SwiftによるLLM学習に向けた行列演算の最適化
cocoawithlove.com
2026年5月12日 (火)
- •Swift言語を用いた行列演算のパフォーマンス最適化手法に関する技術連載が開始された
- •行列演算の処理速度をGflop/sからTflop/sへと引き上げることを目指す
- •Swift環境で大規模言語モデル（LLM）をネイティブに学習するための基盤構築に注力する
技術ブログ「Cocoa with Love」にて、Swiftを用いた大規模言語モデル（LLM）の学習プロセスに関する技術連載が開始された。初回の記事では、ニューラルネットワーク開発の基本演算である行列演算を高速化し、学習効率を向上させる手法が取り上げられている。
筆者は、演算性能をGflop/s（1秒間に10億回の浮動小数点演算）からTflop/s（1秒間に1兆回の浮動小数点演算）へとスケールアップさせる取り組みを進めている。この最適化は、既存のCやC++のバックエンドに依存せず、テンソル演算を実装する際に生じる計算上のボトルネックを解消することを目的としている。
本プロジェクトは、標準的なアプリケーション層での実装を超え、Swiftのエコシステム内部でネイティブにLLMの学習パイプラインを開発するための技術基盤となるものである。