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
570
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
98
Customizing Cargo for Cross Compiling
emakryo
0
39
Feature Store in DRIVE CHART
emakryo
0
78
Feature StoreをRustで実装した話
emakryo
0
49
なぜRustか?
emakryo
0
66
rustdef: Rust on Jupyter Notebook
emakryo
0
55
Cargo-makeを使ってみた
emakryo
0
510
Machine Learning on Graph Data @ICML2019
emakryo
0
51
Other Decks in Technology
See All in Technology
チームメンバー迷わないIaC設計
hayama17
5
3.9k
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
4k
Oracle Cloud Infrastructure:2026年2月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
220
Kaggleで鍛えたスキルの実務での活かし方 競技とプロダクト開発のリアル
recruitengineers
PRO
1
170
Kiro のクレジットを使い切る!
otanikohei2023
0
110
大規模サービスにおける レガシーコードからReactへの移行
magicpod
1
140
Serverless Agent Architecture on Azure / serverless-agent-on-azure
miyake
1
150
【5分でわかる】セーフィー エンジニア向け会社紹介
safie_recruit
0
44k
モブプログラミング再入門 ー 基本から見直す、AI時代のチーム開発の選択肢 ー / A Re-introduction of Mob Programming
takaking22
1
140
GitLab Duo Agent Platform + Local LLMサービングで幸せになりたい
jyoshise
0
150
EMからICへ、二周目人材としてAI全振りのプロダクト開発で見つけた武器
yug1224
4
440
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
1
7k
Featured
See All Featured
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
470
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
2.5M
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.6k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.4k
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
1
450
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
200
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.8k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
408
66k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
360
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