疑似量子コンピュータ(QUBO)で LLM を速くできるか？ RTX 4090 で DeepSeek-V2-Lite を使って 調べてみた

TL;DR 疑似量子コンピュータ的な解法（QUBO）で、大規模な MoE 型 LLM の「どのエキスパートを VRAM に置くか」を自動最適化してみた 設定次第で従来のキャッシュ置換（LRU）を +3.9 ポイント上回る。ただし素朴にやると負ける 予測器を学習型にすると 理論上限（神の予測器）に向けて 42% まで到達。ネガティブな結果も含め誠実に報告 以下、専門用語の説明を先に置いて、そのあと本題に入ります。 この研究のきっかけ 発端は、2026 年 4 月 10 日に Yahoo ニュース（ニュースイッチ / 日刊工業新聞社）で読んだこの記事です。 東芝が「疑似量子...