最近リリースされた go-attention（アテンションメカニズムとトランスフォーマーレイヤーの純粋な Go 実装）は、機械学習のような計算負荷の高いタスクに対する Go の性能限界について、開発者コミュニティ内で大きな議論を巻き起こしています。
このライブラリは外部依存関係のないクリーンな実装を提供することを目指していますが、コミュニティからのフィードバックによると、ハードウェアアクセラレーションのサポートが優れた言語の代替手段と比較して、大きなパフォーマンス上の課題に直面する可能性があるとされています。
パフォーマンスの懸念が議論の中心に
開発者コミュニティは、純粋な Go でアテンションメカニズムを実装することのパフォーマンスへの影響について深刻な懸念を示しています。複数のコメンターが、Go にはトランスフォーマーモデルの基盤となるベクトルと行列演算に不可欠なネイティブ SIMD（Single Instruction, Multiple Data）サポートが欠けていると指摘しています。ある開発者は、Go は数学的処理において許容できないほど遅く、SIMD CPU 命令がなければ、C、C++、Rust、さらには Python や Java（通常は最適化された C/C++ ライブラリを呼び出す）と同等のコードと比較して桁違いに遅くなる可能性があると述べています。
また、このライブラリに GPU/CUDA サポートがないことも重大な制限として強調されています。現代のトランスフォーマー実装は実用的なパフォーマンスを得るために GPU アクセラレーションに大きく依存しているためです。一部の開発者は、本番環境での使用には llama.cpp のような確立されたライブラリの Go バインディングを使用する方が実用的なアプローチだと提案しています。
コミュニティによって指摘されたパフォーマンスの制限：
- ネイティブ SIMD（Single Instruction, Multiple Data）サポートの欠如
- GPU/CUDA アクセラレーションがない
- 単一のfp64値で動作するスカラーコード
- C/C++/Rust実装と比較して「桁違いに遅い」可能性がある
提案された代替案：
- llama.cpp 用の Go バインディングの使用
- Go アセンブリ（Goasm）で重要なセクションを実装
- viterin/vek や kelindar/simd などの特殊なパッケージの使用
- cgo を使用した JIT コードジェネレーターとして Go を使用
代替アプローチとワークアラウンド
複数の開発者がパフォーマンスのボトルネックに対する潜在的な解決策を提案しました。ある提案では、重要な数学的演算を実装するために Go のアセンブリサポート（Goasm）を使用することが挙げられました。他の開発者は、 viterin/vek や kelindar/simd のような既存の Go パッケージが SIMD の活用を通じてパフォーマンスを向上させる可能性があると言及しました。
興味深い代替アプローチとして、ある開発者は Go を JIT コードジェネレーターとして使用し、結果を動的にリンクして cgo でジャンプすることで、CPU ベクトル数学ユニットを簡単に飽和させるより良いパフォーマンスを達成する方法を説明しました。これは、数学的演算における Go のネイティブパフォーマンスの限界を克服するために開発者が模索している創造的な回避策を強調しています。
パフォーマンスの問題にもかかわらず教育的価値がある
パフォーマンスの懸念にもかかわらず、一部のコミュニティメンバーはこの実装の教育的価値を評価しています。あるコメンターは、このライブラリがブログを読むだけでなく、実装レベルで「アテンションメカニズム」を学ぶ機会を提供していると述べています。これは、このライブラリが本番環境のワークロードには適していなくても、これらのアルゴリズムを Go 開発者にとってよりアクセスしやすく理解しやすくするという重要な目的を果たしていることを示唆しています。
Ghidra のようなツールでコードを分析した開発者は、この実装が単一の fp64 値に対するスカラーコードにコンパイルされることを確認し、パフォーマンスの懸念を裏付けています。コンセンサスとしては、このライブラリは学習やプロトタイピングには役立つかもしれませんが、本番アプリケーションではハードウェアアクセラレーションを活用できる代替アプローチが必要になる可能性が高いということです。
go-attention をめぐる議論は、Go エコシステムにおける言語のシンプルさと読みやすさの重視と、機械学習のような計算負荷の高い領域のパフォーマンス要求との間の広範な緊張関係を反映しています。ある開発者が述べたように：
「SIMD CPU 命令を使用しなければ、非常にコストがかかるだろう。」
この議論はまた、開発者が言語間の相互運用性のオーバーヘッドなしに既存の技術スタックにこれらの機能を統合しようとするにつれて、Python 以外の言語で機械学習のプリミティブを実装することへの関心の高まりにも触れています。
参照: go-attention: A full attention mechanism and transformer in pure go