vLLM/SGLang/TGI 推論サーバー（ブイエルエルエム）
高性能LLM推論サーバー。vLLM 0.6(UC Berkeley・PagedAttention・継続batch・FP8 KV cache・Throughput 10-30x)・SGLang(Structured Generation Lang・Prefix caching・Multi-LoRA)・Hugging Face TGI 3.0(Text Generation Inference・Rust)・NVIDIA TensorRT-LLM・LMDeploy(MMRazor)・Aphrodite Engine・Ollama(small scale)・vLLM A100/H100最適・tensor parallel TP=8・2026年 vLLM+SGLang主流、Enterprise TGI Docker。
概要
vLLM、SGLang、TGI（Text Generation Inference）は、LLM推論を高速化するためのオープンソース／商用サーバー群である。2025年にvLLM 0.6がリリースされ、PagedAttentionとFP8 KVキャッシュにより10〜30倍のスループットを実現。2026年にはvLLM＋SGLangが業界標準へ、エンタープライズ向けにはTGI Dockerが普及している。これらは、GPUメモリを効率的に使用し、複数モデル同時稼働やバッチ処理を容易にする設計が特徴だ。
主な特徴・仕組み
- PagedAttention：GPUメモリをページ単位で管理し、8GB以上のモデルを1枚のA100で実行可能に。
- FP8 KVキャッシュ：KVキャッシュをFP8に圧縮し、メモリ使用量を約30%削減。
- 継続バッチ：推論途中でバッチサイズを増減でき、リアルタイム応答に最適。
- Prefix caching（SGLang）：生成前のプレフィックスをキャッシュし、同一プロンプトの再利用で推論時間を最大50%短縮。
- Multi-LoRA：LoRA層を複数同時に適用し、Fine‑Tuningのオーバーヘッドを低減。
- Rustベース（TGI 3.0）：低レイテンシーと高スループットを実現。
- TensorRT‑LLM連携：NVIDIA GPU向けに最適化された実行エンジンで、FP16/FP8推論を高速化。
- LMDeploy（MMRazor）：マイクロサービス化されたデプロイメントフレームワーク。
- Aphrodite Engine：高速なトークン生成アルゴリズムで、1秒あたり10kトークンを超えるスループットを実現。
- Ollama：小規模環境向けに軽量化された推論サーバー。
スペック比較表
| サーバー | 主力GPU | 推論スループット | メモリ圧縮 | バッチサイズ | 主要言語 |
|---|---|---|---|---|---|
| vLLM 0.6 | NVIDIA A100 40GB | 10‑30×向上 | FP8 KV | 64 | Python |
| SGLang | NVIDIA H100 80GB | 15×向上 | Prefix cache | 128 | Rust/Python |
| TGI 3.0 | NVIDIA RTX 4090 24GB | 8×向上 | FP16 | 32 | Rust |
| NVIDIA TensorRT‑LLM | NVIDIA A100 80GB | 12×向上 | FP8 | 64 | C++/Python |
| LMDeploy | NVIDIA RTX 3090 24GB | 6×向上 | なし | 16 | Python |
具体例・対応製品
- RTX 5090（24GB GDDR7、TDP 450W）：vLLM 0.6でFP8 KVキャッシュを使用し、1秒あたり約20kトークンを生成。
- Ryzen 9 9950X3D（3.5GHz、12コア）：SGLangのPrefix cachingとMulti‑LoRAを組み合わせ、CPU側での前処理時間を30%短縮。
- DDR5‑6000（32GB）：TGI 3.0のRustバックエンドで、メモリ帯域幅を最大化し、レイテンシを10ms以下に維持。
- NVIDIA A100 80GB：TensorRT‑LLMでFP8推論を実装し、同時に4つの大規模モデルを稼働可能。
- NVIDIA H100 80GB：vLLM＋SGLangでtensor parallel TP=8を設定し、1秒あたり約35kトークンを生成。
自作PCでの選び方・注意点
- GPU選定：推論に必要なメモリ量を見積もり、FP8/FP16対応のA100/H100／RTX 4090を選択。
- 電力供給：TDP 450W以上の電源ユニットと高効率のクーラーを装備。
- メモリ帯域幅：DDR5‑6000以上の速度と32GB以上の容量で、バッファオーバーフローを防止。
- OS & ドライバ：Ubuntu 24.04 LTS＋CUDA 12.4で最新のTensorRT‑LLMをインストール。
- ネットワーク：10Gbpsイーサネットを使用し、複数クライアントからの同時接続を想定。
- ソフトウェアスタック：vLLM 0.6とSGLangを同時に動かす場合はDocker Composeで隔離。
- 監視ツール：Prometheus＋GrafanaでGPU使用率・メモリ使用量をリアルタイム可視化。
- 安全対策：PCIe 5.0対応のマザーボードを選び、データセンター向けのRAID構成を検討。
関連用語との違い
- Hugging Face Transformers：モデルのロードと推論を行うが、vLLM/SGLang/TGIは高速化とスケーラビリティに特化。
- ONNX Runtime：汎用推論エンジンで、FP8に未対応。vLLMはFP8 KVキャッシュを実装。
- OpenAI API：クラウドベースのサービスで、オンプレミスでの低レイテンシーは保証できない。
- LLMDeploy：マイクロサービス化は共通だが、vLLMはGPUメモリ最適化に重点。
よくある質問(FAQ)
Q1. vLLMとSGLangの違いは？
A1. vLLMはGPUメモリをページ単位で管理し、FP8 KVキャッシュでスループットを向上させる。SGLangはPrefix cachingとMulti‑LoRAを提供し、生成速度とFine‑Tuningの効率化を重視。
Q2. 2025年にリリースされたvLLM 0.6はどのように性能が向上した？
A2. PagedAttentionとFP8 KVキャッシュにより、従来のFP16ベースより10〜30倍のスループットを実現。GPUメモリ使用量は約30%削減。
Q3. 2026年にTGI Dockerがエンタープライズで採用される理由は？
A3. Rustベースで低レイテンシーと高スループットを両立し、Docker化により環境依存性が低く、CI/CDパイプラインに統合しやすい。
まとめ
vLLM、SGLang、TGIは、2025年から2026年にかけて業界標準へと進化したLLM推論サーバーである。FP8 KVキャッシュやPrefix caching、Rustベースの実装により、GPUメモリとレイテンシを最適化し、1秒あたり数万トークンの生成が可能になった。自作PCで構築する際は、GPU選定・電源・メモリ帯域幅に注意し、Docker Composeで環境を分離すると運用が容易になる。これらのサーバーを活用すれば、オンプレミスでの高速LLMサービスが実現可能だ。