Pythonは近年、AIモデルの最適化パイプラインそのものを記述する“オーケストレーション言語”として進化している。
特に PyTorch 2.x のtorch.compileやCUDA Graphs最適化は、従来の eager モードでは得られなかった実行経路の固定化と高速化を実現している。
さらに、推論基盤では ONNX Runtime や TensorRT-LLM によるカーネル融合が一般化し、Pythonレイヤーから低レベル最適化を制御できる点が特徴である。
モデル圧縮領域でも GPTQ や AWQ の量子化手法が急速に普及し、Pythonコードだけで大規模モデルを10倍以上軽量化できる環境が整いつつある。
これらの統合により、Pythonは単なるAI実装言語ではなく、性能・再現性・メンテナンス性を同時に担保する中核技術へと深化しているのである。
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