実践的パフォーマンスエンジニアリングによるＡＩ高速化

技術評論社
フィックスターズ　吉藤尚生　浅原明広　飯塚拓郎　小田桐　海翔　

• 価格: 3,740円（本体3,400円＋税）
• 発行年月: 2026年01月
• 判型: Ａ５
• ISBN: 9784297153496

内容情報

[BOOKデータベースより]

性能を制する者が、ＡＩを制す。

第１章　パフォーマンスエンジニアリング概論
第２章　まずはパフォーマンスを計測する
第３章　次にパフォーマンスを改善する
第４章　実践１：ＬＬＭ推論
第５章　実践２：ＬＬＭ事後学習
第６章　実践３：ＬＬＭ事前学習
第７章　実践４：自動運転ＡＩ学習
第８章　実践５：自動運転ＡＩ推論

[日販商品データベースより]

LLM をはじめとする生成AI の台頭により、パフォーマンスエンジニアリング （Performance Engineering）が再び注目されています。パフォーマンスエンジニアリングとは、コンピューターシステムやソフトウェアのパフォーマンス（処理性能）を改善するために必要な技術を扱う総合分野です。近年のAI は、「モデルの規模を大きくすることで精度が良くなる傾向がある」という考え方が主流になりつつあり、大規模なモデルを扱えなければ最新のAI 分野についていくことが難しくなっています。そこで、本書では、パフォーマンスエンジニアリングを用いてAI の処理性能を改善し、処理時間を削減するための技術を取りまとめました。前半ではパフォーマンスエンジニアリングの理論や技法を網羅的に解説し、後半では大規模AI の代表格であるLLM を中心とした題材を通して、具体的にどのようにパフォーマンスエンジニアリングを実際のAI に適用できるのかを紹介します。本書を読み通すことで、これまで体系的に説明されてこなかったパフォーマンスエンジニアリングを理解し、AI 時代に必要な知識と技法を習得できます。