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NVIDIA（米国カリフォルニア州）は、大規模言語モデル（LLM）の性能を最大限引き出すためのGPU最適化設計ガイドを公開したと発表した。スループットや応答性を維持しながら、ハードウェア効率を高めるモデル設計手法を整理した内容という。

ガイドでは、線形層の形状やモデルの幅・深さ、量子化、専門家並列化（Expert Parallelism）、パイプライン並列化などが性能へ与える影響を分析した。GPUタイルサイズとの整合やNVFP4量子化への対応が、推論効率の向上につながると説明している。

また、用途に応じてスループット重視と低遅延重視の設計を使い分ける重要性にも触れた。AttentionとFFNを個別に最適化する並列戦略や、TensorRT Model Optimizer、TensorRT-LLMなどの関連ツールを活用することで、データセンター規模での効率的なAI運用を支援するとしている。