概要
https://github.com/b4rtaz/distributed-llama/discussions/255
詳細内容
## [v0.16.0] Qwen3 30B A3B Q40 on 4 x Raspberry Pi 5 8GB
https://github.com/b4rtaz/distributed-llama/discussions/255
4台のRaspberry Pi 5を用いた分散環境で、Qwen3 30B MoEモデルが実用的な推論速度で動作することを示し、低コストなエッジAIの可能性を広げます。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 93/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[分散型LLM, Raspberry Pi, エッジAI, Qwen3 LLM, 低コスト推論]]
このGitHub Discussionでは、`distributed-llama`の最新バージョンv0.16.0を用いて、4台のRaspberry Pi 5 8GBを分散環境としてQwen3 30B A3B Q40 MoEモデルを動作させる驚くべきベンチマーク結果が報告されています。ネットワークスイッチで接続されたRaspberry Pi群は、1台をルート、3台をワーカーとして機能させ、平均13.04 tok/sという推論速度を達成しました。このデモンストレーションは、具体的なセットアップ構成、モデルの詳細なアーキテクチャ情報（例：48レイヤー、128エキスパート、8アクティブエキスパート）、および推論中のネットワーク通信量まで詳細に示しています。
Webアプリケーションエンジニアにとって、この成果は非常に大きな意味を持ちます。第一に、安価なシングルボードコンピュータの集合体で大規模言語モデル（30Bクラス）を実用的な速度で動かせることは、高価なGPUサーバーへの依存を減らし、AIをローカル環境やエッジデバイスで活用するための現実的な道筋を示します。これにより、プライバシーが重視されるオフラインAIアプリケーションや、低コストでスケーラブルな分散型AIシステムの構築が可能になるでしょう。
また、このような低消費電力ハードウェアと分散推論フレームワークの組み合わせは、Webアプリケーションのバックエンド設計やIoTデバイス連携において、新たなアーキテクチャの可能性を広げます。開発者は、クラウドに依存しないAIエージェントや、特定のユースケースに特化したローカルAIソリューションを、より手軽に構築できるようになるかもしれません。13.04 tok/sという速度は超高速ではありませんが、チャットボット、コードスニペット生成、リアルタイム性をそれほど要求しない要約タスクなど、多くのWebサービスシナリオにおいて十分に実用的です。この進展は、AI活用におけるコストと導入の障壁を劇的に下げる可能性を秘めています。