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はじめに
最近、Generative AIはデジタルコンテンツの作成方法を根本的に変えてきました。これに伴い、AIモデルの機能や複雑さが増すにつれて、より多くのVRAM（ビデオランダムアクセスメモリ）が必要となります。例えば、Stable Diffusion 3.5 Largeモデルは、18GBを超えるVRAMを消費し、このモデルをスムーズに実行可能なシステムは限られています。
量子化の役割
量子化をモデルに適用することで、重要でないレイヤーを削除し、効率的に低い精度で実行することが可能になります。NVIDIA GeForce RTX 40シリーズやRTX Pro GPUは、FP8量子化をサポートしており、さらに最新のNVIDIA Blackwell GPUではFP4のサポートも追加されました。
NVIDIA TensorRTによる最適化
NVIDIAはStability AIと連携し、Stable Diffusion 3.5 LargeモデルをFP8に量子化しました。この結果、VRAM消費量を40%削減し、TensorRTソフトウェア開発キット(SDK)を利用することで、SD 3.5 LargeおよびMediumへのさらなる最適化が実現しました。これにより、パフォーマンスが2倍向上し、RTX AI PC向けにリデザインされたTensorRTは、業界をリードするパフォーマンスを提供します。これにより、1億台を超えるRTX AI PCへのシームレスなAI展開が可能となりました。
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