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
650
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
3.8k
MediaPipeの紹介
emakryo
0
130
Customizing Cargo for Cross Compiling
emakryo
0
56
Feature Store in DRIVE CHART
emakryo
0
110
Feature StoreをRustで実装した話
emakryo
0
67
なぜRustか?
emakryo
0
91
rustdef: Rust on Jupyter Notebook
emakryo
0
70
Cargo-makeを使ってみた
emakryo
0
600
Machine Learning on Graph Data @ICML2019
emakryo
0
68
Other Decks in Technology
See All in Technology
全社に広がるMCPサーバーを、 どう安全に管理するか MCPass開発の舞台裏
mtpooh
3
240
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
2
7.8k
PM領域でのAI Agentの活用
lycorptech_jp
PRO
0
210
Hub & Spoke 環境のネットワークルーティングを分解してみる
tsuyataku
1
500
現場の暗黙知を継承するAIエージェント — 対話から生まれる長期記憶と Skills
atsukish
0
210
AIレビュー時代に必要なのは、SLOで引く撤退ライン
nobuoooo
0
160
DMMブックスのNext.js化を加速させるAI活用 / Migrating DMM Books to Next.js with AI
kentarom
1
300
IDperturb: Enhancing Variation in Synthetic Face Generation via Angular Perturbation
sansantech
PRO
0
100
AI時代におけるプロダクト横断勉強会の設計
zozotech
PRO
0
110
Azure App Service / Container Apps の組み込み認証
kuniteru
0
130
AI駆動開発を組織で促すために
lycorptech_jp
PRO
7
9.2k
『自分で判断できるか』を基準に、プロダクトのハンズオン研修でAI利用の線を引いてみた / Where We Drew the Line on AI in Hands-on Training
honyanya
1
790
Featured
See All Featured
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
108
250k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
22k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.5k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.9k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
440
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.3k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
230
Speed Design
sergeychernyshev
33
2.1k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
1.3k
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