Continuous Batching（コンティニュアスバッチング）
動的バッチ推論スケジューリング。vLLM continuous batching・TGI rolling batch・SGLang Radix・DeepSpeed-FastGen Dynamic SplitFuse・NVIDIA TensorRT-LLM in-flight batchingが2026年代表、Per-request dynamic add/removeでGPU利用率80%+、Static Batch比3-10xスループット達成。
概要
Continuous Batching（コンティニュアスバッチング）は、LLM 推論における動的バッチスケジューリング手法である。2026年時点で代表的な実装として、vLLM continuous batching、TGI rolling batch、SGLang Radix、DeepSpeed‑FastGen Dynamic SplitFuse、NVIDIA TensorRT‑LLM in‑flight batching が挙げられる。これらは、Per‑request dynamic add/remove により GPU 利用率 80% 以上を実現し、Static Batch と比べて 3‑10x スループットを達成する点が特徴である。
主な特徴・仕組み
- 動的にリクエストを集約し、GPU への投入タイミングを最適化
- バッチサイズは実行時に自動調整、必要に応じて分割・統合
- In‑flight batching により、待ち時間を最小化しスループットを最大化
- 低遅延を維持しつつ、GPU メモリ使用量を抑制
- 1 つの GPU で複数モデルを同時実行可能
- 既存の推論エンジンとシームレスに統合
- 2025年に登場した RTX 5090 で 24GB GDDR7 を活用し、メモリ帯域幅を最大化
- Ryzen 9 9950X3D の 5.7GHz クロックで CPU 側の前処理を高速化
- Core Ultra 9 285K の 2.5GHz で低レイテンシを実現
- 2026年の NVIDIA TensorRT‑LLM は、TensorRT で 80% GPU 利用率を維持しつつ、3‑10x スループットを実証
スペック/製品比較表
| Feature | vLLM | TGI | SGLang | DeepSpeed | TensorRT‑LLM |
|---|---|---|---|---|---|
| GPU 利用率 | 80% | 78% | 82% | 81% | 80% |
| スループット倍率 | 3‑10x | 4‑9x | 5‑8x | 3‑10x | 3‑10x |
| バッチサイズ | 64 | 128 | 32 | 64 | 128 |
| ランタイム遅延 | 15ms | 18ms | 12ms | 16ms | 14ms |
具体例・対応製品
- vLLM continuous batching：RTX 5090 で 24GB GDDR7 を使用し、1 秒間に 2000 以上のリクエストを処理
- TGI rolling batch：Ryzen 9 9950X3D の 5.7GHz で前処理を高速化、GPU への投入を最適化
- SGLang Radix：Core Ultra 9 285K の 2.5GHz で低レイテンシを実現、メモリ効率を向上
- DeepSpeed‑FastGen Dynamic SplitFuse：DDR5‑6000 と PCIe 5.0 x16 を組み合わせ、データ転送を高速化
- NVIDIA TensorRT‑LLM：2026年にリリースされた TensorRT で、GPU 利用率 80% 以上を維持しつつ、3‑10x スループットを実現
自作PCでの選び方・注意点
- GPU は 24GB GDDR7 以上を推奨、RTX 5090 が代表例
- メモリは DDR5‑6000 以上、PCIe 5.0 x16 接続が必要
- CPU は 5.7GHz 以上のクロックで前処理を高速化
- 電源は 1000W 以上、80+ Platinum 以上の認証
- 冷却は液体冷却または高性能ファンで 80% GPU 利用率を維持
- ソフトウェアは vLLM、TGI、SGLang、DeepSpeed、TensorRT‑LLM のいずれかを選択し、互換性を確認
- 2025年に登場した最新ドライバを必ずインストール
- バッチサイズは 64 以上を目安に設定、必要に応じて分割
関連用語との違い
- In‑flight batching：リクエストが GPU に到達する前に集約する手法。Continuous Batching はこれをさらに動的に拡張し、リクエストの追加・削除をリアルタイムで行う。
- Rolling batch：一定時間ごとにバッチを作成する方式。Continuous Batching は時間ベースではなく、GPU の空き状況に応じてバッチを生成。
- SplitFuse：バッチを分割し、複数 GPU へ分散する手法。Continuous Batching は単一 GPU 内での動的分割を主に扱う。
よくある質問
Q1. Continuous Batching はどのような環境で最も効果的ですか？
A1. GPU 利用率が 80% 以上を目指す大規模推論タスクで、リクエストが頻繁に発生する環境が最適です。
Q2. 既存の推論エンジンと併用できますか？
A2. はい、vLLM、TGI、SGLang、DeepSpeed、TensorRT‑LLM はそれぞれ既存の推論フレームワークと統合可能です。
Q3. 低レイテンシが必要なケースはどう対処しますか？
A3. バッチサイズを小さく設定し、SplitFuse を併用することでレイテンシを抑えつつスループットを維持できます。
まとめ
Continuous Batching は、LLM 推論における GPU リソースの最適化を実現する次世代技術である。2026年の代表実装は、Per‑request dynamic add/remove により 80% 以上の GPU 利用率と 3‑10x スループットを同時に達成し、従来の Static Batch を凌駕する性能を示している。自作PC での導入を検討する際は、RTX 5090、Ryzen 9 9950X3D、Core Ultra 9 285K などのハードウェアと、vLLM、TGI、SGLang、DeepSpeed、TensorRT‑LLM などのソフトウェアを組み合わせ、最適な構成を選択することが鍵となる。