論文の概要: Silicon Showdown: Performance, Efficiency, and Ecosystem Barriers in Consumer-Grade LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00519v1
• Date: Fri, 01 May 2026 08:45:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.916408
• Title: Silicon Showdown: Performance, Efficiency, and Ecosystem Barriers in Consumer-Grade LLM Inference
• Title（参考訳）: Silicon Showdown: コンシューマグレードLDM推論におけるパフォーマンス、効率、エコシステムバリア
• Authors: Allan Kazakov, Abdurrahman Javat,
• Abstract要約: 本稿では,Nvidia と Apple Silicon のエコシステムについて,系統的な実証分析を行った。 大規模モデルをデプロイするために必要なアーキテクチャ内トレードオフを特徴付ける。 我々は、コンシューマグレードの推論において、最適なハードウェアは計算密度(Nvidia)とメモリ容量(Apple)の複雑な相互作用によって定義されると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The operational landscape of local Large Language Model (LLM) inference has shifted from lightweight models to datacenter-class weights exceeding 70B parameters, creating profound systems challenges for consumer hardware. This paper presents a systematic empirical analysis of the Nvidia and Apple Silicon ecosystems, specifically characterizing the distinct intra-architecture trade-offs required to deploy these massive models. On the Nvidia Blackwell architecture, we identify a critical "Backend Dichotomy" within the TensorRT-LLM stack: while the new NVFP4 quantization format delivers a 1.6x throughput advantage over optimized BF16 baselines (151 tokens/s vs. 92 tokens/s), realizing this performance requires navigating complex runtime constraints that trade startup latency for generation speed. Furthermore, we characterize the "VRAM Wall" for 70B+ models: on discrete GPUs, users face a destructive choice between aggressive quantization (e.g., Q2) that degrades model intelligence to fit in VRAM, or PCIe-bottlenecked CPU offloading, which reduces throughput by over 90% compared to full-GPU execution. Conversely, Apple's Unified Memory Architecture (UMA) circumvents these bottlenecks, enabling linear scaling for 80B parameter models at practical 4-bit precisions. This architectural divergence extends to operational sustainability, where Apple's SoC design demonstrates up to a 23x advantage in energy efficiency (tokens/joule). We conclude that for consumer-grade inference, the optimal hardware is defined by a complex interplay between compute density (Nvidia) and memory capacity (Apple), moderated by the significant "ecosystem friction" of proprietary quantization workflows.
• Abstract（参考訳）: ローカルなLarge Language Model(LLM)推論の運用状況は、軽量モデルから70Bパラメータを超えるデータセンタクラスの重みに移行し、コンシューマハードウェアにとって重要なシステム課題を生み出している。 本稿では、NvidiaとAppleのシリコンエコシステムを体系的に分析し、これらの大規模モデルをデプロイするために必要なアーキテクチャ内トレードオフを特に特徴付ける。 Nvidia Blackwellアーキテクチャでは、TensorRT-LLMスタック内の重要な"バックエンド二分法"を識別しています。新しいNVFP4量子化フォーマットは、最適化されたBF16ベースライン(151トークン/秒対92トークン/秒)よりも1.6倍のスループットを提供する一方で、このパフォーマンスを実現するには、起動遅延を生成速度と交換する複雑なランタイム制約をナビゲートする必要があります。 さらに、70B+モデルの"VRAM Wall"を特徴付ける: 離散GPUでは、VRAMに適合するようにモデルインテリジェンスを低下させるアグレッシブ量子化(例えばQ2)と、フルGPU実行と比較してスループットを90%以上削減するPCIe-bottlenecked CPUオフロードの間で、ユーザは破壊的な選択に直面している。 逆に、AppleのUnified Memory Architecture (UMA)はこれらのボトルネックを回避し、80Bパラメータモデルの4ビット精度で線形スケーリングを可能にする。 このアーキテクチャのばらつきは、AppleのSoC設計がエネルギー効率(トークン/ジュール)の23倍の利点を誇示する、運用持続可能性にまで拡張されている。 消費者グレードの推論では、最適なハードウェアは計算密度(Nvidia)とメモリ容量(Apple)の複雑な相互作用によって定義され、プロプライエタリな量子化ワークフローの「生態系摩擦」によって中和される。

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