2026年01月23日
## 要約：
Transformerアーキテクチャは大規模言語モデル (LLM) の基盤技術だが、計算とメモリのボトルネックが課題だった。NVIDIAのBlackwell上で動作するFlashAttention-4は、これらのボトルネックを大幅に改善し、より高速で効率的なLLMのトレーニングと推論を可能にする。これにより、AIの性能向上とコスト削減に貢献する。
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## 翻訳：
Transformerアーキテクチャは、生成AIにおける革命を推進し、GPTのような大規模言語モデル (LLM) を支える基盤技術となっている。しかし、Transformerモデルのトレーニングと推論には、膨大な計算リソースとメモリが必要となり、しばしばボトルネックとなる。NVIDIAのBlackwell GPU上で動作するFlashAttention-4は、アテンションメカニズムの計算効率を大幅に向上させることで、これらのボトルネックを克服する。FlashAttention-4は、メモリへのアクセス回数を減らし、計算を並列化することで、高速化とメモリ使用量の削減を実現する。これにより、より大きなモデルのトレーニングが可能になり、AIの性能向上とコスト削減に貢献する。
[📰 原文はこちら](https://developer.nvidia.com/blog/overcoming-compute-and-memory-bottlenecks-with-flashattention-4-on-nvidia-blackwell/)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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