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
Zenn / 2026/4/25
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要点
- 疑似量子コンピュータのQUBO（量子・イジング的定式化）を用いて、LLM処理を高速化できる可能性をRTX 4090上で検証している。
- 対象としてDeepSeek-V2-Liteを使い、QUBO化が実運用の計算効率や実行速度にどの程度寄与するかを調べている。
- 量子計算の“それっぽい”アプローチをGPU環境に載せ、LLM推論・関連処理へ適用する際のボトルネックや成立条件を探る趣旨の記事だ。
- 実験ベースで、QUBOによる高速化が常に有効なのか、特定の条件でのみ期待できるのか、方向性を示す内容になっている。
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...
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