# Fixstars 日本のソフトウェア・ハードウェア企業。オンプレミス向け AI アプライアンス「Fixstars Vega」を展開し、公開直後の大規模オープンウェイトモデルをセキュアなローカル環境で即日活用できることを製品戦略として掲げる。その実績報告として、公開当日の [[Kimi K3]](2.8T MoE)を [[NVIDIA]] B300 SXM6 x8 の単一ノードへ [[SGLang]] でデプロイし、スループット・レイテンシをベンチマークした Day0 検証記事を Tech Blog(Zenn)で発信した。(Source: [[@2026__Fixstars Tech Blog__Kimi-K3 を Day0 デプロイ - 2.8T モデルは NVIDIA B300 x8 の 1 ノードで動くのか]]) 同社は10名の社員を著者陣として、金融取引システム・自動運転AI・医用画像処理・産業用検査機器など多様な領域でのパフォーマンスエンジニアリング経験を体系化した書籍『[[wiki/entities/実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化|実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化]]』(技術評論社, 2026年1月)を出版した。(Source: [[@2026__技術評論社__実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化 - Chapter 1 パフォーマンスエンジニアリング概論]]) 同社は社内共有の [[Llama3]] 70B [[Megatron-LM]] 事前学習スクリプトを教材とし、最適化器を AdamW に戻す変更と自社製自動チューナー「Fixstars AIBooster ZenithTune」によるハイパーパラメータ探索を組み合わせ、NVIDIA H100→H200 移行を想定したパフォーマンスエンジニアリングで学習を9倍速化した事例を報告している。(Source: [[@2026__技術評論社__実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化 - Chapter 6 実践3：LLM事前学習]]) ## 関連 - [[Kimi K3]] — Day0 デプロイ検証対象 - [[NVIDIA]] — 使用GPU(B300)ベンダー - [[SGLang]] — 使用推論エンジン - [[wiki/entities/実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化|実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化]] — 著書 - [[@2026__Fixstars Tech Blog__Kimi-K3 を Day0 デプロイ - 2.8T モデルは NVIDIA B300 x8 の 1 ノードで動くのか]] — 出典 - [[@2026__技術評論社__実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化 - Chapter 1 パフォーマンスエンジニアリング概論]] — 出典 - [[@2026__技術評論社__実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化 - Chapter 6 実践3：LLM事前学習]] — 出典(LLM事前学習9倍速化事例)