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llm-d 1.0が強化したのは、AI推論が集中したときの交通整理です。入口での待ち行列、利用者ごとの優先度、KVキャッシュの再利用、分離した推論処理の更新を解説。自社でLLMを配信する現場が確認すべき点を整理します。

Hugging Faceが207種類のWebGPUカーネルと実行ライブラリを公開。ブラウザAIを支える計算部品の仕組み、演算ベンチマーク「2.57倍」の測定条件、実際の端末で導入前に確かめるポイントを解説します。

OpenAI初の独自推論チップ「Jalapeño」の測定結果を解説。KVキャッシュとデータ移動を最適化し、電力効率と低遅延を両立する仕組み、AIエージェントやAPI利用への影響、今後の確認点を整理します。

QualcommのModular買収報道を手がかりに、AI推論競争がチップ単体からコンパイラ、ランタイム、サービング基盤へ移る流れを整理します。

GPT-4・Gemini 1.5・Mixtralが採用する「Mixture of Experts」の仕組みを解説。各トークンで一部エキスパートだけを動かす設計が推論コストを抑えながら高性能を実現する理由と、開発者・企業の実務への影響を整理する。