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拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「GEMMを速くしても意味がない」と聞いて困っています。GEMMって行列の掛け算の話ですよね。それを速くするために投資してきたつもりだったのに、今さら何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！GEMMはGeneral Matrix Multiplication（一般行列乗算）で、確かに多くの機械学習（ML）処理の中心を担いますよ。ですが最近の研究では、GEMMを速くすると、それ以外の処理、つまり非GEMM（Non-GEMM）処理が相対的に重く見えるようになり、全体の遅延を支配するケースが増えているんです。
なるほど。それだと、我々がGPUやアクセラレータに投資してGEMMを高速化してきた効果が薄れるということですか。投資対効果（ROI）が心配です。具体的に、どの程度変わるのでしょうか。
大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。ポイントは3つです。1つ目、GEMMを速くすると相対的に非GEMMの割合が増える。2つ目、非GEMMはモデルや導入方法によってボトルネックが変わる。3つ目、量子化（quantization）などの圧縮手法はGEMMをさらに相対的に小さくし、非GEMM負荷を悪化させる場合があるのです。
これって要するに、GEMMだけを速くしても結局は別の処に遅さが残って、全体の改善は限定的ということですか？それだと、我々の現場の設備や人員配置も見直す必要がありそうですね。
その通りですよ！要点を3つで整理します。第一に、全体最適を見る必要がある。第二に、非GEMM最適化はモデル別・デプロイ環境別にカスタマイズが必要である。第三に、標準的な対策であるオペレータ融合（operator fusion）や量子化は万能ではなく、追加の工夫が必要であるのです。
実際のところ、その結論はどうやって示したのですか？ベンチマークや実例があるなら説得力が違います。ウチでも導入判断する際のデータが欲しいのです。
良い問いですね。研究ではHugging FaceやTorchvisionで広く使われる17モデルを選び、ワークステーションとデータセンターの両方、GPUあり/なしで実測しています。さらに量子化の有無やオペレータ融合の効果も評価し、非GEMMが11.3%から73.6%の範囲で遅延を占める実例を示しています。
11%から73%という幅は大きいですね。つまりモデルや環境次第で対応の優先順位が変わると。では、現場でまず何を見ればいいでしょうか。投資優先度の判断材料が欲しいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！検討すべきは三つです。まず実運用のエンドツーエンド遅延を計測し、非GEMMの割合を把握すること。次に量子化など圧縮を検討する際は非GEMMで増える処理（デクォンタイズ等）も考慮に入れること。最後に、モデル単位でどのオペレータが支配的かを特定し、カスタム最適化の必要性を評価することです。
分かりました。最後に私の理解を整理させてください。要するに、GEMMを速くすること自体は重要だが、それだけに投資を集中すると別のボトルネックが表に出る。だからエンドツーエンドでのボトルネック分析とモデル別の最適化戦略が必要、ということですね。
その通りですよ。素晴らしい整理力です。大丈夫、一緒に現場の測定から入れば、必要な投資と優先順位がはっきりしますよ。では次回、実際の計測の進め方を一緒にやりましょうか。
ありがとうございました。自分の言葉で言うと、ハードもソフトも含めた全体最適を見ないと、今までの投資が部分最適になってしまうということですね。会議で説明できるよう準備します。
1. 概要と位置づけ
結論ファーストで述べると、この研究は「GEMM（General Matrix Multiplication：一般行列乗算）中心の最適化が進んだ現在、非GEMM（Non-GEMM）オペレータが実運用遅延を決める主要因になりつつある」ことを実測データで示した点で、大きく設計思想を変える示唆を与える。特に、GEMMを高速化するハードウェア投資の効果を過大評価してはならないという経営的な教訓を残す。
背景として、従来は多くのモデルで行列演算（GEMM）が計算時間の大部分を占めていたため、演算ユニットの高速化が優先された。ここにAmdahlの法則を当てれば、最も時間のかかる部分を速くすることが全体を改善すると理解されてきた。だが本研究は、GEMMが高速化された環境ではAmdahlの法則の風景が変わり、残された非GEMMが新たな支配因子になると指摘する。
研究の目的は、最新のハードウェアと広く使われる17モデルを対象に、非GEMMのパフォーマンス地平（performance horizon）を明らかにすることにある。ワークステーションとデータセンターの両軸でGPU有無を比較し、量子化（quantization）やオペレータ融合（operator fusion）の効果も評価している点が実務的価値を高める。
本研究は経営判断に直接結びつく示唆を持つ。投資判断をする際に「ハードを買えば解決する」という単純な期待を見直し、ソフトウェア側の最適化や導入フローを同時に設計する必要性を突きつける。結果的に、資本配分や開発リソース配分を再考させる力を持つ。
この位置づけは、研究コミュニティのみならず実運用を担う企業の技術方針にも影響を与えるだろう。単に高性能な演算ユニットに頼るのではなく、運用環境全体を通じて遅延とコストを最小化する設計へと戦略を転換することが求められる。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究ではMLPerfなどのベンチマークが広く用いられてきたが、多くはGEMMを中心に評価し、非GEMMを包括的に捕捉していない。本研究は非GEMMに焦点を当て、これまで見落とされがちだったオペレータ群の実運用での影響を明確にした点で差別化している。つまり、評価対象を変えることで設計上の優先度が逆転する可能性を示した。
類似の取り組みとしてLong-tail benchなどが存在するが、それらは限定的なカスタムカーネルに注目するため、広範なタスクドメインや実際に使われるモデル群を代表しにくい。本研究はHugging FaceやTorchvisionの17モデルを採用し、幅広いタスクと現実データを使う点で実務適用性が高い。
さらに、ハードウェアとしてワークステーションとデータセンターの両方を評価対象にしたこと、GPUの有無や量子化の有無を比較したことが差別化要素である。これにより、単一環境の最適化が他環境でどれほど有効かを判断する材料を与えている。
また、オペレータ融合（operator fusion）や量子化のような既知の最適化手法が、非GEMMボトルネックを必ずしも解消しないことを実証した点も重要だ。先行研究が想定した“既存手法で十分”という前提に対して実測で反証を与え、新たな研究と実務上の投資判断を促す。
要するに、差別化は「評価対象の視点」と「実運用に近い比較実験」の二点にある。従来の最適化優先順位を見直すための定量的根拠を提示した点が、本研究の核である。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は三つに整理できる。第一に、オペレータレベルでの詳細なプロファイリング手法である。エンドツーエンド推論における各オペレータの実行時間を細かく捕捉し、GEMMと非GEMMの比率をモデルごとに明示している。これにより、全体最適の議論が定量的に可能になる。
第二に、幅広いモデルセットと多様なデプロイ環境の組み合わせで実測した点である。Hugging FaceやTorchvisionで採用される17モデルを対象に、ワークステーションとデータセンター、GPUあり/なしで比較し、環境差に基づくボトルネックの変化を示した。これが汎用性の担保につながっている。
第三に、一般的な最適化手法の評価である。オペレータ融合（operator fusion）および量子化（quantization）が与える影響を実際に計測し、これらが非GEMMボトルネックを完全には解消しないことを示した。とくに量子化はGEMMを速める一方でデクォンタイズ等の非GEMM処理を増やし、相対的悪化を招く可能性がある。
これらの技術要素は、単なる性能測定にとどまらず、最適化設計の優先順位決定や投資判断に使える実務指針を提供する。オペレータ単位の支配因子を特定することで、どの部分にエンジニアリソースを回すべきかが明確になる。
技術的示唆としては、モデルやデプロイフローごとのカスタム最適化の必要性、非GEMM向けの新たな加速手法の探索、そしてベンチマーク基盤の見直しが挙げられる。単一指標での評価から脱却する改革を促す内容である。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は17モデルを対象に実運用に近いワークロードで行われ、CPUとGPUの両環境、ワークステーションとデータセンターの両領域で比較された。エンドツーエンド推論を実行し、各オペレータの実行時間を集計することで、非GEMMの寄与割合を算出している点が信頼性の基盤だ。
主要な成果は、非GEMMオペレータが総遅延の11.3%から73.6%を占めるという幅広い観測である。これはモデルと環境によって大きく変動するため、単純なハードウェア投資で横断的に解決できる問題ではないことを示唆する。量子化を適用するとGEMMはさらに速くなるが、非GEMMの割合は相対的に増加した。
オペレータ融合の効果も検証したが、全モデルで有効とはならず、特定のモデルやソフトウェアフローではボトルネックを残す結果になった。従って既存の最適化だけでは十分ではなく、ケースバイケースでの追加手法が必要である。
研究チームはまたNonGEMM Benchというベンチマーク基盤を公開し、非GEMMの評価を容易にすることでフォローアップ研究を促している。これにより、実務者が自社のモデルで同様の評価を行い、投資判断に結びつけやすくなっている。
総じて、有効性は実測データに基づき示されており、結論の実務上の有用性は高い。経営判断のためのエビデンスとして十分な説得力を持つと言える。
5. 研究を巡る議論と課題
議論点の一つは一般化可能性である。本研究は17モデルを用いるが、産業現場で用いられるカスタムモデルや特殊な推論パイプラインでは異なる振る舞いを示す可能性がある。したがって、自社モデルでの再検証は必須である。
また、オペレータ融合や量子化といった既存手法の限界が示された一方、非GEMM向けの新たな最適化手法の設計指針はまだ発展途上だ。ハードウェア側の支援やランタイムの改良、さらにはモデルアーキテクチャの工夫が統合的に必要になる。
測定面では、エンドツーエンドの遅延を安定的に取得するためのツールやプロセス整備が課題である。実運用では入力分布やバッチサイズ、並列度合いが変わるため、単一のベンチマーク結果だけで判断すると誤る危険がある。
経営層にとっての課題は、ハードウェア投資とソフトウェア投資をどのように配分するかという点である。過去の常識に基づく投資判断は見直す必要があり、測定に基づいた段階的投資とKPI設計が求められる。
最後に、コミュニティと業界の協調が鍵となる。NonGEMMの問題は横断的な課題であり、ベストプラクティスやツールの共有を通じて早期に解決策を積み上げることが望ましい。
6. 今後の調査・学習の方向性
まず現場でやるべきは、実際のサービスでエンドツーエンド遅延を計測し、非GEMMの寄与を把握することだ。これにより、現状のボトルネックがどの程度かを定量的に把握でき、投資優先度が明確になる。簡単なプロファイリングから始めるだけで経営判断が変わる。
次に、量子化やオペレータ融合を導入する際は、GEMM側の改善効果だけでなく非GEMM側での新たな処理増加やオーバーヘッドを必ず評価すること。圧縮技術が負担を増やすケースを見落とすと期待した改善が得られない。
さらに、モデルごと・デプロイフローごとに最適化戦略を設計する必要がある。汎用的な一律対応は費用対効果が低く、逆にカスタム最適化が高い効果を生むことが多い。エンジニアリング投資はモデル単位で段階的に行うと良い。
研究面では、非GEMMに特化したハードウェア支援やランタイム最適化の探索が期待される。特に量子化後のデクォンタイズ処理やメモリアクセスの低減に焦点を当てた研究が効果的だ。コミュニティでのベンチマーク共有も促進すべきである。
最後に、経営層向けには、会議で使える簡潔な説明フレーズと測定項目を用意しておくと意思決定が早くなる。次項に「会議で使えるフレーズ集」を示すので、実務でそのまま使ってほしい。
検索に使える英語キーワード
NonGEMM Bench, non-GEMM operators, GEMM acceleration, quantization impact, operator fusion, ML inference performance
会議で使えるフレーズ集
「GEMMへ単独投資する前に、エンドツーエンドの非GEMM寄与率を測定しましょう。」
「量子化はGEMMを速くしますが、デクォンタイズ等の非GEMM処理が増える点を見落とさないでください。」
「まずは我々の代表モデルでNonGEMMベンチを回し、投資優先度を数値で示します。」
引用元: R. Karami, S.-C. Kao, H. Kwon, “Understanding the Performance Horizon of the Latest ML Workloads with NonGEMM Workloads,” arXiv preprint arXiv:2404.11788v5, 2024.
