LLM入門
このページでは、AI技術に関心のある方のために、LLM（大規模言語モデル）の基礎から応用までをわかりやすく解説します。
第12章 — 分離型サービングとKubernetes
『LLM Primer VI』ウォークスルー第12回。プリフィルとデコードを別GPUプールに分割し、KVキャッシュをNVLink/InfiniBand上で運ぶ。ポッドを正しい側に留めるKubernetesのプリミティブ。
2026-05-04
第4章 — 専用AIシリコンとASIC
『LLM Primer VI』ウォークスルー第4回。GPUかASICかの選択はワークロード形状の問題であり、Groq、Inferentia2、TPU、Gaudi 3のそれぞれが勝つ領域と失敗モードを歩く。
2026-04-26
第3章 — 生成AI向けのデータセンターGPU
『LLM Primer VI』ウォークスルー第3回。サービングGPUはFLOP/sではなくHBM帯域とVRAM容量で買うべきだと論じる章。H100、H200、B200、L40S、MI300Xを機構優先で読み解く。
2026-04-25第9章 — スケールでの学習
LLM Primer II シリーズの第9章を紹介します。データ前処理が後段すべてを静かに左右する数学、ミニバッチと並列化の力学、そして数千の GPU にまたがる学習を数値的に安定に保つための、思いのほか繊細な工夫を、控えめに整理します。
2026-03-11第7章 — 効率と Transformer の派生
LLM Primer II シリーズの第7章をご紹介させていただきます。Attention の O(n²)、GPU メモリとスループットの算数、FlashAttention の導出、そしてマルチクエリ・ゲート・低ランクといった派生たちを、控えめに見渡してまいります。
2026-03-09第5章 — 大規模モデルの学習: フロンティアモデルを支える本当のコスト
LLM Primer I シリーズの第5章です。フロンティア LLM が実際にどう学習されるか — データパイプライン、損失関数、数か月にわたる GPU 時間、そして「学習」が今や研究よりも産業規模のエンジニアリング問題になっている理由を解説します。数億ドル規模の学習ランが何にお金を払っているかを解きほぐします。
2026-02-22