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
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Ryosuke Kamesawa
July 22, 2024
Technology
1
560
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
3.5k
MediaPipeの紹介
emakryo
0
92
Customizing Cargo for Cross Compiling
emakryo
0
38
Feature Store in DRIVE CHART
emakryo
0
72
Feature StoreをRustで実装した話
emakryo
0
49
なぜRustか?
emakryo
0
64
rustdef: Rust on Jupyter Notebook
emakryo
0
52
Cargo-makeを使ってみた
emakryo
0
500
Machine Learning on Graph Data @ICML2019
emakryo
0
48
Other Decks in Technology
See All in Technology
Prox Industries株式会社 会社紹介資料
proxindustries
0
110
Ruby版 JSXのRuxが気になる
sansantech
PRO
0
180
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
15
400k
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
takmin
0
1k
Amazon Bedrock Knowledge Basesチャンキング解説!
aoinoguchi
0
170
OWASP Top 10:2025 リリースと 少しの日本語化にまつわる裏話
okdt
PRO
3
890
30万人の同時アクセスに耐えたい!新サービスの盤石なリリースを支える負荷試験 / SRE Kaigi 2026
genda
4
1.4k
M&A 後の統合をどう進めるか ─ ナレッジワーク × Poetics が実践した組織とシステムの融合
kworkdev
PRO
1
550
pool.ntp.orgに ⾃宅サーバーで 参加してみたら...
tanyorg
0
1.7k
Embedded SREの終わりを設計する 「なんとなく」から計画的な自立支援へ
sansantech
PRO
3
2.7k
コスト削減から「セキュリティと利便性」を担うプラットフォームへ
sansantech
PRO
3
1.6k
SREじゃなかった僕らがenablingを通じて「SRE実践者」になるまでのリアル / SRE Kaigi 2026
aeonpeople
6
2.6k
Featured
See All Featured
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
359
30k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
1.9k
A Soul's Torment
seathinner
5
2.3k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.1k
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
2
260
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.1k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.1k
Collaborative Software Design: How to facilitate domain modelling decisions
baasie
0
150
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.3k
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
110
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