06/08/2026
GPUメモリ容量を超える大規模LLMは、本当に実用的な速度で動作するのか。
本コラムでは、NVIDIA GTC 2026の技術対話セッション「Connect with the Experts」でのNVIDIAエンジニアとの議論と、当社で実施した検証結果をもとに、Unified Memoryの実力と限界について考察しています。
今回のコラムでは、以下のポイントを中心に解説しています。
✅ Unified Memoryを活用した大規模LLM実行の可能性
✅ 転送帯域を評価する際に注意すべきポイント
✅ 「実行可能」と「実用的な性能」の違い
検証の結果、GPUメモリ容量を超える大規模なメモリ空間上でもLLMを実行できることを確認しました。一方で、実用的な性能が得られるかどうかは、データアクセスパターンや実装方法に大きく左右されることも明らかになりました。
AI基盤の導入や設計においては、公開資料や理論値だけでなく、実際の利用シナリオを踏まえた技術評価が重要です。実運用を見据えた検証から得られた知見を紹介していますので、ぜひご覧ください。
▼記事はこちら
🔗 https://www.mki.co.jp/knowledge/innovation/20260721-005964.html
#システムアーキテクチャ
本記事では、NVIDIAGTC2026の技術対話セッションを通じて得られた、ユニファイドメモリ(Unified Memory)の実力と課題を、実検証ベースで整理します。 ...