術スタックの複雑さの軽減、全体最適化 モチベーション https://www.modular.com/blog/mojo-llvm-2023
AI 15 - 簡単な用途には使えるがエコシステムは未成熟 - パッケージマネージャーがない - 頑張れば、できないことは基本的にない - システムプログラミング言語(e.g.
C++)として設計されている - 使いこなす(最適化)にはMLIR dialectの知識が必要 - MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) - LLVM IRの一般化 - MLIR dialect - LLVM IRにおける命令セットを拡張したもの - 言語におけるライブラリに近い 使える?
AI 16 - Pythonの完全な置き換えにはならない - コンパイルが必要→遅いのでinteractiveな実行に不向き - CythonやC/C++での拡張モジュールの置き換えは可能 - Pythonに近い文法なのでとっつきやすいかも
- CUDAの置き換えがOSSとしてできれば Nvidia以外のGPUメーカーが参戦してくるかも 流行る?
AI 17 MAX: ニューラルネットワーク推論エンジン - (今のところ)LLMでは速い、軽量モデルには不向き - ONNX, PyTorch (torchscript)
を実行できる Mojo: コンパイル可能なPython風プログラミング言語 - AIの技術スタックを統合、最適化(ができるポテンシャル) - 未成熟だが技術的には面白い まとめ