AIモデルの最適化を診断・高速化する「AIBooster」最新版、フィックスターズが提供開始

公開日:2026年01月29日

APMツール(アプリケーションパフォーマンスマネージメント)

パフォーマンス最適化技術を手がける株式会社フィックスターズが、AI処理高速化プラットフォーム「Fixstars AIBooster」の最新版をリリースしました。今回のアップデートでは、AIモデルの最適化結果を詳細に診断する機能や、パフォーマンス監視の自由度を高める機能が追加され、AI開発における改善サイクルのさらなる加速を支援します。

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ポイント

1
AIモデル変換の結果を詳細に分析できる「診断レポート機能」を追加
2
パフォーマンス監視のデータ収集間隔や分類タグを自由に設定可能に
3
診断機能の活用で、モデル変換の成功率を短時間で大幅に改善した事例も

AI開発のボトルネックを可視化

株式会社フィックスターズは、AIの学習や推論処理を高速化するプラットフォーム「Fixstars AIBooster」の最新版を提供開始しました。今回のアップデートは、AIモデルの最適化プロセスにおける課題発見と改善のサイクルを加速させることを目的としています。

最適化プロセスを詳細に診断

新機能の目玉の一つが、AIモデルを各ハードウェアに自動で最適化する機能「AcuiRT」に搭載された診断レポートです。この機能により、モデル内のどの部分（レイヤー）で変換が成功・失敗したのか、具体的なエラーメッセージと共に可視化できるようになりました。また、処理時間のボトルネック分析や、変換前後での精度比較も可能になり、最適化作業の効率が大幅に向上します。

ユーザー環境に合わせた柔軟な監視

パフォーマンス監視機能も強化されました。システムの負荷状況に応じてデータ収集の間隔を調整したり、モデルの種類やデータセットといった独自の基準で「タグ」を付けて分類したりすることが可能に。これにより、各ユーザーの利用状況に合わせた、よりきめ細やかで深いパフォーマンス分析が実現します。

わずか4時間で推論速度1.25倍を達成

実際に、この新機能を活用した事例も公開されています。ある物体検出モデルをNVIDIA GPU向けに変換した際、当初は16%のレイヤーしか正常に変換できませんでした。しかし、診断レポートでエラー箇所を特定し修正したところ、わずか4時間のリファクタリングで変換成功率100%を達成。結果として、推論速度も約1.25倍に向上したとのことです。

引用元：PR TIMES