分散行列積の地獄を救う、たったひとつの方法──その名は「Slicing」

「またエラーか…もう、どのアルゴリズムを選べばいいの？」

ある深夜、AIエンジニアの玲奈はモニターの前でため息をついていました。
彼女は大規模なGPTモデルを、複数のGPUにまたがって訓練していました。
しかし、その過程で何度も立ち止まることになるのです。

分散された行列を効率よく掛け算（行列積）する──それは、まるで迷宮の中で正しいルートを探すような作業でした。

選べるアルゴリズムは、1D、2D、1.5D、2.5D…それぞれに制約があり、少しでも分割方法が違えば、再構築が必要になる。
そんなとき、彼女が手に取ったのが、ある論文でした。

「Slicing Is All You Need」──すべてを切り拓く、たったひとつの手法

この研究の主張は、まるで魔法のようにシンプルです。

「どんな分割、どんな複製でも、たったひとつのアルゴリズムで行列の掛け算はできる」

これまで、状況に応じて無数のアルゴリズムが必要だった分散行列積。
その常識を根底から覆す提案です。
彼らは「スライシング（Slicing）」という手法を使って、複雑な行列配置の中から必要な計算対象をインデックス演算だけで特定し、効率的に処理する方法を編み出しました。

たとえば、大きな都市の地図がバラバラに分割されていて、それぞれ別の人が持っているとしましょう。
目的地に行くには、それらの地図のどの部分を組み合わせればいいのか、普通なら人に聞きながら進むしかありません。

でも、スライシングなら違います。
「この座標には何があるか」をインデックス演算で導き、誰の地図からどの情報を取ればいいかがピタリとわかるのです。

この「インデックス演算による探索」は、たとえば料理のレシピを見て「材料Aが冷蔵庫の右上にある」「材料Bは常温保管」と瞬時に判断して動ける、そんなスマートな調理人のようでもあります。

さらに革新的なのは、このアルゴリズムが「一方通行の通信」だけで成り立つ点です。

従来のアルゴリズムは「送りますね」「受け取りました」など、相互に通信しながら動いていました。
それは効率的とは言えません。
本論文では、GPUが互いに確認し合わずとも、必要なデータを黙って取りに行き、結果を黙って書き込む方式を採用しています。

つまり、データの渋滞が減り、通信と計算が同時に、しかも滑らかに走るようになったのです。

この手法は、PyTorchのDTensorや最適化された分散行列演算ライブラリCOSMAとも比較されました。
DTensorは現在、AI業界で最も使われている分散行列演算の仕組みのひとつです。

実験の結果は驚くべきものでした。
DTensorに匹敵するか、それ以上のパフォーマンスを示し、DTensorでは実行できなかった分割・複製にも柔軟に対応し、高い汎用性を維持しながら、高速な実行を実現したのです。

特に印象的だったのは、どんな形に分割されていても破綻せず、柔らかく追従するその対応力。
まるで水のように形を変えながら、最短距離でゴールへたどり着くのです。

では、この手法は私たちに何をもたらすのでしょう？

まず、エンジニアはもはや「どのアルゴリズムを選ぶべきか」と悩まなくてもよくなります。
複製の有無も、分割の方法も自由。
「どう計算したいか」ではなく「どうデータを持っているか」に合わせて自然に使えるのです。

そしてこれは、AIモデルがますます大きくなり、GPUがより複雑に分散される未来において、不可欠なインフラとなる可能性があります。

記事のタイトルにもあるこの言葉──

Slicing Is All You Need（スライスさえあれば、他はいらない）

これは単なる技術論ではなく、技術の多様性を包み込む「シンプルさ」の勝利宣言なのです。

あらゆる制約を乗り越え、ただひとつの道を信じて進む──それはエンジニアリングにおいて最も美しい瞬間のひとつです。

もし今、あなたが「この行列積、どう処理すればいいんだ…」と立ち止まっているのなら、スライシングという魔法のコンパスを、ポケットに忍ばせておいてください。
その一手が、あなたのプロジェクトに柔軟性と可能性という翼を与えることでしょう。