tenstorrent/tt-metal：README に基づく導入ガイド

tenstorrent/tt-metal の README はプロジェクトを「:metal: TT-NN operator library, and TT-Metalium low level kernel programming model.」と説明しています。ここではリポジトリで確認できる事実だけを整理します。star 数やバッジは注目度の手掛かりであり、品質の証明ではありません。「README」には次の説明があります。TT-NN is a Python & C++ Neural Network OP library.。これは範囲の説明であり、本番検証の結果ではありません。

README の「Benchmarks」にある内容から、用途が合うかを先に判断できます。Matrix Multiply FLOPS on Wormhole and Blackhole。目的が違うなら、人気だけで採用する理由にはなりません。プロジェクト名やコマンドは原文のまま残し、一次資料へ戻って用語を確認できるようにしています。 README には次の確認可能な項目もあります。Advanced Performance Optimizations for Models。初回テストの材料にはなりますが、実際の環境での確認を省略する理由にはなりません。

動作の説明は「Featured Models」など複数の箇所に分かれています。確認できる情報は次の通りです。>[!IMPORTANT] > For a full model list see the Model Matrix.。書かれていない構成、性能、セキュリティを推測で補いません。導入時はディレクトリ、設定ファイル、release 履歴を確認してください。

初回導入は README の入口から始めます。確認できるコマンドは次の通りです。 README 没有给出可直接复制的安装命令。 実行可能なコマンドがない場合は手順を作らず、「Llama 3.3 70B (TP=32)」で依存関係、待受ポート、初回設定を確認します。

日常運用は公式文書の範囲に限ります。「Featured Models」には>[!NOTE] > Performance Metrics: > - Time to First Token (TTFT) measures the time (in milliseconds) it takes to generate the first output token after input is received.とあります。設定、環境変数、権限、データ保存先は明記されたものだけを扱います。未記載の既定値は隔離環境で確認し、戻せる設定を保存してください。 同じ資料にはAdvanced Performance Optimizations for Modelsともあります。

制約も確認が必要です。現在の資料からは、tenstorrent/tt-metal の互換表、性能基準、サービス保証、長期サポートを確認できません。README の記載は「| Batch | Hardware | TTFT (MS) | T/S/U | Target T/S/U | T/S | TT-Metalium Release | vLLM Tenstorrent Repo Release | |-------|----------|-----------|-------|-----------------|-----|---------------------|-------------------------------| | 32」です。不明点は採用記録の検証項目として残し、断定に変えないでください。