低レイテンシGEMMによるAMD GPU上でのLLM推論の高速化
本記事では、AMD GPU上で大規模言語モデル（LLM）の推論を高速化するために、低レイテンシGEMM（一般行列積）を活用する手法について解説する。特に、推論時のボトルネックとなりやすい行列演算を最適化し、応答時間の短縮を実現する具体的なアプローチを紹介する。
背景メモ
AMDのGPU（Instinctシリーズなど）は主にHPC（高性能計算）向けに設計されてきたが、生成AIの普及に伴いNVIDIAのCUDAエコシステムに対抗する存在として注目を集めている。本稿で扱われる「低レイテンシGEMM」は、LLM（大規模言語モデル）の推論処理を高速化するための行列演算最適化技法。LLMの推論は「プリフィル（入力処理）」と「デコード（逐次生成）」の2フェーズに分かれ、特にデコード時の逐次的な行列積計算が性能のボトルネックとなる。AMDはROCm（Radeon Open Compute）と呼ばれるオープンソースのGPU向けソフトウェアスタックを提供しており、PyTorchなどを通じてLLM推論をAMD GPUで効率的に実行するための最適化を進めている。本稿は、その具体的な技術的アプローチを示すテクニカルブログである。