MDST エンジン: WebGPU/WASM を使用してブラウザで GGUF モデルを実行します。

MDST エンジン: WebGPU/WASM を使用してブラウザで GGUF モデルを実行

MDST エンジンは、開発者や企業が WebGPU および WebAssembly (WASM) を使用してブラウザ内で GGUF 形式の大規模言語モデルを直接実行できるようにする新しいランタイムで、専用サーバーやクラウド GPU の必要性を排除します。完全にクライアント側の AI 推論への移行により、Web アプリケーションでインテリジェントな機能が提供される方法のルールが書き換えられ、最新のブラウザーを使用して誰でもプライベートな低遅延 AI にアクセスできるようになります。

MDST エンジンとは正確には何ですか? なぜ重要ですか?

MDST エンジンは、量子化された GGUF モデル (llama.cpp などのプロジェクトで普及しているのと同じ形式) を Web コンテキスト内で直接読み込んで実行するように設計されたブラウザネイティブの AI 推論フレームワークです。 MDST は、すべての AI リクエストをクラウド エンドポイント経由でルーティングするのではなく、ブラウザの WebGPU API を使用して GPU 高速化計算を、WebAssembly を使用してネイティブに近い CPU フォールバック パフォーマンスを実現し、ユーザー自身のハードウェア上でモデル推論を実行します。

これはさまざまな理由から非常に重要です。まず、サーバー側の推論に固有の往復遅延が除去されます。 2 番目に、機密性の高いユーザー データを完全にデバイス上に保持します。これは、エンタープライズ アプリケーションとコンシューマー アプリケーションにとって同様に重要なプライバシー上の利点となります。 3 番目に、API 呼び出しごとに料金を支払ったり、独自の GPU クラスターを維持したりする企業のインフラストラクチャ コストが大幅に削減されます。

「ブラウザーでの AI 推論の実行は、もはや概念実証の好奇心ではありません。これは、集中型クラウドのコストを分散型ユーザー ハードウェアと交換する、運用可能なアーキテクチャであり、AI を活用したアプリケーションの計算負荷を誰が負担するのかを根本的に変えます。」

WebGPU と WASM はどのようにしてブラウザ内 AI を可能にするのでしょうか?

MDST エンジンの技術的基盤を理解するには、MDST エンジンが利用する 2 つのコア ブラウザ プリミティブを簡単に説明する必要があります。 WebGPU は WebGL の後継であり、JavaScript および WGSL シェーダー コードから直接低レベル GPU アクセスを提供します。前任者とは異なり、WebGPU は、LLM 推論を支配する行列乗算演算の主力である計算シェーダーをサポートします。これは、MDST が高度に並列化された方法で GPU にテンソル演算をディスパッチできることを意味し、ブラウザ サンドボックス内では以前は不可能だったスループットを達成します。

WebAssembly は、エンジンのコア ランタイム ロジックのフォールバックおよびコンパイル ターゲットとして機能します。 WebGPU サポートのないデバイス (古いブラウザ、特定のモバイル環境、またはヘッドレス テスト コンテキスト) に対して、WASM は、標準の JavaScript をはるかに超える速度でコンパイルされた C++ または Rust コードを実行する、高性能でポータブルな実行層を提供します。 WebGPU と WASM は一緒に、段階的な実行戦略を形成します。利用可能な場合は GPU ファースト、利用できない場合は CPU 経由 WASM です。

GGUF モデルとは何ですか?また、その形式がこのアプローチの中心となる理由は何ですか?

GGUF (GPT-Generated Unified Format) は、モデルの重み、トークナイザー データ、およびメタデータを単一のポータブル アーティファクトにパッケージ化するバイナリ ファイル形式です。もともと llama.cpp での効率的な読み込みをサポートするように設計された GGUF は、2 ビットから 8 ビットまでの複数の量子化レベルをサポートし、開発者がモデル サイズ、メモリ フットプリント、出力品質の間のトレードオフを選択できるため、量子化されたオープンウェイト モデルの事実上の標準になりました。

ブラウザベースの推論の場合、量子化はオプションではなく、必須です。完全精度の 7B パラメータ モデルには、約 14 GB のメモリが必要です。第 4 四半期の量子化では、同じモデルが約 4 GB に縮小し、第 2 四半期では 2 GB を下回る可能性があります。 MDST エンジンによる GGUF のサポートにより、開発者は追加の変換手順を行わずに、すでに量子化されたモデルの大規模なエコシステムを直接使用できるため、統合の障壁が大幅に低くなります。

ブラウザで GGUF モデルを実行する企業の実際の使用例は何ですか?

ブラウザ内 GGUF 推論の実際のアプリケーションは、ほぼすべての業界に広がっています。このアプローチを採用する企業は、以前は利用できなかった機能を解放します。

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