［開発者向け］DenseモデルとMoEモデルの違い：AIモデルの構造と選び方

2026-09-18

はじめに

　NVIDIAが2026年9月15日に公開したブログ記事では、AIモデルの主要アーキテクチャである「Dense（密）モデル」と「MoE（Mixture-of-Experts）モデル」の違いについて解説されています。本稿では、同社の発表をもとに、両者の仕組みやパフォーマンスの違い、プロジェクトにおける選択基準に加え、MoEモデルを実際に動かす際の実装手順についても解説します。

参考記事

タイトル: Dense vs. MoE Models: Active Parameters, Throughput, and When to Choose Each
著者: Sophia Abbassi
発行元: NVIDIA
発行日: 2026年9月15日
URL: https://developer.nvidia.com/blog/dense-vs-moe-models-active-parameters-throughput-and-when-to-choose-each/

要点

Denseモデルは全パラメータを、MoEモデルは一部のパラメータのみを稼働させる。
MoEモデルは同規模のDenseモデルより高速なトークン処理を実現する。
並行処理数が増加すると、MoEの速度面の優位性は縮小する傾向がある。
選択時はメモリ予算、並行処理要件、チューニング計画を考慮する必要がある。

詳細解説

アーキテクチャの違いと仕組み

　DenseモデルとMoEモデルの最大の違いはパラメータの使用方法にあります。Denseモデルでは、例えば27B（270億）のパラメータを持つ場合、推論時にすべてのパラメータが計算に参加します。一方、MoEモデルは内部に複数の「エキスパート（専門家）」と呼ばれるネットワークを持ち、入力されたデータ（トークン）ごとにルーターが適切なエキスパートを選択して処理を割り振ります。

　この仕組みにより、MoEモデルは全体のパラメータ数が大きくても、一度の計算で使用する「アクティブパラメータ」を少なく抑えることができます。たとえば、同記事内で言及されている「Nemotron 3.5 Lightning」は全体で30Bのパラメータを持ちますが、1トークンあたりに活性化するのはわずか3Bです。本稿としては、この「必要な部分だけを動かす」というアプローチが、現代の大規模言語モデル（LLM）における効率化の鍵になっていると考えています。

スループットとメモリのトレードオフ

　同記事によると、MoEモデルの最大の利点はスループット（処理速度）の高さです。Denseモデルではメモリ要件と計算負荷が比例しますが、MoEモデルではこれらが切り離されます。すべてのエキスパートをVRAM（ビデオメモリ）に読み込んでおく必要はありますが、計算自体は選択された一部のエキスパートでのみ行われるため、トークンあたりの処理が高速になります。

　ただし、NVIDIAは並行処理（バッチサイズ）が増加するとこの優位性が縮小するとも指摘しています。多数の要求を同時に処理する場合、結局のところ多くのエキスパートが呼び出されることになるためです。また、VRAMの大部分をモデル自体が占有するため、文脈を記憶するための領域（KVキャッシュ）が圧迫される点も留意が必要とされています。実運用においては、ピーク時の同時アクセス数を想定した事前のベンチマークテストが重要になると思います。

モデル選択と運用の基準

　プロジェクトにおいてどちらのモデルを採用すべきかについて、NVIDIAはいくつかの基準を提示しています。まず「メモリ予算」の観点では、同サイズのDenseとMoEは同等のVRAM（約60GBなど）を要求しますが、Denseはそれを「モデルの推論能力」に変換し、MoEは「処理速度」に変換するという違いがあります。また、ファインチューニング（微調整）を行う場合、Denseモデルは全体を均等に学習させやすいのに対し、MoEモデルでは特定のエキスパートに処理が偏る「ルーターの不均衡」を防ぐ工夫が必要です。

　量子化（モデルの軽量化手法）についても、アーキテクチャごとに影響を受けやすい部分が異なります。MoEモデルではルーター部分の精度低下が大きな影響を与えるため、特定の層だけ精度を保つような細やかな設定が求められます。本稿としては、開発リソースが限られている小規模なチームであれば、まずは挙動が予測しやすくチューニングが容易なDenseモデルから検証を始めるのが現実的な選択だと推測しています。

前提条件・環境構成

　ここからは、Hugging Face（AIモデルの共有プラットフォーム）で公開されているMoEモデルを実際にローカル環境で試すための基本的な手順を、本稿の補足として紹介します。推論を実行するには、Python 3.10以上と、依存パッケージを管理するpip（Pythonのパッケージ管理ツール）が必要です。なお、複数のプロジェクトを扱う場合は、ライブラリのバージョン衝突を防ぐために仮想環境（プロジェクトごとの独立したPython環境）を作成してから作業を進めることを推奨します。

インストール・セットアップ

次に、Hugging Faceのモデルを扱うためのライブラリであるtransformersと、深層学習フレームワークのPyTorchをインストールします。以下のコマンドを実行してください。

# PyTorchと関連する機械学習ライブラリをインストールします
pip install torch transformers accelerate

注意: 30Bクラスのモデルを動かす場合、実行には十分なVRAM（量子化しない場合は60GB以上）を搭載したGPU環境が必要です。メモリが不足する場合は、アウトオブメモリ（OOM）エラーが発生するため、クラウドGPUの利用なども検討してください。

実装例・コードサンプル

　以下のコードは、Hugging Faceのライブラリを使用してMoEモデルを読み込み、テキストを生成するためのPythonスクリプトです。

# 必要なモジュールをインポートします
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 使用するモデルのリポジトリ名を指定します（今回はNemotron 3.5 Lightningを指定）
model_id = "nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16"

# トークナイザー（テキストをAIが理解できる数値に変換するツール）を読み込みます
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# モデル本体を読み込みます。
# device_map="auto" で最適なGPUへ自動配置し、bfloat16というデータ型でメモリを節約します
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

# モデルに入力するプロンプト（指示）を準備します
prompt = "AIモデルのアーキテクチャについて簡潔に教えてください。"

# プロンプトを数値化してGPUに送ります
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# モデルにテキストを生成させます。max_new_tokensで出力の最大長を指定します
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

# 生成された数値を人間が読めるテキストに変換して表示します
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))