拓海先生、最近部下から「LLMの推論を速くする新しい仕組みを入れたい」と言われて困っているんですが、何が起きているんでしょうか。要するに投資に見合う効果があるのか知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。まずは論文の核を簡単にお伝えしますと、NeuPIMsは従来のNPUとProcessing-in-Memory（PIM）を組み合わせて、バッチ処理のLLM（Large Language Models、大規模言語モデル）推論を速くする仕組みです。
処理を二つの装置で分けるという話ですね。ですが具体的に何がボトルネックで、どう改善するのかがよくわかりません。現場に説明できるレベルで教えてください。
いい質問です。要点を3つでまとめますよ。1つ、LLMの中には計算量が大きい行列同士の掛け算（GEMM：General Matrix—Matrix Multiplication、マトリクス-マトリクス乗算）があり、これはNPU（Neural Processing Unit、ニューラル処理装置）が得意です。2つ、行列とベクトルの掛け算（GEMV：General Matrix—Vector Multiplication、マトリクス-ベクトル乗算）は帯域（データの出し入れ）が鍵で、PIM（Processing—in—Memory、プロセッシング・イン・メモリ）が有利です。3つ、従来はNPUとPIMが同時にうまく動かず資源が無駄になっていた点をNeuPIMsが解決します。
これって要するに、得意分野を分担させて効率を上げるということ？そうだとしたら投資対効果はどう見ればいいですか。
その通りです。重要なのは三つの視点で評価することです。性能（throughput）改善の度合い、同時稼働による資源利用率の向上、そしてシステムの複雑さに伴う導入・運用コストです。NeuPIMsはこれらをバランスさせ、特にバッチ処理のスループットを有意に改善できると報告していますよ。
実装面で不安があります。現場のハードやソフトを変える必要があるなら、現場の反発が出そうです。導入が現実的かどうかはどう判断しますか。
安心してください。NeuPIMsは専用のCompiler（コンパイラ）とScheduler（スケジューラ）を用意しており、既存のモデル仕様（LLM仕様）から自動的に最適な実行計画を作ります。つまり現場で手作業の大改修をしなくても段階的に試せる仕組みです。最初は小さなバッチから適用して効果を測るのが現実的です。
それなら理解しやすい。最後に、経営会議で簡潔に説明するとしたら、どんな一言がいいですか。
「NeuPIMsは、得意分野の異なる計算資源を同時に活用してLLMのバッチ推論スループットを高め、実運用でのコスト効率を改善する技術です」と言えば十分伝わりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。要するに、「計算は得意な装置に、データ移動は近くで処理して全体を速くする」ことで、投資に見合うスループット改善が期待できるということですね。自分の言葉で言い直すとそうなります。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。NeuPIMsは、NPU（Neural Processing Unit、ニューラル処理装置）とPIM（Processing-in-Memory、プロセッシング・イン・メモリ）を協調させることで、バッチ処理における大規模言語モデル（LLMs: Large Language Models、大規模言語モデル）の推論スループットを実務的に改善する新しいシステム設計である。従来、NPUは行列同士の掛け算（GEMM: General Matrix—Matrix Multiplication、マトリクス-マトリクス乗算）を得意とし、PIMはメモリ帯域に依存する行列-ベクトル掛け算（GEMV: General Matrix—Vector Multiplication、マトリクス-ベクトル乗算）を得意とするが、これらを単純に組み合わせると互いの同時活用が阻害され資源が未活用になる問題があった。NeuPIMsはアーキテクチャ設計とソフトウェア（コンパイラとスケジューラ）の両面からこの非効率を解消し、実運用レベルでのスループット向上を示す。
背景として理解すべきは、LLMの推論はデコーダーブロックの連続で構成され、各ブロックがQKV生成、Multi-Head Attention（MHA: Muti-Head Attention、マルチヘッド・アテンション）、およびFeed-Forward Network（FFN: フィードフォワードネットワーク）を含む点である。これらの中でQKVとFFNは計算集約（GEMM）で、MHAは帯域集約（GEMV）であるため、単一のアクセラレータで最適化するのが難しい。NeuPIMsはこの分業の原理を実機で活かすための実装設計である。
経営上の意義は明確である。クラウドやオンプレミスの推論費用は計算リソースの利用効率で決まるため、NPUとPIMの資源を同時利用できれば単位時間あたりの処理量を増やしコストを削減できる。特にバッチ処理で応答数がまとまる業務では効果が出やすい。これは単なる学術的最適化ではなく、費用対効果を重視する経営判断と直接結びつく。
本節の要点は三つである。1）NeuPIMsはハードとソフトを組み合わせた実装である、2）LLM内部の演算特性に応じて資源を割り振る設計思想である、3）投資対効果の観点で実用性が高い点である。経営判断に必要な視点をこの段階で共有しておくことは重要である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は主に二つのアプローチに分かれる。一つはNPUやGPUなど計算ユニットを強化してGEMM性能を伸ばすアプローチであり、もう一つはメモリ近傍での計算（PIM）によりデータ移動を減らすアプローチである。どちらも一長一短であり、特にバッチ推論においてはGEMMとGEMVが混在するため単独では最適化が難しかった。
NeuPIMsの差別化は、ハードウエアの単純併置に留まらず、両者を協調させるためのスケジューリングとコンパイル技術を同時に提供する点にある。単にPIMを追加しても、現行PIMの「ブロック実行」モードではNPUとPIMが直列化されて資源利用率が低下するが、NeuPIMsはこの並列化障壁をソフトウェア制御で越える。
また、先行研究はしばしば単一モデルや単一レイヤーの評価に終始するが、NeuPIMsはデコーダーブロック全体、さらにバッチ処理の実運用を想定した評価を行っている点が実務者にとって有益である。これにより単発のベンチマークでは見えない運用上のボトルネックを明らかにしている。
ビジネスの比喩を用いると、従来は人手（NPU）と倉庫（PIM）が別々に強化されていたが、NeuPIMsは両者の作業動線を最適化する物流改革に相当する。結果として同じ投資で処理量を増やし、運用効率を高めることが可能である。
3.中核となる技術的要素
NeuPIMsの中核は三層構造である。第一層は2次元クラスタ化したシストリックアレイを主体とするNPUで、GEMMを高効率に処理する。第二層は多数のPIMチャネルで、メモリ内でGEMVを高速に処理する。第三層がNeuPIMsコンパイラとスケジューラで、モデル仕様から各レイヤーをどちらで実行するかを決め、実行時のチャネル割付を行う。
技術的な挑戦点は二つある。第一にPIM側のブロック実行はNPUと同時に動かせない制約を生み、これがシステム全体の利用率を落としていた点である。第二にLLMのデコーダーブロック内部ではGEMMとGEMVが混在するため、層ごとの最適な実行場所を決めるアルゴリズム的意思決定が必要であった。NeuPIMsはこれらに対しハードとソフトを組み合わせて対処した。
コンパイラはモデルとシステム仕様を入力として、サブバッチ分割、チャネル配分、実行順序の最適化を行う。スケジューラは実行時にリクエスト長や生成するトークン数に応じてNPUとPIMの並列度を調整し、資源の偏りが出ないようにする。これにより両者の同時利用が現実的に可能となる。
4.有効性の検証方法と成果
著者らはシミュレーションとプロトタイプ評価により有効性を示している。評価はデコーダーブロックごとの利用率、バッチスループット、レイテンシー分布、そして総合的な資源利用率を指標にしている。特に重要なのはNPUとPIMの同時稼働率であり、従来アプローチでは総実行時間あたりの利用率が40%未満となるケースが多かった。
NeuPIMsの結果は、同一条件下でスループットを有意に改善し、特に帯域要求の高いMHA層をPIMに割り当てることでNPUのGEMM処理を阻害せずに全体性能を向上させる点が確認された。さらに、コンパイラとスケジューラの介在が不均衡を是正し、ピーク時の資源無駄を減らすことが示されている。
これらの成果は単一ベンチマークではなく、複数のリクエスト長や生成トークン数を含むバッチワークロードで安定して得られている点が、実運用での信頼性を高める。要するに、理論的な利点が実装としても有効であることを示した。
5.研究を巡る議論と課題
本研究が投げかける議論点は二つある。第一はハードの複雑性により導入コストが上がる点である。PIMを大量に導入するとハード投資と運用の両面で負担が増える可能性がある。第二はモデルやワークロード依存性であり、すべてのLLMやすべての業務ワークロードで同等の効果が出るわけではない点である。
さらに現行PIMのインターフェースや信頼性、ソフトウェアエコシステムの成熟が必須であり、標準化されたミドルウエアが整備されるまでは運用コストが高止まりする恐れがある。これらは経営判断に直結するリスク要因であり、事前評価が重要である。
ただし議論の裏返しとして、段階的導入やハイブリッド運用によりリスクを低減しつつ効果を検証する道がある。PoC（概念実証）を限定的に回し、継続的に投資を判断するという現実的な戦略が推奨される。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は一つに、PIMの並列実行モデルをより柔軟にするハード改良と、それを活かすためのスケジューリングアルゴリズムの高度化が期待される。二つに、モデル設計側でのGEMM/GEMV比率を意識したアーキテクチャ／圧縮手法の検討である。これらは双方が噛み合うことで更なる効率化が見込める。
また実運用に向けてはエネルギー効率や故障時のフォールトトレランス、標準化されたAPIの整備が重要となる。経営的には段階的なPoC設計、ROI（投資回収）を見据えた評価指標の設定が今後の課題である。
最後に、検索に使える英語キーワードを示す。”NeuPIMs”, “NPU-PIM heterogeneous”, “LLM batched inferencing”, “GEMM GEMV PIM”, “in-memory acceleration”。これらで原論文や関連研究にアクセスできる。
会議で使えるフレーズ集
「NeuPIMsはNPUとPIMの得意領域を同時利用することで、バッチ推論のスループットを向上させ、時間当たりの処理コストを下げる可能性があります。」
「まずは限定的なPoCで効果を測り、スケールするかを段階的に判断しましょう。」
「導入のキーはコンパイラとスケジューラによる自動化で、現場の手作業を最小化できます。」
