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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 22 件
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Hybrid SWA による長コンテキスト推論の最適化 — Xiaomi MiMo v2.5 が実際に行ったこと
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2026-07-11 · 14 分で読めます #ai#llm#inference#attention#optimization最新LLM量子化技術の総まとめ — GPTQ・AWQからFP8・MXFP4・KVキャッシュ量子化まで
量子化はモデルの数値をより少ないビットで表現し、メモリとコストを削る技術です。ビットを減らしても品質が持ちこたえる理由（外れ値とスケーリング）、GPTQとAWQのアプローチの違い、llama.cpp GGUFのk-quant、QLoRAのNF4、そして2026年の中心軸であるFP8とマイクロスケーリングFP4（MXFP4・NVFP4）、次のボトルネックであるKVキャッシュ量子化まで — W4A16のような表記の読み方とハードウェア・目的
2026-07-08 · 13 分で読めます #ai#llm#quantization#inference#optimization3Dパイプライン — ゲームのリアルタイムと映像のオフラインの違い
モデリングからレンダーまで続く3D資産パイプライン全体を見渡します。ゲームエンジンのリアルタイムレンダーと映画のオフラインレンダーファームがどう異なるか、LODやポリゴン予算、ドローコールといった最適化の概念、glTFやUSDのような交換フォーマット、そして協業の方法を図と比較表で整理します。
2026-06-27 · 29 分で読めます #3d-pipeline#real-time#offline-rendering#game-engine#gltf推論を速く — 量子化、スパース性、Dataflow のハードウェア視点
推論コストの構造をメモリウォールの観点から解きほぐし、量子化(INT8/FP8/FP4)、構造化スパース性(2:4)、dataflow アーキテクチャ、演算子融合、バッチングと KV キャッシュまでをハードウェアとソフトウェアの協調設計として一枚の絵にまとめます。2026 年の Blackwell FP4 と Vera Rubin の流れを反映し、実務での適用ポイントを示します。
2026-06-16 · 32 分で読めます #inference#quantization#sparsity#dataflow#gpuゲーム開発完全ガイド2025: Unity vs Unreal vs Godot, ECS, マルチプレイヤー, 最適化
ゲーム開発の全て！Unity DOTS/ECS、Unreal Engine 5(Lumen/Nanite)、Godot 4、ゲームループ、物理エンジン、マルチプレイヤー(Netcode/Mirror)、性能最適化(ドローコール/バッチング)、モバイル vs コンソール vs PCリリース。
2026-04-15 · 15 分で読めます #game-development#unity#unreal-engine#godot#ecsコンパイラ & インタプリタ設計完全ガイド2025：Lexer、Parser、AST、コード生成
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2026-04-14 · 31 分で読めます #compiler#interpreter#lexer#parser#astバックエンドパフォーマンスエンジニアリング完全ガイド2025：プロファイリング、負荷テスト、ボトルネック分析、最適化
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2026-04-14 · 24 分で読めます #backend-performance#profiling#load-testing#optimization#k6Advanced Prompt Engineering 完全ガイド 2025: CoT, ToT, Self-Consistency, メタプロンプティング
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2026-04-13 · 26 分で読めます #finops#cloud-cost#optimization#aws#gcpUnslothでLLMファインチューニング完全ガイド2025：QLoRA、4bit量子化、2倍高速学習
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2026-03-17 · 25 分で読めます #llm#inference#optimization#kv-cache#speculative-decodingディープラーニング学習手法完全ガイド: 最適化から分散学習まで ♪ 聞けます
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