ローカルLLMのベンチマーク：特定のモデルでVulkanが予想外の高速化

このr/LocalLLaMAの記事は、NVIDIA 3080 GPU上でCUDAとVulkanを使用してローカル大規模言語モデル（LLM）のベンチマークを行ったユーザーの詳細を述べています。ユーザーは、一般的にCUDAの方がパフォーマンスが良いものの、特定のモデルではVulkanを使用すると大幅な高速化が見られることを発見しました。特に、GPUに部分的にオフロードされた場合、GLM4 9B Q6、Qwen3 8B Q6、Ministral3 14B 2512 Q4のモデルでVulkanを使用すると顕著な改善が見られました。著者は、テストの非公式な性質と潜在的な制限を認めていますが、この結果は、Vulkanが特定のLLM構成においてCUDAの実行可能な代替手段となり得ることを示唆しており、このパフォーマンスの差を引き起こす要因についてさらに調査する必要があります。これにより、LLMの展開とリソース割り当ての最適化につながる可能性があります。

• •Vulkanは、GPUに部分的にオフロードされた特定のLLMに対して、CUDAよりも大幅な高速化を提供できます。
• •CUDAとVulkanのパフォーマンスの違いは、モデルのアーキテクチャと量子化によって大きく異なります。
• •特定のシナリオでVulkanが優れたパフォーマンスを発揮する根本的な理由を理解するには、さらなる研究が必要です。