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
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
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
71
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
51
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
2026年、サーバーレスの現在地 -「制約と戦う技術」から「当たり前の実行基盤」へ- /serverless2026
slsops
2
260
Context Engineeringが企業で不可欠になる理由
hirosatogamo
PRO
3
660
SRE Enabling戦記 - 急成長する組織にSREを浸透させる戦いの歴史
markie1009
0
160
インフラエンジニア必見!Kubernetesを用いたクラウドネイティブ設計ポイント大全
daitak
1
380
[CV勉強会@関東 World Model 読み会] Orbis: Overcoming Challenges of Long-Horizon Prediction in Driving World Models (Mousakhan+, NeurIPS 2025)
abemii
0
150
20260204_Midosuji_Tech
takuyay0ne
1
160
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
takmin
0
960
15 years with Rails and DDD (AI Edition)
andrzejkrzywda
0
200
Oracle Base Database Service 技術詳細
oracle4engineer
PRO
15
93k
Agile Leadership Summit Keynote 2026
m_seki
1
670
AWS Network Firewall Proxyを触ってみた
nagisa53
1
240
量子クラウドサービスの裏側 〜Deep Dive into OQTOPUS〜
oqtopus
0
140
Featured
See All Featured
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.4k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
130
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
96
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
1
290
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
270
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3k
Done Done
chrislema
186
16k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.8k
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
110
The B2B funnel & how to create a winning content strategy
katarinadahlin
PRO
1
280
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