メモリ帯域幅が支配する自己回帰推論速度の数理モデル
メモリ帯域幅(GB/s)とモデルサイズから1トークン生成にかかるレイテンシを導出。
1. 結論と定量ベンチマーク検証結果
LLMの自己回帰フェーズ(デコード時)は演算律速ではなくメモリ帯域幅律速です。各トークンを生成するたびにモデル全体の重みをメモリから演算コアへ転送しなければならないためです。
2. 実運用での選定基準とコストパフォーマンス分析
モデルサイズが40GBの場合、帯域幅800GB/sのメモリでは理論上限が約20 tok/s、1800GB/sのGDDR7では理論上限が45 tok/sとなり、実測ベンチマーク値と極めて高い相関を示します。