2TパラメータのLLMはいつ100GBに収まるか ― LLM推論のメモリ階層管理はCPUマイクロアーキテクチャ史を再演している

概要

LLMの巨大な重みとKVキャッシュが、量子化・構造最適化・SSDオフロード等の技術により100GB級へ圧縮される過程を、CPUマイクロアーキテクチャの進化史になぞらえて詳細に分析した論考。

詳細内容

本記事は、2026年時点のフロンティア級LLM（約2兆パラメータ）が、いかにして100GB程度のメモリに収まるかを技術的・歴史的視点から考察しています。モデル圧縮を駆動する「量子化」「能力密度の向上」「推論時計算（Long CoT）」の3要素により、2027年半ばから2028年頃には4bit量子化された200B級モデル（約100GB）が現行の2T級モデルと同等性能に達すると予測。また、KVキャッシュのMLA（Multi-head Latent Attention）による劇的な縮小や、MoE重みのSSD退避における予測プリフェッチの重要性を算術的に示しています。最大のハイライトは、現在のLLM推論スタックの進化が、1980〜90年代のCPUが辿った仮想記憶、分岐予測、投機実行、メモ化といったマイクロアーキテクチャの歴史を30倍以上の速度で再演しているという指摘です。Google TPU 8iやNVIDIA Rubin/LPXといったハードウェアのシリコン化の進展も踏まえ、今後は投機デコードやエキスパート予測器の固定機能化が焦点になると結論づけています。

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