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
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Ryosuke Kamesawa
July 22, 2024
Technology
580
1
Share
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
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
3.6k
MediaPipeの紹介
emakryo
0
110
Customizing Cargo for Cross Compiling
emakryo
0
44
Feature Store in DRIVE CHART
emakryo
0
82
Feature StoreをRustで実装した話
emakryo
0
54
なぜRustか?
emakryo
0
72
rustdef: Rust on Jupyter Notebook
emakryo
0
62
Cargo-makeを使ってみた
emakryo
0
540
Machine Learning on Graph Data @ICML2019
emakryo
0
60
Other Decks in Technology
See All in Technology
最初の一歩を踏み出せなかった私が、誰かの背中を押したいと思うようになるまで / give someone a push
mii3king
0
160
ARIA Notifyについて
ryokatsuse
1
120
JEDAI in Osaka 2026イントロ
taka_aki
0
280
Introduction to Sansan Meishi Maker Development Engineer
sansan33
PRO
0
390
Master Dataグループ紹介資料
sansan33
PRO
1
4.6k
AIが書いたコードを信じられない問題 〜レビュー負荷を下げるために変えたこと〜 / The AI Code Trust Gap: Reducing the Review Burden
bitkey
PRO
3
850
QGISプラグイン CMChangeDetector
naokimuroki
1
340
Eight Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
3
7.2k
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.4k
AIエージェントの権限管理 2: データ基盤の Fine grained access control 編
ren8k
0
120
Snowflake Intelligence導入で 分かった活用のコツ
wonohe
0
120
[OpsJAWS 40]リリースしたら終わり、じゃなかった。セキュリティ空白期間をAWS Security Agentで埋める
sh_fk2
3
220
Featured
See All Featured
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
6.5k
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.2k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
2.6k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
290
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.2k
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
1
1.2k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
180
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.1k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
2.8k
Abbi's Birthday
coloredviolet
2
7k
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