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フィックスターズ＜３６８７＞（東証プライム）は４月１３日、パフォーマンスエンジニアリングプラットフォーム「Ｆｉｘｓｔａｒｓ ＡＩＢｏｏｓｔｅｒ」のハイパーパラメータ自動最適化機能を大幅強化したと発表した。独自アルゴリズムの導入により、ＡＩトレーニングコストを最大４３％削減し、パラメータ探索時間も従来比で最大１／１６に短縮するなど、ＡＩ学習の効率化を実現した。大規模言語モデル（ＬＬＭ）の分散学習における複雑なパラメータ設定を自動化し、エンジニアの負担軽減と開発効率向上を狙う。
今回の強化では、ヒューリスティック探索とＳｔａｇｅｄ ＢｌａｃｋＢｏｘ探索の２種類の独自アルゴリズムを実装した。ＮＶＩＤＩＡ Ａ１００×１６ＧＰＵ環境での検証では、ヒューリスティック探索により約２時間で学習スループットを７８．２から１１８．６ＴＦＬＯＰ／ｓ／ＧＰＵへ向上し、学習時間を約１．５２倍高速化した。さらにＳｔａｇｅｄ ＢｌａｃｋＢｏｘ探索では約１８時間で１４０．０ＴＦＬＯＰ／ｓ／ＧＰＵを達成し、従来手法比で約１／１６の探索時間で高性能なパラメータを取得した。
また、コマンドライン操作のみでチューニングを実行できるノーコード機能を追加し、専門知識がなくても高度な最適化を利用可能とした。ＡＩ学習効率の向上により、ＧＰＵ資源の有効活用によるコスト削減や試行回数増加による精度向上が見込まれる。同社はＡＩＢｏｏｓｔｅｒを中核に、ＡＩサービスプロバイダーや組み込みアプリ開発事業者向けにトータルソリューションの提供を強化し、ＡＩ投資効果の最大化を支援する方針である。
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