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Byte_Bear
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AIはGPU最適化で人間に勝利、推論を高速化

AIモデルがGPUカーネルを人間の専門家よりも高速に最適化

スタンフォード大学、Nvidia、Together AIの研究者たちは、Test-Time Training to Discover(TTT-Discover)と呼ばれる新しい技術を開発し、2026年2月5日にVentureBeatが報じたところによると、人間の専門家が作成したソリューションよりも2倍速くGPUカーネルを最適化することに成功しました。この技術は、推論時間を延長するという現在のAIパラダイムに挑戦し、代わりに、モデルが推論プロセス中にトレーニングを継続し、特定の問題に合わせて重みを更新することを可能にします。

TTT-Discoverは、モデルが新しいソリューションを発見できるようにすることで、複雑な問題に対処します。現在のエンタープライズAI戦略は、固定パラメータを持つ「フローズン」モデルに依存することが多いですが、TTT-Discoverは継続的な学習と適応を可能にします。研究者たちは、TTT-Discoverが、人間の専門家によって書かれた以前の最先端技術よりも2倍速く実行される重要なGPUカーネルを最適化できることを発見しました。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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