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43
%（AIトレーニングコストの最大削減率）書きぶり
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Fixstars AIBoosterハイパーパラメータ自動最適化機能ヒューリスティック探索Staged BlackBox探索
適用分野（この発表が対象とする用途）
大規模言語モデル（LLM）の分散学習AI学習・推論AIサービスプロバイダーAIを活用した組み込みアプリケーション
会社が数字で示したこと
定量的な効果
AIトレーニングコスト最大43%削減
探索時間を従来比1/16
探索時間約2時間でスループット78.2→118.6 TFLOP/s/GPU
1エポックあたりの学習時間約1.52倍高速化
約300時間から約1/150の時間で近しい約1.7倍の高速化効果
探索時間約18時間でスループット140.0 TFLOP/s/GPU
約1.79倍の学習時間高速化
この発表で、会社は契約金額・提供価格・業績への影響のいずれにも触れていません。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象製品・サービス名 | Fixstars AIBooster、ハイパーパラメータ自動最適化機能、ヒューリスティック探索、Staged BlackBox探索 |
| 適用分野 | 大規模言語モデル（LLM）の分散学習、AI学習・推論、AIサービスプロバイダー、AIを活用した組み込みアプリケーション |
| 定量的な効果 | AIトレーニングコスト最大43%削減、探索時間を従来比1/16、探索時間約2時間でスループット78.2→118.6 TFLOP/s/GPU、1エポックあたりの学習時間約1.52倍高速化、約300時間から約1/150の時間で近しい約1.7倍の高速化効果、探索時間約18時間でスループット140.0 TFLOP/s/GPU、約1.79倍の学習時間高速化 |
この書類が述べていない項目（15件）
相手先相手先の概要当社との関係契約金額提供価格契約締結日提供開始日受賞名・認証名授与・認証機関登録番号・有効期限拠点所在地拠点の規模利用実績業績への影響出典
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。Megatron Coreの並列化戦略に関するドメイン知識を活用し、ヒューリスティック探索とStaged BlackBox探索の2種類の独自アルゴリズムを実装したため。GPU資産を効率的に稼働させることで、GPU導入費や電力消費量などのAI関連コスト低減が見込まれるとしている。
このページの読み方
これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。