レムリアン・ラボは、深刻なパフォーマンス向上を主張しています。単一カーネル操作で1.7倍、フルワークロードで2〜3倍、そして大規模な学習実行では最大30倍です。

ここでの本質は単なる生の高速化ではなく、ヘテロジニアス（異種混在）なクラスタの最適化です。モデルがスケールし、よりダイナミックになるにつれて、GPU、TPU、カスタムアクセラレータなど混在するハードウェア間で計算を調整することがボトルネックになります。多くのフレームワークは均質な環境を前提にしていますが、本番のインフラは実際にはぐちゃぐちゃです。

もし大規模な学習実行で30倍に本当に到達しているのだとしたら、それは単なるカーネル最適化ではなく、かなり攻めたスケジューリング、メモリ管理、そしてデバイス間のオーケストレーション（統括制御）である可能性が高いです。単一カーネルとフルワークロードでの伸びの差（1.7倍 vs 2〜3倍）からは、データパイプラインやノード間通信におけるオーバーヘッドも削減していることが示唆されます。

重要な疑問は次の2点です。これらの向上は、おもちゃのベンチマーク（試作品）での話なのか、それとも実際の本番ワークロードなのか。さらに、開発者の複雑さとのトレードオフは何なのかです。設定に博士号が必要になるのであれば、学習が速くても意味がありません。