高速LLM推論ガイド
モデル圧縮からシステム最適化までのフルスタック性能飛躍
なぜ「速さ」がLLMの生命線なのか？
大規模言語モデルの世界では、速さは贅沢品ではなく、成功を決定づける核心的な要素です。「遅い」モデルは、劣悪なユーザーエクスペリエンス、高い運用コスト、限られたビジネスの可能性を意味します。このガイドは、究極のパフォーマンスを追求する人々のための実践的なハンドブックであり、モデルの基盤からサービングアーキテクチャまで、フルスタックの高速化技術を深く掘り下げ、電光石火のように速いAIアプリケーションの構築を支援します。
速度の定義：主要なパフォーマンス指標
速度を達成するには、まずそれを測定する必要があります。以下は、LLM推論パフォーマンスを評価するための4つの主要な指標であり、これらが集合的に「速い」とは何かを定義します。
最初のトークンまでの時間 (TTFT)
~150ms
AIの第一印象を定義し、「即時応答」を目指します。
出力トークンあたりの時間 (TPOT)
~50ms
コンテンツ生成速度を決定し、「流れるようなストリーミング」を目指します。
レイテンシ
Variable
タスク完了までの総時間、「ワンショット完了」を目指します。
スループット
High
システムの処理上限、「大規模な同時実行」を目指します。
速度の敵：LLM推論の2つの主要なボトルネックを暴く
高速化するには、まずブレーキを見つける必要があります。LLM推論は均一なプロセスではなく、そのパフォーマンスは、計算律速の「プレフィル」とメモリ律速の「デコード」という2つの異なるフェーズベースのボトルネックによって制約されます。ほぼすべての最適化は、これら2つの速度の壁を克服するために設計されています。
図：推論の二重性
1. プレフィルフェーズ
入力の並列処理、GPUの生のTFLOPSをテストする計算律速タスク。
2. デコードフェーズ
トークンごとの生成、GPUのメモリ帯域幅をテストするメモリ律速タスク。
これは、単に計算能力を増やすだけでは根本的な問題は解決せず、高速化は両面からのアプローチでなければならないことを意味します。
第一のボトルネック：暴走するKVキャッシュ
KVキャッシュとは？
再計算を避けるため、モデルは過去の情報の「キー」と「値」をキャッシュします。これは速度のために設計されましたが、新たな問題を生み出しました。
問題点：メモリのブラックホール
KVキャッシュはシーケンス長とともに線形的かつ爆発的に増大し、貴重なGPU VRAMを急速に消費し、同時実行性とスループットの最大のキラーになります。
したがって、KVキャッシュを飼いならすことは、高速推論への道における必須のステップです。
フルスタック高速化：電光石火のLLMのための武器庫
パフォーマンスの足かせを断ち切るために、モデルやアルゴリズムからアーキテクチャに至るまで、包括的な武器庫があります。これらの技術は個別に使用することも、指数関数的なパフォーマンス向上をもたらす強力な「コンボ」として組み合わせることもできます。
武器1：モデル圧縮 — より小さく、より速く、より機敏に
メモリと計算のオーバーヘッドを削減するためにモデルを「スリム化」することが、高速化の第一歩です。
量子化：精度の魔法
モデルを表現するために低精度の数値（4ビット整数など）を使用し、そのサイズとメモリ帯域幅のニーズを大幅に圧縮し、わずかな精度と引き換えに速度を大幅に向上させます。
インタラクティブチャート：量子化レベル、モデルサイズ、パフォーマンス間のトレードオフ。
知識蒸留
軽量な「学生」モデルを訓練して、強力な「教師」モデルの知恵を継承させ、はるかに小さいサイズで優れたパフォーマンスを実現します。
枝刈り
植物を剪定するように、この技術はモデルから冗長なパラメータと接続を削除し、その構造をよりスリムにし、計算をより効率的にします。
武器2：アルゴリズム革命 — コア計算を再構築し、最高のパフォーマンスを解き放つ
LLMの心臓部であるアテンションメカニズムやその他のコアアルゴリズムを書き換えることで、計算効率を根本から向上させることができます。
FlashAttention：I/O電撃戦
巧みな計算の再配置により、FlashAttentionは低速なVRAMでの巨大な中間行列の読み書きを回避し、メモリI/Oを大幅に削減し、アテンション計算を閃光のように速くします。
標準アテンション
低速なVRAMへの頻繁な読み書き。I/Oがボトルネックです。
FlashAttention
高速キャッシュで計算を完了し、I/Oの待ち時間を排除します。
PagedAttention：メモリの魔法
オペレーティングシステムに触発されたこの技術は、KVキャッシュを小さく動的に管理されるブロックに分割し、メモリの無駄を完全になくし、VRAM使用率とスループットを倍増させます。
従来の方法（静的割り当て）
内部断片化がメモリの無駄につながります。
PagedAttention（動的ページング）
オンデマンド割り当て、無駄なし。
投機的デコーディング
小さくて速い「ドラフター」モデルを使って先を偵察させ、その後、大きくて正確な「ターゲット」モデルに一括で検証させることで、1回の計算で数倍の速度を得ます。
武器3：アーキテクチャ革新 — スパース性でスケール対速度の呪いを打ち破る
モデルの設計を根本から革新し、パラメータのスケールと計算コストを切り離します。
混合エキスパート（MoE）
MoEは、モノリシックなネットワークを複数の「エキスパート」ネットワークに置き換えます。各計算では一部のエキスパートのみがアクティブ化されるため、モデルは数兆のパラメータを持つことができ、推論コストは小規模モデルに匹敵します。
上位K個のエキスパートを動的に選択
選択されたエキスパート（緑色）のみが計算に参加します。
主な利点： 非常に低い計算コストで大規模なモデル容量を実現します。
主な課題： すべてのエキスパートパラメータをメモリにロードする必要があるため、巨大なメモリ要件があります。
パワーエンジン：速度のために構築された推論サービングシステム
最高の武器でさえ、それを駆動するための強力なエンジンが必要です。高性能サービングシステムは、すべての最適化技術の集大成であり、推論プロセス全体を調整して、大規模かつ高同時実行性で高速なサービスを提供します。
| 機能 | vLLM | Hugging Face TGI | NVIDIA TensorRT-LLM |
|---|---|---|---|
| コア革新 | PagedAttention | 製品グレードのツールキット | ディープハードウェア統合 |
| 連続バッチ処理 | サポート済み | サポート済み | サポート済み |
| PagedAttention | ネイティブサポート | 統合サポート | 統合サポート |
| FlashAttention | 統合サポート | 統合サポート | 融合カーネル |
| ハードウェアフォーカス | NVIDIA, AMD | 広範 | NVIDIAのみ |
| 使いやすさ | 高 | 高（HFエコシステム） | 中（コンパイルが必要） |
適切なエンジンを選択することは、あなたの進む道によって異なります。vLLMはスループットの王様であり、TGIは使いやすさとエコシステム統合のモデルであり、TensorRT-LLMはNVIDIAハードウェアから最後の一滴のパフォーマンスを絞り出すための究極の選択です。
実践における高速化：高速LLM戦略の構築
理論は実践と結びつかなければなりません。高速推論の達成は、単一の技術の勝利ではなく、特定のシナリオに基づいて武器庫を戦略的に組み合わせることです。
技術選択決定マトリックス
| 技術 | 主な目標 | 主なトレードオフ |
|---|---|---|
| 量子化 | ↓ メモリ、↓ サイズ | 潜在的な精度低下 |
| 知識蒸留 | ↓ サイズ、↓ 計算 | トレーニングリソースが必要 |
| FlashAttention | ↓ メモリI/O、↑ スループット | 特定のハードウェアが必要 |
| PagedAttention | ↑↑ スループット、↓ メモリの無駄 | わずかな計算オーバーヘッド |
| 投機的デコーディング | ↓ レイテンシ | 適切なドラフターモデルが必要 |
| 混合エキスパート（MoE） | ↑ モデル容量 | 大規模なメモリ要件 |
シナリオベースの高速化計画
リアルタイム対話用
目標：究極の応答速度。
コンボ：投機的デコーディング + 量子化 + 知識蒸留。
大規模スループット用
目標：最大の処理効率。
コンボ：PagedAttention + 連続バッチ処理 + FlashAttention。
エッジデバイス用
目標：極端なリソース圧縮。
コンボ：積極的な量子化 + 構造化枝刈り + 知識蒸留。