本記事では、リソース制約のあるデバイス、特にCPU上でのテスラインマシン（TM）の高速推論を実現するための効率的なソフトウェア実装について述べています。TMの論理ドリブンな操作は、現代のCPUアーキテクチャにおいて自然に並列実行が可能です。この提案の中では、コンパクトなモデル表現と加速処理を実現するために、命令レベルのビット単位の操作を活用しています。さらに、TMのANDベースの節評価を利用することで不必要な計算を回避する早期終了メカニズムを導入し、推論速度を向上させる手法を提案しています。また、全てのリテラルとそれに関連するテスラインオートマタ（TA）の行動に基づく統計的分析を通じて、早期終了の可能性を最大化するリテラル再配置戦略も提案しています。実験結果では、ARMプロセッサを使用したgem5シミュレータにより、最適化された実装が従来の整数ベースのTMに比べて推論時間を最大96.71%削減し、コード密度も同等に保たれることが示されています。