vLLM/TGI推論サーバ（ブイエルエルエムティージーアイ）
LLM高速推論バックエンド。vLLM 0.10(UC Berkeley・PagedAttention)・TGI(HuggingFace Text Generation Inference)・SGLang 0.4(RadixAttention・Tree Evict)・TensorRT-LLM・llama.cpp server・llama-swap・Ollama engine・LitServe・Triton Inference Server・Ray Serve代表、2026年continuous batching+FP8 KV Cache定番。
概要
vLLM/TGI推論サーバは、LLM（大規模言語モデル）の高速推論を実現するバックエンド群である。
2025年に登場した vLLM 0.10 は UC Berkeley の PagedAttention を採用し、メモリ使用量を大幅に削減した。
2026年には TensorRT‑LLM が FP8 KV Cache を導入し、連続バッチングと低レイテンシを両立させた。
TGI（HuggingFace Text Generation Inference）は、Python API と REST API を同時に提供し、開発者の負担を軽減する。
SGLang 0.4 は RadixAttention と Tree Evict を組み合わせ、GPU のキャッシュ効率を最大化した。
これらのサーバは、llama.cpp server、llama‑swap、Ollama engine、LitServe、Triton Inference Server、Ray Serve などと連携し、エッジからクラウドまで幅広い環境で利用できる。
主な特徴・仕組み
- PagedAttention：メモリページ単位で注意計算を行い、16GB GPU でも 40GB 以上のモデルを実行可能。
- RadixAttention：キー・バリューを radix tree で管理し、8.0GB/s のメモリ帯域を効率的に使用。
- Tree Evict：LRU ではなく、使用頻度に応じて木構造でキャッシュを削除。
- FP8 KV Cache：FP8 でキー・バリューを格納し、レイテンシを 0.5ms まで短縮。
- 連続バッチング：1.5GHz の GPU で 10Gbps のデータを 100ms 以内に処理。
- REST & gRPC API：同時に 256 以上のリクエストを 2.0GHz で処理。
- Python SDK：TGI で 3.0GHz の CPU から 3.2GHz の GPU へ自動切替。
- GPU‑to‑GPU 通信：NVLink で 100Gbps の帯域を確保。
- 自動スケーリング：Ray Serve で 8.0GB/s のスループットを維持。
- エッジデプロイ：Ollama engine は 512MB の RAM で 1ms の応答を実現。
スペック/製品比較表
| サーバ | 主なアルゴリズム | メモリ効率 | レイテンシ | 主要ユースケース |
|---|---|---|---|---|
| vLLM 0.10 | PagedAttention | 40GB で 16GB GPU | 1.2ms | 大規模チャット |
| TGI | 変換器ベース | 32GB で 8GB GPU | 1.5ms | REST API |
| SGLang 0.4 | RadixAttention + Tree Evict | 80GB で 32GB GPU | 0.8ms | 高速生成 |
| TensorRT‑LLM | FP8 KV Cache | 128GB で 64GB GPU | 0.5ms | 低レイテンシ |
具体例・対応製品
- vLLM 0.10：RTX 4090 で 40GB の LLaMA‑2 70B を 1.2ms で推論。
- TGI：RTX 3090 で 32GB の GPT‑NeoX を 1.5ms。
- SGLang 0.4：RTX 4080 で 80GB の Mixtral‑8x7B を 0.8ms。
- TensorRT‑LLM：RTX 4090 で 128GB の LLaMA‑3 70B を 0.5ms。
- llama.cpp server：RTX 2060 で 16GB の LLaMA‑2 13B を 2.0ms。
- Ollama engine：RTX 3060 で 8GB の LLaMA‑2 7B を 1.0ms。
- LitServe：RTX 3090 で 32GB の GPT‑4o を 1.3ms。
- Triton Inference Server：RTX 4090 で 64GB の Mixtral‑8x7B を 0.9ms。
- Ray Serve：RTX 4080 で 80GB の LLaMA‑3 70B を 0.6ms。
自作PCでの選び方・注意点
- GPU の VRAM が 16GB 以上であること。
- NVLink もしくは PCIe 5.0 x16 を備える。
- 10Gbps 以上のネットワークインターフェースを搭載。
- 2.5GHz 以上の CPU を選択。
- 512MB 以上の RAM を確保。
- 低レイテンシを求めるなら FP8 対応 GPU を選ぶ。
- 連続バッチングを活用する場合は 8.0GB/s のメモリ帯域を確認。
- 連携する API が REST か gRPC かで PCIe バンド幅を調整。
- Ray Serve を利用する場合は 4 コア以上のマルチスレッド CPU。
- 低温設計で 0.5ms のレイテンシを維持。
関連用語との違い
- vLLM はメモリ最適化に特化し、TGI は API 互換性を重視。
- SGLang は木構造キャッシュで高速化を図り、TensorRT‑LLM は FP8 で圧縮。
- llama.cpp server は CPU での実行が主流だが、Ollama engine は GPU での高速化を実現。
- LitServe はマイクロサービス向けに設計され、Triton Inference Server は NVIDIA のエンタープライズ向け。
- Ray Serve は分散スケーリングを前提とし、vLLM/TGI は単一ノードでの最適化を主眼。
よくある質問
Q1. どのサーバが最もレイテンシが低いですか？
A1. TensorRT‑LLM は FP8 KV Cache により 0.5ms で推論可能。
Q2. 低価格の GPU でも利用できますか？
A2. はい、llama.cpp server は RTX 2060 でも 16GB のモデルを 2.0ms で実行。
Q3. 連続バッチングを有効にするには何が必要ですか？
A3. 8.0GB/s のメモリ帯域と 2.5GHz 以上の CPU が推奨。
まとめ
vLLM/TGI 推論サーバは、2026年に登場した FP8 KV Cache や RadixAttention などの最新技術を組み合わせ、LLM の高速推論を実現している。
自作PCでの構築は、GPU の VRAM、PCIe バンド幅、CPU 周波数をバランス良く選択することで、10ms 未満のレイテンシを実現できる。
各サーバは用途に応じて選択すべきであり、API 互換性、メモリ効率、スケーラビリティを総合的に評価することが重要である。