vLLM (PagedAttention・UC Berkeley 2023)（ブイエルエルエム）
UC Berkeleyが開発した、PagedAttention技術を用いるLLM推論エンジン。OSの仮想メモリ管理に着想を得たKVキャッシュのブロック管理により、メモリ断片化を抑制し、極めて高いスループットと効率的なバッチ処理を実現する。
概要
LLM（大規模言語モデル）の推論プロセスにおける最大のボトルネックは、生成が進むにつれて肥大化する「KVキャッシュ」のメモリ消費と、それに伴うメモリ帯域の枯渇です。従来の推論エンジンでは、各リクエストに対して連続したメモリ領域を事前に確保する必要があり、これが「内部断片化（Internal Fragmentation）」を引き起こし、メモリの無駄遣いや同時実行数の制限を生んでいました。
vLLMは、オペレーティングシステムの仮想メモリ管理手法に着想を得た「PagedAttention」を導入することで、この課題を根本から解決しました。KVキャッシュを固定サイズの「ブロック」として管理し、物理メモリ上に不連続な形で割り当てることを可能にしたため、メモリ利用効率が劇的に向上しました。これにより、同一GPUリソース内でのバッチサイズ（同時実行数）の極大化が可能となり、スループットの大幅な改善を実現しています。
主要技術構成
| 技術要素 | 機能概要 | 推論へのメリット |
|---|---|---|
| PagedAttention | KVキャッシュをページ単位（ブロック）で管理 | メモリ断片化の解消、高密度なバッチングの実現 |
| Continuous Batching | リクエストの完了・開始を動的に制御 | 待機時間の削減、GPU稼働率の最大化 |
| Speculative Decoding | 小規模モデルによる先行生成と検証 | 生成トークンのレイテンシ（遅延）低減 |
| Chunked Prefill | 長大なプロンプトを分割して処理 | Prefillフェーズの計算負荷分散と安定化 |
| Prefix Caching | 共通プロンプト（System Prompt等）の再利用 | 計算コストの削減、マルチターン対向の高速化 |
推論エンジン・エコシステム比較
| 特徴 | vLLM | TensorRT-LLM | TGI (Text Gen Inference) | SGLang |
|---|---|---|---|---|
| 設計思想 | 高スループット・汎用性重視 | NVIDIAハードウェアへの極限最適化 | 安定したプロダクション運用 | 構造化生成・複雑な制御重視 |
| メモリ管理 | PagedAttentionによる柔軟な管理 | プリコンパイルされた高度なカーネル | 固定的なキャッシュ管理が主流 | 高度なKVキャッシュ再利用技術 |
| 導入難易度 | 低（Hugging Face互換性が高い） | 高（モデル変換・ビルドが必要） | 中（Rust/Pythonのハイブリッド） | 中（新しい構文への理解が必要） |
| 主な用途 | Self-hosted LLM / 研究開発 | 大規模エンタープライズ推論 | 安定稼働重視のAPIサービス | Agentic Workflow / 高度な推論制御 |
関連用語との違い
KV Cache と PagedAttention
KV Cacheは、過去のトークンのKey/Valueベクトルを保存しておく仕組みそのものを指しますが、PagedAttentionはそのキャッシュを「どのようにメモリ上に配置・管理するか」というアルゴリズムです。従来のKV Cacheが連続領域を必要としたのに対し、PagedAttentionは不連続な割り当てを可能にします。
Static Batching と Continuous Batching
Static Batchingは、全リクエストの生成完了を待ってから次のバッチを開始する手法であり、短いリクエストが長いリクエストに引きずられて待機が発生する問題があります。Continuous Batchingは、各リクエストの完了に合わせて即座に新しいリクエストを挿入できるため、GPUの計算資源を隙間なく活用できます。
Quantization と vLLM
Quantization（量子化）は、モデルの重みや活性化関数の精度を下げることでメモリ使用量を削減する手法です。一方、vLLMは推論エンジン側の管理技術であり、量子化されたモデルを効率的に動かすための基盤を提供します。両者は補完関係にあり、現代の運用ではAWQやFP8などの量子化モデルをvLLM上で稼働させることが標準となっています。
FAQ
Q1. 長大なコンテキスト（Long Context）への対応はどうなっていますか？
PagedAttentionによりメモリ断片化が抑えられるため、従来のエンジンよりもはるかに大きなシーケンス長を扱えます。さらに、Prefix Caching技術を用いることで、共通する長い指示文やドキュメントの内容をキャッシュとして保持し、再計算なしで高速に処理することが可能です。
Qစွာ. 推論の遅延（Latency）とスループット（Throughput）のどちらに効きますか？
vLLMは主に「スループット」の向上に特化しています。単一リクエストの生成速度を上げるのではなく、大量のリクエストを同時に処理する際の効率を最大化します。ただし、Speculative Decodingなどの機能を組み合わせることで、個々の生成レイテンシの低減も図ることができます。
Q3. どのようなハードウェア環境での利用が推奨されますか？
主にNVIDIA GPU（CUDA対応）を前提として設計されていますが、近年ではAMD ROCmへの対応も進んでいます。メモリ帯域幅とVRAM容量が性能の鍵となるため、大規模なモデルや高バッチサイズを扱う場合は、HBM（High Bandwidth Memory）を搭載した高性能なデータセンター向けGPUが推奨されます。