OpenVINOでLlama 3.1を爆速化！LLM推論を加速research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月16日 01:00•公開: 2026年2月16日 00:56•1分で読める•Qiita LLM分析この記事は、IntelのOpenVINOツールキットが大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを最適化する可能性を大いに示唆しています。OpenVINO GenAIを活用することで、CPUとGPUの両方でLlama 3.1を実行する際の速度の優位性を探求し、驚異的なパフォーマンス向上を実現する方法を紹介しています。重要ポイント•OpenVINOは、Intelハードウェア上で最適化されたLLM推論を可能にします。•この記事では、Llama 3.1のCPUとGPUのパフォーマンスを比較しています。•INT4量子化を使用して、より高速な推論のためにモデルサイズを削減します。引用・出典原文を見る"この記事では、実測データをもとに、**「CPUとGPUでどれくらい性能差が出るのか」「リソースの使い方はどう変わるのか」**を解説します。"QQiita LLM2026年2月16日 00:56* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Gemini AI Model Limits Spark Curiosity新しい記事Powering the AI Revolution: C2i Secures Funding to Optimize Data Center Energy Efficiency関連分析researchゼロからの躍進：初心者があっという間にKaggle銅メダルを獲得！2026年2月16日 02:00researchAI時代における「サボり」の芸術：1.5流エージェントとして成功する方法2026年2月16日 00:00researchAIエージェントのハーモニー：無限ループの課題を克服！2026年2月15日 23:45原文: Qiita LLM