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「30 B QwenモデルがRaspberry Piに組み込まれ、リアルタイムで稼働」

2026/01/07 5:55

「30 B QwenモデルがRaspberry Piに組み込まれ、リアルタイムで稼働」

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要約▶

Japanese Translation:

ByteShape量子化は、低消費電力のRaspberry Pi 5 CPUから高性能RTX 4080 GPUに至るまで、幅広いハードウェア上で大規模言語モデル（LLM）の速度・精度・メモリ使用率の最適なトレードオフを提供し、UnslothやMagicQuantなどの競合他社よりも優れています。ベンチマークでは、ByteShapeは常に高いトークン／秒数（TPS）を実現しつつ、精度を維持または向上させ、CPU（例：Intel i7、Pi 5）およびGPU（RTX 5090/4080）の両方で相対誤差が低いことが示されています。評価方法では、BF16ベースラインに対して品質を正規化し、まずデバイスメモリに収まるモデルを優先した後、TPS‑品質トレードオフを測定します。実際には、ByteShapeはQwen3‑30B‑A3B‑Instruct‑2507のTPS最大化のために選択されました。Pi 5上では速度と精度の両面で競合他社より優れ、i7上ではIQ4_XS‑4.67ビット／ワード構成が最小誤差（0.25％）を示します。GPUテストでは、4ビットカーネルがしばしば「ゴールデンパス」に到達しスループットが向上する一方で、Llama.cppの固定256値フォーマットは低ビット数で帯域幅を制限します。推奨事項として、まずモデルがメモリに収まることを確認した後、TPS‑品質曲線を微調整することが挙げられます。この実践は、多様なデバイス上でLLMを展開する際の標準的手法になると考えられます。これにより、ユーザーはエッジハードウェアで高性能言語モデルを最小限の精度損失で動作させることができ、推論コストを削減し応答速度を向上させ、デバイス互換性を拡大することで、リソース制約環境におけるLLM採用を加速できます。

Summary Skeleton

What the text is mainly trying to say (main message)
ByteShape量子化スキームは、Raspberry Pi 5 CPUからRTX 4080 GPUまでのさまざまなデバイスでスループット・精度・メモリフィットの最良バランスを提供し、UnslothやMagicQuantなどの競合他社よりも優れています。

Evidence / reasoning (why this is said)
測定では、ByteShapeは常に高いトークン／秒数（TPS）を達成し、他手法と同等またはそれ以上の精度でCPU（i7、Pi 5）およびGPU（RTX 5090/4080）の両方で相対誤差が低いことが示されています。方法論ではBF16ベースラインに対して品質を正規化し、メモリ内に収まるモデルを優先した後にTPS‑品質トレードオフを評価します。

Related cases / background (context, past events, surrounding info)

  • ByteShapeはQwen3‑30B‑A3B‑Instruct‑2507のTPS最大化のために選択されました。
  • Pi 5上ではByteShapeがUnsloth/MagicQuantを速度と精度で上回ります。
  • Intel i7上ではByteShapeのIQ4_XS‑4.67bpw構成が最低誤差（0.25％）を示します。
  • GPU結果は、4ビットカーネルがしばしば「ゴールデンパス」に到達し速度が向上する一方で、Llama.cppの固定256値フォーマットが低ビット数で帯域幅効率を制限することを明らかにしています。

What may happen next (future developments / projections written in the text)
推奨事項は、まずモデルが利用可能なメモリに収まることを確認し、その後TPS‑品質曲線を微調整することであり、このアプローチは異種ハードウェア上で大規模言語モデルを展開する際の標準的実践になると予測されます。

What impacts this could have (users / companies / industry)
ユーザーはエッジデバイスやコンシューマGPUに高性能LLMを最小限の精度損失で導入でき、企業は推論コスト削減、応答速度向上、およびデバイス互換性拡大から恩恵を受けます。これによりリソース制約環境でのLLMサービス採用が加速します。

本文

このリリースでは、モデルを実際に走らせたときの体感に最適化します：

  • 特定のターゲットデバイスで高速かつ高品質な応答を提供すること。

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
の重みデータ型は、当社独自のビット長学習手法 ShapeLearn を用いて選択しています。
目標は、1秒あたりトークン数（TPS）と出力品質を最大化しつつ、モデルが利用可能なメモリに快適に収まるようにすることです。
一度サイズが合えば、ファイルをさらに小さくするのは、速度対品質という実際に人々が重視するトレードオフが改善される場合のみ追求します。

ビット長学習をこのようにアプローチすることが重要なのは、

llama.cpp
では「ビット数が少ない」からといって自動的に「速度が上がる」というわけではないためです。
異なる量子化フォーマットは別々のカーネルやオーバーヘッドを呼び出し、GPUによっては低ビット化した方がメモリ使用量は減りますが、逆に遅くなるケースもあります。

結論として：
まずメモリを「満たすべき予算」として扱い、その上で最も重要な TPS と品質を最適化します。

TL;DR

  • はい、この 30B Qwen3 は Raspberry Pi 上で動作します。
    *Pi 5（16 GB）では：
    Q3_K_S‑2.70bpw [KQ-2]
    が 8.03 TPS、2.70 BPW を達成し、BF16 の 94.18 % の品質を維持します――本当にリアルタイムです。
    同じパターンは他の環境でも確認できます：ByteShape モデルは Unsloth や MagicQuant よりも優れた TPS/品質トレードオフを提供します。

CPU

CPU 上では、ビット数を短くすることでファットプリントが縮小されると、TPS–精度のトレードオフに影響します。
モデルがメモリ内に収まった後は、小さいほど TPS が単調に増加します。適切なデータ型を選べば、速度のためにわずかな品質損失を予測可能にできます。

目的推奨
リアルタイム応答
Q3_K_S-2.70bpw [KQ-2]
（2.70 BPW、8.03 TPS、94.18 %精度）
最大精度ByteShape モデルは相対誤差が最低（約1.1–1.3 ％）、精度も約98.8 %。 Unsloth の UD‑Q3_K_XL [8] と比べて 1.87 倍低いエラーを実現しつつ、5–6 TPS 程度で動作。
最大速度（若干の品質損失可）
Q3_K_S-3.25bpw [KQ-5]
は Unsloth の最速モデルよりも正確かつ高速です。

Raspberry Pi 5 (16 GB)

図は TPS と正規化精度の関係を示しています（実際の図は省略）

モデル相対誤差BPWTPS
Q4_K_S-3.92bpw [KQ-7]
1.14 %3.925.30
Q4_K_S-3.61bpw [KQ-6]
1.25 %3.615.94
Q3_K_S-3.25bpw [KQ-5]
2.03 %3.256.68
UD-IQ3_XXS [6]
2.22 %3.385.03
UD-Q3_K_XL [8]
2.13 %3.626.28

Unsloth や MagicQuant のモデルは Raspberry Pi 上に収まらないため、図には含めていません。

Intel i7 (64 GB)

すべてのモデルがメモリ内に収まります（図は省略）

目的推奨
品質優先
IQ4_XS-4.67bpw [KQ-9]
が相対誤差 0.25 % を達成し、Unsloth の最高モデル（
Q6_K
、
Q5_K_M
）を上回ります。
バランス点
Q3_K_S-3.25bpw [KQ-5]
は約 98 % 精度で 23.1 TPS を実現し、最良の総合バランスです。Unsloth（IQ4_XS）と比較すると BPW が低く、TPS が高いままエラー率が 1.73 倍低下します。MagicQuant はこの範囲で競争力のあるモデルを提供していません。

ByteShape は両方のシナリオ（品質優先・バランス）で、ビット予算を最大限に活かし、高精度または高TPS のどちらかを実現します。

GPU：RTX 5090 (32 GB) & RTX 4080 (16 GB)

GPU 上では、メモリフットプリントだけでなくカーネル選択が性能に大きく影響します。

llama.cpp
の量子化別 GPU デコードパスはオーバーヘッドが異なり、「ビット数が少ない」からといって必ずしも TPS が上がるわけではありません。実際、TPS は量子化固有の最適点でピークに達します。

目的推奨
RTX 5090
IQ4_XS-4.67bpw [IQ-8]
（4.67 BPW）で 272.98 TPS、99.75 % の精度を実現。Unsloth の 
Q6_K
や MagicQuant を上回ります。
RTX 408016 GB VRAM 制約下でも ByteShape は Unsloth を凌駕：
IQ4_XS-3.87bpw [IQ-6]
が 214.81 TPS、98.66 % の精度。Unsloth の 
Q3_K_XL
と比べて 1.59 倍低いエラー率と 9.4 % 高速です。

「3ビットが必ずしも 3 ビットではない」問題

数値を 4 bpw で実行している場合、さらに量子化を強めても速度は上がらず、むしろサイズは小さくなるものの同時に遅くなります。GPU は固定スレッドグループ（32 スレッド＝ワープ）で命令を並列実行するため、ハードウェアは特定のデータ形式・メモリアクセスパターンに最適化されています。
その「ゴールデンパス」から外れるとオーバーヘッドが増え、速度低下につながります。

例（RTX 5090）:

[256, 768] × [768, 2048]
の行列積は 
iq4_xs
で約 54 µs、
iq3_xxs
で約 62 µs。ビット数を 1.2 ビット削減（25 % フットプリント削減）しても約 13 % の遅延が生じます。

ShapeLearn は「ヒューリスティック」だけでは不十分で、テンサーごとのデータ型選択により速度を最適化しつつ品質を維持します。

方法論（簡潔な再確認）

  1. 量子化バリアントごとにターゲットデバイス上の TPS を測定。
  2. BF16 ベースラインに対する正規化精度スコアを算出し、MMLU、GSM8K、IFEval、LiveCodeBench V4 などを統合した単一指標で比較。

図中の各点は「このデバイス上でどれだけ速く動作し、BF16 と比べて品質がいくら保持できるか」を示します。
評価戦略の改善に Reddit の提案が役立っていますが、現在は慎重な評価が主なボトルネックです。

まとめ

メモリを「達成すべき制約」として扱い、一度収まったら TPS と品質のトレードオフ曲線に注目します。
CPU・GPU 両方で ByteShape は常にその曲線の優れた側に位置し、同じ品質でより高速、または同じ速度でより高品質を実現します。

  • Raspberry Pi 5 (16 GB)：
    Q3_K_S-2.70bpw [KQ-2]
    から始めて、本格的な対話体験を提供。
  • 大型 CPU / GPU：メモリに収まる範囲で、品質重視か速度重視かを選びつつ、同じルール（まずはフィットさせ、次にトレードオフを最適化）を適用。

今後もデバイス指向の変種と追加プロットを公開予定です。
30B モデルがスムーズに動かない場合は「モデルやシリコン」を非難するより、データ型選択に原因があることをご理解ください。

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