1-bit LLM「Bonsai-8B」をRTX 4080に8台載せて並列推論を試した全記録
Zenn / 4/7/2026
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Key Points
- 1-bit量子化のLLM「Bonsai-8B」を、RTX 4080を8台並列運用して並列推論する実験の全手順と結果がまとめられている。
- 低精度（1-bit）モデルであってもGPU複数台のスケールにより推論性能や効率を引き出せる可能性を、具体的な構成・運用観点で検証している。
- 並列推論のための負荷分散やスループット/遅延などの実測を通じて、実装・インフラ側のボトルネックを見える化している。
- 手元の環境で検証した「再現性のある記録」として、同様の低ビットLLMを自前で回す際の判断材料になる。
- 1-bit LLM × 複数GPUの組み合わせが、コストと性能の両立（またはトレードオフ）を検討する上での実例として提示されている。
TL;DR
PrismMLの1-bit LLM「Bonsai-8B」(1.07GB) をRTX 4080 (16GB) に 8プロセス同時起動 できた
1台で260 tok/s、8台同時リクエストでも全台が2秒以内に応答
アンサンブル推論（7台で回答→1台で統合）を試したが、精度は +1.7pp でほぼ誤差
ファンアウト検索（質問分解→並列深掘り→統合）は構造化に強いがコンテキスト制約がボトルネック
「精度向上」より「1枚のGPUで8並列サービング」が本当の価値
きっかけ：「アンサンブルできるのでは？」
LLMの精度を上げる手法として「複数のモデルに同じ質問を投げて多数決を取...
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