AIモデル推論：省メモリ化テクニック
AIモデル推論の省メモリ化手法 AIモデル推論の省メモリ化手法 近年、AIモデルの利用が急速に拡大していますが、その多くは非常に大きなメモリを必要とします。これは、モデルのパラメータ、中間活性化値、および推論時に必要となるその他のデータによって引き起こされます。これらのメモリ要件は、リソースが限られたデバイス（モバイルデバイス、エッジデバイスなど）でのAIモデルのデプロイを困難にしています。そこで、AIモデル推論を効率化し、メモリ使用量を削減するための様々な手法が開発されています。 モデルの量子化 量子化は、モデルのパラメータをより低い精度（例えば、32ビット浮動小数点数から8ビット整数など）に変換する手法です。これにより、モデルのサイズが大幅に削減され、メモリ使用量と計算速度が向上します。特に、機械学習フレームワークでサポートされている量子化手法は、精度劣化を最小限に抑えながら効果的にメモリを削減することができます。 具体的には、Post-Training Quantization(PTQ)とQuantization Aware Training(QAT)という2つのアプローチがあります。 PTQは、トレーニング済みのモデルに量子化を適用する方法で、比較的簡単に実装できますが、精度低下のリスクがあります。一方、QATは、トレーニング中に量子化をシミュレートすることで、精度劣化を最小限に抑えることができますが、トレーニングプロセスが複雑になる可能性があります。 モデルの蒸留 モデルの蒸留は、より小さな“生徒”モデルを、より大きな“教師”モデルの知識を模倣するように訓練する手法です。教師モデルは、通常、非常に大きなモデルであり、大量のデータで訓練されています。蒸留により、生徒モデルは教師モデルの知識を効率的に獲得し、メモリ使用量を大幅に削減することができます。 この手法は、特に知識が豊富で、高い精度のモデルを移植する必要がある場合に有効です。 蒸留のプロセスは、通常、教師モデルの出力確率を、生徒モデルの出力と一致させるように訓練パラメータを調整することを含みます。 プルーニング（枝刈り） プルーニングは、モデルの不要なパラメータ（ウェイト）を削除する手法です。モデルの構造を簡素化することで、パラメータの数を減らし、メモリ使...