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大規模言語モデルQiita 機械学習掲載日時: 2026年11月15日 16:00

QCS6490上でLlama 3.2 1B

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QCS6490上でLlama 3.2 1B

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Llama 3.2 1B Instruct(w4a16、コンテキスト512)をDragonwing RB3 Gen 2上で手組みパイプラインによりコンパイル・リンク・プロファイリングし、プリフィル1,024 tok/s、デコード16.4 tok/sを記録した。

  2. なぜ重要か

    異なる2つのモデル系統が新たな驚きなしに通れば再現可能な手法を示唆する。測定はQwen3実行と同じグラフ単位プロファイリングで行われ、2行は比較可能だ。

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背景と解説

2つの実行が共有するのはチップだけではない。手順は同一だった。失敗したエクスポートジョブからパイプライン自身のコンパイルパラメータを読み取り、問題のフラグ1つを外し、スクリプトが修正し忘れる入力シェイプを固定する。最後のステップは重要だ。著者によれば、最初のQwen3の試みはシェイプを動的のままにしたために失敗した。RB3 Gen 2上で6回のコンパイル、1回のリンク、6回のプロファイリングがすべて通っても、不具合はスクリプト内に残ったままで、回避策がそれを迂回している。

著者が本当に構築しているのは単一の結果ではなくシリーズだ。比較表にはw4a16・コンテキスト512の2行が並ぶ。Qwen3-0.6Bがプリフィル1,555 tok/s、デコード24.6 tok/s、Llama 3.2 1B Instructが1,024と16.4だ。両行を比較可能にしているのは明示された手法であり、著者は手法を伴わない大きな数値よりも、手法とセットで数値を公開したいと述べている。待機列の次の項目、Qwen3-1.7BとLlama 3.2 3Bが加われば、2点比較は傾向へと変わり、このチップで何がどれだけ速く動くかについて外挿から実測の答えへと近づく。

よくある質問
これらの数値はエンドツーエンドのGenie実行か?
いいえ。実際のRB3 Gen 2デバイス上のグラフ単位プロファイリングから導出されたもので、Qwen3実行と同じ手法だ。そのためエンドツーエンド実行が加えるランタイムオーバーヘッドは含まない。
データはどこにあるのか?
失敗した実行を含む全データはqcs-benchベンチマークリポジトリとHugging Faceのモデルカードにある。モデル自体はLlama 3ライセンスの下にある。
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