家GoogleとNVIDIAが「DiffusionGemma」をオープンソース化し、シングルカードでの推論速度を4倍に高速化
2026年6月10日、Googleは、従来の「1語ずつテキストを生成する」という自己回帰型パラダイムから脱却した、実験的なオープンソース言語モデル「DiffusionGemma」を公開した。 このモデルは、画像AIにおける拡散メカニズムをテキスト生成に応用した先駆的なもので、ランダムなノイズから始まり、反復的に精緻化を行いながら、1ステップごとに256トークンのブロックを並列に出力します。
ハードウェア性能の面では、NVIDIAによる高度な最適化により、シングルGPU・シングルユーザーモードにおいて、同等の従来型モデルと比較して約4倍の速度で実行可能です。 H100 GPUでは、1回のリクエストあたり最大1,000トークン/秒の出力速度を達成し、RTX 5090のようなハイエンドのコンシューマー向けGPUであっても、700トークン/秒を超える性能を発揮します。
DiffusionGemma は 260 億個のパラメータを持ち、Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用しており、1 ステップあたり 38 億個のパラメータのみを活性化します。 標準的なベンチマークでは、テキスト生成の品質と精度は従来のGemma4シリーズモデルにわずかに及ばないものの、その独自の「フルブロック認識」機能により、自己回帰モデルの「後方のみ」という制限を克服しています。 生成中にすべてのトークンが相互に参照し合えるため、テキスト補完、コード補完、数独の解法、アミノ酸配列の処理など、非線形データや構造化データを含むタスクに優れています。
このモデルの重みは現在、Apache 2.0ライセンスの下でHugging Faceにてオープンソース化されており、vLLMやMLXなどの主流の推論フレームワークとシームレスに連携します。この取り組みは、GPUの演算能力におけるメモリ帯域幅の制約を取り除くだけでなく、複雑な論理処理や非線形テキスト生成における将来のAIアプリケーションに向けた新たな技術的道筋を切り開くものです。
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