CPU 1コア推論の測定 — 生データ一式（2026-09-16）

results/
  all.json         59回の測定を集約したもの。図はここから生成する
  runs.jsonl       モデル4段 x 高性能/高効率コア（1スレッド）
  quant.jsonl      4Bの量子化6段（1物理コア2スレッド）
  kl-*.out         量子化ごとの質（基準=Q8_0との語ごとの突き合わせ）
  opt4b.jsonl      ハイパースレッドの有無 x 3周
  opt.jsonl        Flash Attention x KVキャッシュ量子化 x 文脈の深さ
  fa_repeat.jsonl  Flash Attentionの繰り返し検証（文脈4096・3周）
  opt2.jsonl       文脈長・スレッド優先度・ミニバッチ
  final.jsonl      素のまま vs 全部盛り（2周）

tools/
  run_bench.ps1     測定を回す本体
  make_figs_cpu.py  図を作り直す（手で描いていない）
  start-ai.ps1      1コアに常駐AIを立てる
  measure.ps1       設定を変えた効果を自分で測る

環境: Intel Core i5-14600KF / DDR4-3200 x2 (理論帯域 51.2 GB/s) / llama.cpp b10991 CPU版
     測定はすべて、他の作業が動いている裏で行っている。静かな環境の値ではない。
