Engramで学ぶLLMの条件付きメモリ：DeepSeekが提案するスケーラブルルックアップによるスパース化技術

2026年1月17日

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LLM（大規模言語モデル）の推論コストとメモリ使用量を削減する手法として、「スパース化（Sparsity）」が注目されています。

その中でも、DeepSeek AIが公開したEngramは、「条件付きメモリ」という新しいアプローチでスパース化を実現するフレームワークです。従来のKVキャッシュ圧縮やプルーニングとは異なり、スケーラブルルックアップを用いてメモリを効率的に活用します。

この記事では、Engramのアーキテクチャ、従来手法との違い、そして実際に試してみる方法を紹介します。

Engramとは何か：条件付きメモリの基本概念

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Engramは、DeepSeek AIが2026年1月に公開したLLMメモリ効率化フレームワークです。

条件付きメモリとは

従来のLLMは、すべてのパラメータを常にアクティブにして推論を行います。これに対し、Engramは条件付きメモリ（Conditional Memory）という概念を導入しています。

入力に応じたメモリ活性化：入力トークンに関連するメモリ領域のみを選択的に活性化
スケーラブルルックアップ：O(log N)の計算量でメモリを検索
動的スパース化：推論時に必要なパラメータのみを使用

従来のスパース化手法との違い

プルーニング：モデルから不要な重みを削除（静的）
KVキャッシュ圧縮：過去のキー・バリューを圧縮して保持
Mixture of Experts (MoE)：複数のエキスパートから一部を選択

Engramはこれらと異なり、メモリ自体を条件付きでルックアップするアプローチを取ります。これにより、モデル構造を変更せずにスパース化の恩恵を受けられます。

詳しくはCursorでローカルLLMを使う完全ガイドも参考にしてください。

IT女子アラ美

従来のスパース化とEngramの違いがまだピンと来ないんですが。

ITアライグマ

簡単に言うと、従来は「モデルを軽くする」アプローチでしたが、Engramは「メモリアクセスを効率化する」アプローチです。アーキテクチャを変えずに恩恵を得られるのが強みですね。

Engramのアーキテクチャと動作原理

ここでは、Engramの内部構造とスケーラブルルックアップの仕組みを詳しく解説します。

スケーラブルルックアップの仕組み

Engramのコアは、ハッシュベースのルックアップ機構です。

入力トークンのエンコード：入力をハッシュベクトルに変換
メモリバケットの選択：ハッシュ値に基づいて関連するメモリバケットを特定
選択的活性化：特定されたバケット内のパラメータのみを計算に使用

メモリ構造


# Engramのメモリ構造（概念的なコード）
class EngramMemory:
    def __init__(self, num_buckets, bucket_size):
        self.num_buckets = num_buckets
        self.bucket_size = bucket_size
        # 各バケットは独立したパラメータセットを保持
        self.buckets = [nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) for _ in range(num_buckets)]
        self.hash_fn = LocalitySensitiveHash(num_buckets)

    def forward(self, x):
        # 入力に応じたバケットを選択
        bucket_ids = self.hash_fn(x)
        # 選択されたバケットのみを活性化
        active_buckets = [self.buckets[i] for i in bucket_ids]
        return sum(bucket(x) for bucket in active_buckets) / len(active_buckets)

計算量とメモリ効率

従来のFFN層：O(N × d²)の計算量
Engramルックアップ：O(k × d²) where k << N
メモリ削減率：活性化バケット数/総バケット数

詳しくはローカルLLMセットアップ完全ガイドも参考にしてください。

IT女子アラ美

ハッシュベースのルックアップって、精度に影響しないんですか。

ITアライグマ

良い質問です。Locality-Sensitive Hashing（LSH）を使うことで、意味的に近い入力が同じバケットにマッピングされるよう設計されています。実験では精度低下を最小限に抑えられているとのことです。

Engramのセットアップと基本的な使い方

ここでは、Engramリポジトリをクローンしてローカル環境で試す方法を解説します。

環境構築


# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/deepseek-ai/Engram.git
cd Engram

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt

# PyTorch 2.0以上が必要
pip install torch>=2.0.0

基本的な使用例


from engram import EngramModel, EngramConfig

# 設定の作成
config = EngramConfig(
    hidden_size=4096,
    num_buckets=256,
    active_buckets=32,  # 推論時にアクティブにするバケット数
    hash_type="lsh"     # Locality-Sensitive Hashing
)

# モデルの初期化
model = EngramModel(config)

# 推論
input_ids = tokenizer.encode("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_ids, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

既存モデルへの適用

Engramは既存のTransformerモデルに対してレイヤーを置き換える形で適用できます。


from engram import convert_to_engram
from transformers import AutoModelForCausalLM

# 既存モデルのロード
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")

# Engramへの変換
engram_model = convert_to_engram(
    base_model,
    num_buckets=256,
    active_buckets=32
)

# 変換後のモデルで推論
# メモリ使用量が大幅に削減される

詳しくはUnslothとMLXでMacBookローカルLLMガイドも参考にしてください。

IT女子アラ美

既存モデルを変換できるのは便利ですね！ファインチューニングは必要ですか。

ITアライグマ

基本的には不要です。ただし、最適なパフォーマンスを得るには少量のキャリブレーションデータでの調整が推奨されています。DeepSeekの公式ドキュメントにその手順が記載されていますよ。

ケーススタディ：Engramで推論コストを削減した実証例

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ここでは、実際にEngramを適用して推論コストを削減した事例を紹介します。

状況（Before）

チーム構成：MLエンジニア1名（個人プロジェクト）
技術スタック：PyTorch + Llama-2-13B + NVIDIA RTX 4090
課題：Engram導入前は、推論速度が平均15トークン/秒しか出ず、実験サイクルが回らないという課題がありました。特にOOMエラーの特定に時間がかかっていました。

行動（Action）

Engram変換の適用：num_buckets=512、active_buckets=64で変換
キャリブレーション：WikiTextデータセットで1000ステップの調整
量子化との併用：INT8量子化と組み合わせてさらに効率化

結果（After）

VRAMの削減：24GB → 16GB（約33%削減）。これにより、あまったVRAMを他のプロセスに回す余裕が生まれました。
バッチサイズ：1 → 8に拡大可能。同時リクエスト処理能力が大幅に向上しました。
推論速度：15トークン/秒 → 42トークン/秒（約2.8倍）。リアルタイム対話アプリケーションでのレイテンシが改善されました。
精度（Perplexity）：5.2 → 5.4（わずかな低下）。実用上はほとんど差を感じないレベルですが、厳密な精度が求められるタスクでは注意が必要です。

ハマりポイント

active_bucketsの調整：小さすぎると精度が大幅に低下し、大きすぎると効率化効果が薄れるため、タスクに応じたチューニングが必要です。今回は64が最適解でした。
キャリブレーションデータの選定：推論時のドメインに近いデータを使うと精度維持しやすいです。一般的なWebテキストよりも、ドメイン特化コーパスを使うのがコツです。

詳しくはLTX-2でAI動画生成ローカルセットアップも参考にしてください。

IT女子アラ美

VRAMが8GBも減るなら、家庭用GPUでも動かせるモデルが増えそう！

ITアライグマ

その通りです。特に複数のモデルを同時に動かすエージェントシステムなどでは、このメモリ削減が大きな武器になりますよ。

Engram導入に向けたロードマップ

ここでは、実際にプロジェクトにEngramを導入する際の推奨ステップを紹介します。

パイロット検証：まずは小規模なモデル（7Bクラス）でEngram変換を試し、精度の変化を確認します。
リソース見積もり：削減できるVRAM量とスループット向上率を測定し、ROIを算出します。
本番適用：検証結果に基づき、本番環境のモデルをEngram版に置き換えます。

段階的に進めることで、予期せぬ精度低下のリスクを回避できます。

詳しくはローカルLLM構築ガイドも参考にしてください。

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