Inference Engine vLLM/SGLang/TGI/TRT-LLM 2026（インファレンスエンジン）
本番LLM推論エンジン比較。vLLM 0.7+ (PagedAttention・Continuous Batching・FP8・Speculative Decoding)・SGLang 0.4 (RadixAttention・Constrained Decoding)・HuggingFace TGI 3.0・TensorRT-LLM 0.18 (NVIDIA最強・FP8/INT8)・MLC LLM・LMDeploy 0.7・Ray Serve・vLLM AscendとIntel・Mistral.rs (Rust)・¥0 OSS、2026年vLLM企業デファクト。
概要
Inference Engine vLLM/SGLang/TGI/TRT‑LLM 2026 は、商用向け LLM 推論を高速化するためのエンジン群を統合したプラットフォームです。vLLM 0.7 以降は PagedAttention、Continuous Batching、FP8、Speculative Decoding で推論速度を 2‑3 倍に向上。SGLang 0.4 は RadixAttention と Constrained Decoding を採用し、特定タスクで 1.5 倍の throughput を実現。HuggingFace TGI 3.0 は API ベースで多言語対応、TensorRT‑LLM 0.18 は NVIDIA GPU 上で FP8/INT8 を最適化。2026 年に vLLM が企業デファクトとなり、OSS ベースの推論エンジンが市場をリードします。
主な特徴・仕組み
- PagedAttention：vLLM 0.7 で導入、メモリ使用量を 30% 削減し 8.0 TFLOPS を超える推論速度。
- Continuous Batching：1 ms 以内にバッチサイズを動的に拡張、平均レイテンシ 0.5 ms。
- FP8/INT8：TensorRT‑LLM 0.18 で 16‑bit 以上の精度を維持しつつ 2×高速化。
- RadixAttention：SGLang 0.4 の高速化手法、推論コストを 25% 削減。
- Speculative Decoding：vLLM 0.7 で 20% 以上の生成速度向上。
- Constrained Decoding：SGLang 0.4 で生成結果の品質を 1.2 倍に向上。
- HuggingFace TGI 3.0：REST/GRPC API で 1,000 TPS をサポート。
- Ray Serve：分散デプロイで 5×スケーラビリティ。
- vLLM Ascend/Intel：ARM/Intel x86 で 10% 以上のパフォーマンス差。
- Mistral.rs：Rust で実装、メモリ効率 15% 向上。
スペック比較表
| エンジン | バージョン | 主な技術 | 推論速度 | 推奨 GPU |
|---|---|---|---|---|
| vLLM | 0.7+ | PagedAttention, Speculative Decoding | 8.0 TFLOPS | RTX 4090, H100 |
| SGLang | 0.4 | RadixAttention, Constrained Decoding | 6.5 TFLOPS | RTX 5090, A100 |
| TGI | 3.0 | API ベース | 5.0 TFLOPS | RTX 3090, RTX 4090 |
| TensorRT‑LLM | 0.18 | FP8/INT8 | 9.2 TFLOPS | RTX 5090, H100 |
具体例・対応製品
- NVIDIA RTX 5090 – 24 GB GDDR7、TDP 450 W、FP8 16‑bit 推論に最適。
- AMD Ryzen 9 9950X3D – 12 コア 24 スレッド、2.5 GHz、Ray Serve でマルチスレッド推論に対応。
- DDR5‑6000 – 32 GB、低レイテンシ 12 ns、SGLang の高速バッファに最適。
- H100 Tensor Core GPU – 80 GB HBM2e、FP8 12 TFLOPS、TensorRT‑LLM 0.18 で最大 1.8×速度向上。
- Intel Xeon W‑3300 – 28 コア、16 GB DDR5、vLLM Ascend で 3×高速化。
自作PCでの選び方・注意点
- GPU 選択：FP8/INT8 対応 GPU（RTX 5090、H100）を優先。
- メモリ容量：24 GB 以上推奨、DDR5‑6000 でレイテンシ低減。
- 電源容量：450 W 以上、80 + 80 % の余裕を確保。
- 冷却設計：高 TDP（450 W）に耐える水冷または高性能エアクーラー。
- OS/ドライバ：Linux 5.15+、CUDA 12.1 以降。
- CPU 性能：Ray Serve で 8 コア以上推奨、Intel Xeon W‑3300 で 28 コア。
- PCIe バージョン：PCIe 5.0 を採用し帯域幅確保。
- ストレージ：NVMe SSD 1TB 以上、SSD の IOPS でバッチ処理速度に影響。
- ネットワーク：10GbE で API 通信遅延を抑制。
- ソフトウェア依存性：vLLM 0.8 で 2025 年に追加された PagedAttention 版を必ず利用。
関連用語との違い
- vLLM vs. HuggingFace TGI：vLLM は内部で Continuous Batching と Speculative Decoding を組み合わせ、TGI は API 重視で単純化。
- SGLang vs. TensorRT‑LLM：SGLang は RadixAttention によりメモリ効率重視、TensorRT‑LLM は NVIDIA GPU 専用で FP8/INT8 を最大化。
- MLC LLM / LMDeploy：これらは軽量推論用で、vLLM の 2026 年版は企業デファクトとして大規模デプロイをサポート。
- Ray Serve：分散デプロイに特化、vLLM との統合で 5×スケーラビリティ。
よくある質問(FAQ)
Q1. vLLM 0.8 は 2025 年にリリースされたと聞きましたが、現在のバージョンは何ですか？
A1. vLLM の最新安定版は 2026 年版 0.9 で、2025 年に登場した PagedAttention 版をベースに改良されています。
Q2. SGLang 0.5 は 2026 年にリリースされたとありますが、SGLang 0.4 で十分ですか？
A2. SGLang 0.4 は RadixAttention と Constrained Decoding を備えており、現行の多くのタスクで十分な性能を発揮します。0.5 は追加の最適化が必要な高負荷環境向けです。
Q3. TensorRT‑LLM 0.20 は 2026 年に登場したと聞きましたが、どのような差がありますか？
A3. 0.20 では FP8 以外に INT4 もサポートし、H100 で 12 TFLOPS 以上を実現。0.18 は FP8/INT8 のみです。
まとめ
Inference Engine vLLM/SGLang/TGI/TRT‑LLM 2026 は、各エンジンが持つ独自の高速化手法を組み合わせ、商用 LLM 推論をさらに加速します。2025 年に vLLM 0.8、2026 年に SGLang 0.5、TensorRT‑LLM 0.20 が登場し、企業デファクトとしての地位を確立。自作PC での構築では GPU、メモリ、電源、冷却を重点的に選定し、最新のソフトウェアを統合することで最大限の性能を引き出せます。