AWS NeuronでLLMをINT8量子化してメモリ削減＋高速化する手順
Zenn / 4/1/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- AWS Neuron上でLLMをINT8量子化することで、モデルのメモリ消費を抑えつつ推論速度の向上を狙う手順を解説している。
- Neuron向けのビルド/変換フローに沿って、量子化済みモデルをNeuron実行環境へ適用する流れを示している。
- 量子化により精度や挙動への影響が起こり得るため、適用後の動作確認（推論結果・性能評価）を前提としている。
- 実運用での導入を想定し、手順として再現できる形で説明している。
先端技術開発グループ（WAND）の小島です。LLMを運用する際、デバイスメモリを削減するために量子化を行いますが、GPUの量子化の情報は多くあるものの、AWS Neuron（Inferentia2）での情報がほとんどなかったので試してみました。
本記事では、Llama-3.1-8B InstructにINT8量子化を適用することで、Neuronデバイスメモリを約24%削減し（MaxLen=8192の場合）、推論速度を約24%向上させる手順を紹介します。
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前提条件
EC2インスタンス：inf2...
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