Fused Attention Scoreとは
Fused Attention Scoreとは、アテンション計算の複数ステップを1つのカーネルに統合して実行する最適化手法
読み: フューズドアテンションスコア
DGX Spark上でPyTorch比11.6倍の0.021msを記録。
かんたんに言うと
AIの「どの言葉に注目するか」の計算を、バラバラに3回やるのではなく、1回でまとめて処理する高速化技術。
Fused融合の意味
通常のアテンション計算は内積→スケーリング→Softmaxの3ステップを順番に実行し、各ステップでメモリに書き出す。Fusedはこれを1つのカーネルで一気に処理し、メモリ読み書き回数を激減させる。
4Kコンテキストでの実測値
DGX Spark上でPyTorch標準0.247msに対しTriton最適化0.021ms。11.6倍の高速化（出典: DevelopersIO 2026年3月27日）。アテンション計算は最も頻繁に繰り返されるミクロな処理であり、ここが0.02msに削られたことが全体パイプライン188倍の基礎になっている。
当社の見解
当社はOpenAI APIを完全廃止し、EmbeddingもLLMも全てローカルで稼働させている（2026年4月時点）。これにより月額のAPI費用がゼロになっただけでなく、機密情報や顧客データを外部に送信せずにAI処理できるようになった。クライアントのログデータをマスキングなしでそのまま分析に回せるのは、ローカルLLMだからこそ実現できる。2026年4月にはOllama常駐実行（CPU 25%、GPU 30%を常時占有）を廃止し、FastEmbed（ONNX Runtime）による非常駐型推論に移行。処理が必要な瞬間だけプロセスを起動し、完了後に即座に終了する設計で、アイドル時のリソース消費をゼロにした。あえて一般的なデスクトップPC環境で複数のローカルLLMを実機検証した経験から言えることは、ベンチマークスコアと実務での使い勝手、そして常駐時のリソース消費は全て別の指標だということだ。