vLLM デプロイPC｜並列推論サーバー構築の2026年構成

DeepSeek V3.1やLlama 3.3 70B、さらにはQwen3-235Bといった、パラメータ数が数百億から数千億規模に達する巨大なLLM（大規模言語モデル）の推論において、最大の障壁となるのはトークン生成時のスループット低下とVRAM不足です。特に、Continuous Batchingを有効にした状態で多数のリクエストが同時に流入すると、KV Cacheの肥大化によってGPUメモリが瞬時に枯渇し、推論遅延（Latency）が急増します。vLLM 0.6以降で実装が進むPagedAttentionやSpeculative Decodingといった技術を最大限に引き出すには、単なるGPUの枚数だけでなく、PCIeレーン数やシステムメモリ帯域、Gen5 NVMeへのスワップ性能まで計算し尽くしたハードウェア構成が求められます。4x RTX 4090とThreadripper PRO 7975WXを軸とした、2026年基準の並列推論特化型ワークステーションの設計指針を詳述します。

vLLMの核心技術：PagedAttentionとContinuous Batchingがもたらす推論スループットの革命

大規模言語モデル（LLM）のデプロイにおいて、最大のボトルネックとなるのは計算リソースそのものよりも、むしろ「KV Cache（Key-Value Cache）」のメモリ管理効率です。vLLM 0.6以降のバージョンで標準実装されているPagedAttention技術は、OSにおける仮想メモリ管理の概念をLLMの推論プロセスに持ち込んだ画期的なアルゴリズムです。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ました。しかし、生成されるトークン数が予測不可能なLLMにおいて、この手法は「メモリの断片化（Fragmentation）」と「過剰な予約（Over-reservation）」を引き起こし、利用可能なVRAM容量を著しく圧迫していました。

PagedAttentionは、物理的なメモリ空間を固定サイズの「ページ」として管理することで、この問題を解決します。非連続的なメモリ領域にKV Cacheを格納可能にし、リクエストごとに必要な分だけ動的に割り当てるため、メモリの利用効率が劇的に向上します。これにより、同じ24GBのVRAMを持つRTX 4090であっても、従来の方式より数倍から十数倍高いバッチサイズ（同時並列処理数）を実現できます。

さらに、Continuous Batching（継続的バッチング）の導入は、推論スループットを決定づけるもう一つの柱です。従来の静的なバッチングでは、バッチ内の全リクエストが終了するまで次のリクエストを受け付けられない「待ち時間」が発生していました。一方、vLLMが採用するContinuous Batchingは、あるリクエストの生成が完了した瞬間に、新しいリールクエストを空いたスロットへ即座に挿入します。これにより、GPUの演算ユニット（CUDAコア）の稼働率を常に高水準で維持することが可能となります。

以下の表は、従来の静的バッチングとvLLMによるContinuous Batchingを用いた場合の、メモリ利用効率とスループットの比較イメージです。

2026年における推論サーバー構成の決定版：GPU・CPU・メモリの選定基準

2026年現在のLLM推論環境、特にQwen3-235BやDeepSeek V3.1といった超巨大モデルをマルチGPU環境で運用する場合、単一のコンポーネントの性能ではなく、システム全体の「データ転送帯域」と「メモリ容量」のバランスが決定的な意味を持ちます。推論サーバー構築における黄金律は、GPUのVRAM容量をいかに最大化し、かつCPU-GPU間の通信ボトルネックを排除するかという点に集約されます。

GPU選定においては、NVIDIA GeForce RTX 4090（24GB VRAM）を4基搭載する構成が、コストパフォーマンス面で依然として最強の選択肢です。ただし、単に並べるだけでは不十分です。各GPU間のデータ同期と重みの分割（Tensor Parallelism）を高速化するため、PCIe Gen5レーンをフル帯域で提供できるプラットフォームが不可欠となります。具体的には、AMD Threadripper PRO 7975WX（32コア/64スレッド）のような、多レーン構成が可能なワークステーション向けCPUを選択し、各GPUに対して独立したPCIe x16レーンを割り当てることが必須条件です。

メモリおよびストレージのスペックについても、妥協は許されません。KV Cacheの巨大化に伴い、システムメモリ（RAM）へのスワップやモデルのロード速度が重要度を増しています。256GB以上のDDR5-6400（PC5-51200）構成を採用することで、大規模なモデルウェイトの展開時間を短縮し、マルチプロセスでの推論管理を安定させます。また、モデルデータの読み込みにはPCIe Gen5対応のNVMe SSD（例：Crucial T705 8TBなど）を使用し、数テラバイトに及ぶチェックポイント・データの高速ロードを実現する必要があります。

推奨される構成スペックの要約は以下の通りです。

• CPU: AMD Threadripper PRO 7975WX (32C/64T, Base 3.8GHz / Boost 5.1GHz)
• GPU: NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB × 4基 (合計VRAM 96GB)
• System RAM: 256GB DDR5-6400 ECC Registered DIMM (8枚構成)
• Storage: 8TB NVMe SSD (PCIe Gen5 x4, Read up to 14,500 MB/s)
• PSU: 2000W以上 (80PLUS TITANIUM認証、各GPUへの独立給電を考慮)

実装におけるボトルネックと回避すべき落とし穴：VRAM不足とPCIe帯域のジレンマ

vLLMを用いたサーバー構築において、最も頻繁に遭遇するトラブルは「Out of Memory (OOM)」エラーです。これは単にモデルがVRAMに入らないことだけを指すのではありません。PagedAttentionによって効率化されているとはいえ、コンテキストウィンドウ（入力＋出力トークン数）を拡張しすぎると、KV Cacheが指数関数的に増大し、計算に必要な演算領域（Activation）を圧突してしまいます。特にLlama 3.3 70Bのような高精度モデルを、長い文脈で運用しようとする際、スロットあたりのメモリ割り当て設定（gpu_memory_utilization）の微調整を誤ると、推論開始直後にシステムがクラッシュします。

もう一つの深刻な落とし穴は、「通信帯域の飽和」です。4枚のGPUを用いてTensor Parallelism（TP=4）を実行する場合、各レイヤーの計算結果を全GPU間で集約（All-Reduce）する必要があります。この際、PCIeスイッチを経由する通信がボトルネックとなり、GPUの演算性能が宝の持ち腐れとなるケースが多々あります。例えば、安価なコンシューマ向けマザーボードで、x16/x4/x4/x4のようなレーン分割構成をとってしまうと、通信遅延（Latency）が増大し、スループットが激減します。必ず、Threadripper PRO等のプラットフォームを用い、全スロットに十分なレーン数を確保してください。

さらに、熱設計（Thermal Management）も無視できない実装上の課題です。RTX 4090クラスのGPUを4基密着させて配置すると、吸気不足によるサーマルスロットリングが発生し、クロック周波数が低下して推論速度が不安定になります。1基あたりのTDPは最大450Wに達するため、4基構成ではGPUだけで1800W、システム全体では2000Wを超える電力を消費します。

回避すべき設計ミス一覧：

• PCIeレーンの不適切な分割: 4枚のGPUがx8/x8/x8/x8以下の帯域で動作する構成（通信遅延の増大）
• メモリ帯域の不足: DDR5-4800などの低速なメモリ採用（CPUによる前処理・トークナイズの遅延）
• 冷却設計の欠如: GPU間の隙間が2スロット未満の構成（サーマルスロットリングによる性能低下）
• 電源容量の計算ミス: ピーク時のスパイク電流を考慮しないPSU選定（システムシャットダウンのリスク）

推論コストとパフォーマンスの極限最適化：Speculative Decodingによる低遅延化への挑戦

2026年の推論サーバー運用における究極の最適化技術は、「Speculative Decoding（投機的デコード）」です。vLLMがサポートする「vLLM Spec Decode」機能を利用すれば、軽量なドラフトモデル（例：Llama-3-8B）を用いて、あらかじめ数トークン先を予測生成し、その結果を巨大なターゲットモデル（例：Qwen3-235B）で一括検証するというプロセスが可能になります。これにより、計算コストの高い巨大モデルの推論において、ドラフトモデルが正解を導き出した場合には、1トークンあたりの生成時間を劇的に短縮できます。

この技術を最大限に引き出すには、ハードウェア構成とモデル・サイズの整合性が重要です。例えば、4x RTX 4090環境では、235BクラスのモデルをFP8やAWQ（Activation-aware Weight Quantization）を用いて量子化し、VRAM内に収めることが前提となります。量子化による精度低下を抑えつつ、いかにKV Cacheのサイズを圧縮し、ドラフトモデルとの検証プロセスを高速化するかが、ユーザー体験（Time To First Token: TTFT）とスループットの両立における鍵となります。

運用コストの最適化という観点では、単なる「推論速度」だけでなく、「1ドルあたりの生成トークン数」を指標にすべきです。量子化技術（4-bit/8-bit）の導入は、VRAM消費量を半分以下に抑えつつ、スループットを2倍以上に引き上げる可能性があります。しかし、極端な量子化はモデルの推論ロジックを破壊するため、DeepSeek V3.1のような複雑なアーキテクチャを持つモデルでは、精度検証（Perplexity測定）を必ず併用してください。

以下の表は、4x RTX 4090構成における、モデルサイズ別の期待される運用特性のシミュレーションです。

このように、2026年のvLLMデプロイPC構築は、単なるパーツの組み合わせではなく、通信帯域、メモリ管理、量子化アルゴリズム、そして冷却設計を統合的に設計する「システム・エンジニアリング」そのものと言えます。

推論性能を左右するハードウェア構成の徹底比較

vLLM 0.6以降、PagedAttentionによるKV Cache管理の効率化とContinuous Batchingの高度化により、単一GPUあたりのスループットは飛躍的に向上しました。しかし、Qwen3-235BやDeepSeek V3.1といった巨大なパラメータを持つモデルを実用的なレイテンシで稼働させるには、単なる計算力（TFLOPS）だけでなく、メモリ帯域幅とVRAM容量のバランスが決定的な要因となります。

以下に、2026年現在の推論サーバー構築において検討すべき主要コンポーネントのスペック比較をまとめました。

GPU：メモリ帯域幅とVRAM容量の相関

LLMの推論プロセスにおけるボトルネックは、多くの場合、演算器ではなくメモリ帯域（Memory Bandwidth）にあります。PagedAttentionがどれほど効率的にKV Cacheを再利用できたとしても、モデルウェイトのロード速度が追いつかなければ、トークン生成速度（Tokens per second）は頭打ちとなります。

モデル別：推奨GPU構成と同時並列リクエスト数

vLLMのContinuous Batchingを最大限に活かすには、モデルのサイズに対して十分な「余剰VRAM」を確保し、KV Cacheをどれだけ展開できるかが鍵です。Speculative Decoding（推論加速技術）を利用する場合、ドラフトモデル用のメモリ領域も計算に入れる必要があります。

CPU・システムメモリ：PCIeレーン数とデータ転送効率

マルチGPU構成（特に4x RTX 4090）において、最も見落とされがちなのがCPUのPCIeレーン数です。Gen5 NVMeからのモデルロードや、GPU間通信における帯域不足は、推論開始時のレイテンシ悪化を招きます。Threadripper PROのようなワークステーション向けプラットフォームが選好される理由は、この広大なレーン数にあります時あります。

電源・冷却：高負荷稼働時の熱設計と電力供給

4枚のRTX 4090をフル稼働させる構成では、瞬間的なスパイク電力（Transient Spikes）への対策が必須です。また、vLLMによる連続的なバッチ処理はGPU温度を急激に上昇させるため、冷却ソリューションの選択肢によってシステムの安定性が決まります。

ストレージ：モデルロード・レイテンシの比較

巨大なパラメータを持つモデル（数百GB規模）を、推論サーバー起動時やスワップ時にどれだけ高速にVRAMへ転送できるかは、運用上の可用性に直結します。Gen5 NVMeへの投資は、大規模モデルのデプロイ時間を劇的に短縮します。

これらの比較から明らかなように、vLLMを用いた並列推論サーバーの構築においては、GPUのVRAM容量を最優先としつつ、次いでPCIeレーン数とメモリ帯域幅を確保する設計が、2026年における「失敗しない構成」の定石と言えます。特にQwen3クラスのモデルを扱う場合は、単体GPUの性能以上に、システム全体のデータパス（Storage → RAM → PCIe → VRAM）の整合性が重要となります。

よくある質問

Q1. 4枚のRTX 4090を搭載したvLLMサーバーの構築費用はどのくらいですか？

Threadripper PRO 7975WXとRTX 4090を4基使用し、256GBのDDR5メモリや8TBのGen5 NVMe SSDを搭載した構成では、パーツ代だけで約350万〜400万円程度を見込む必要があります。特に高出力な1600W〜2000W級の電源ユニットや、多枚数GPUを冷却するための大型ケース、水冷システムなどの周辺機器を含めると、予算はさらに膨らみます。

Q2. 業務用のH100と比較して、RTX 4090構成のコストパフォーマンスはどうですか？

単一性能あたりの価格では、RTX 4090の方が圧倒的に優れています。H100（1枚あたり約500万円以上）を導入する予算があれば、RTX 4090を4枚搭載したサーバーが構築可能です。vLLMのContinuous Batchingを活用すれば、合計96GBのVRAMを持つ4枚構成は、Llama 3.3 70Bなどの推論において、コストあたりのスループット（tokens/sec）でH100に匹敵する効率を実現できます。

Q3. Qwen3-235Bのような巨大なモデルを動かすには、どの程度のVRAMが必要ですか？

Qwen3-235BクラスのモデルをFP16精度でロードする場合、約470GBのVRAMが必要です。RTX 4090（24GB）では全く足りないため、4bit量子化（AWQやGPTQ）を前提としても、最低でも24GB×20枚分、つまり実用的な構成ではRTX 4090を8基搭載したノードが理想的です。Llama 3.3 70Bであれば、2枚のRTX 4090（合計48GB）で十分に動作可能です。

Q4. RTX 6000 AdaとRTX 4090、どちらを推論サーバーに選ぶべきですか？

予算が許し、1枚のGPUにモデルを収めたい場合はRTX 6000 Ada（48GB）が最適です。一方、vLLMによる並列推論性能（スループット）を重視し、複数枚のGPUにモデルを分割配置することを前提とするなら、RTX 4090の方がコスト効率は極めて高いです。ただし、4090はPCIeレーン帯域がボトルネックになりやすいため、Threadripper PRO等の多レーンCPUが必須となります。

Q5. vLLMの動作を安定させるために、システムメモリ（RAM）はどの程度積むべきですか？

モデルの重みをディスクからVRAMへロードする際や、巨大なKV Cacheを管理する際のオーバーヘッドを考慮すると、GPU合計VRAMの2倍以上の容量が推奨されます。4枚のRTX 4090構成であれば、最低でも128GB、安定した運用を目指すなら256GBのDDR5-6400メモリを搭載することで、DeepSeek V3.1のような大規模モデルのロード遅延を最小限に抑えられます。

Q6. 複数枚のGPUを使用する場合、CPUのPCIeレーン数は重要ですか？

極めて重要です。RTX 4090を4枚使用し、かつ各スロットでPCIe Gen5 x16（またはx8）の帯域を確保するには、通常のCore i9等では不足します。Threadripper PRO 7975WXのように、128レーンのPCIe Gen5をサポートするワークステーション向けCPUを選定してください。レーン数が不足し、x4接続などに制限されると、PagedAttentionによるメモリ管理効率が低下し、推論速度が著しく悪化します。

Q7. GPUの熱暴走を防ぐための対策はありますか？

4枚のRTX 4090を密着させて配置すると、吸気不足により数分でサーマルスロットリングが発生します。解決策としては、ブロワーファンタイプのGPUを採用するか、水冷ブロックを用いたカスタム水冷システムの導入が有効です。また、筐体にはFractal Design Meshify 2 XLのような大容量エアフロー重視のケースを選定し、前面から背面へ強力な風圧を作る構成が必須です。

Q8. vLLMで「Out of Memory (OOM)」エラーが発生した際の対処法は？

PagedAttentionによるKV Cacheの割り当てがVRAMを圧迫している可能性があります。vLLM起動時の引数である --gpu-memory-utilization の値を、デフォルトの0.9から0.8や0.7に下げて調整してください。また、Llama 3.3 70Bなどのモデルを使用する際は、量子化（AWQ等）を用いてモデル自体のメモリ占有量を減らすことも、エラー回避とスループット維持の両面で極めて効果的です。

Q9. Speculative Decoding（投機的デコード）を導入するメリットは何ですか？

Speculative Decodingは、軽量なドラフトモデル（Llama-3-8Bなど）を使用して先にトークンを予測し、検証を行う技術です。vLLM 0.6以降でサポートされているこの機能を利用すると、RTX 4090環境において推論速度を2倍から3倍程度に加速できる場合があります。ただし、ドラフトモデル自体もVRAMを消費するため、GPUの空き容量と計算リソースのバランスを見極める必要があります。

Q10. 今後のAI推論トレンドとして、どのような構成が主流になりますか？

今後はFP8やINT4といった低精度演算への最適化が進み、DeepSeek V3.1のようなモデルをより少ないVRAMで動かす技術が標準化されます。それに伴い、単なるGPUの枚数競争ではなく、PCIe Gen5/Gen6による高速な通信帯域と、NVMe SSDからの超高速ロードを実現する「データスループット」がサーバー構成の決定的な差別化要因となっていくでしょう。

まとめ

2026年におけるvLLM推論サーバー構築の本質は、単なるGPU性能の追求ではなく、PagedAttentionやSpeculative Decodingといった最新アルゴリズムを支える「メモリ帯域」と「I/O効率」の最大化にあります。

• vLLM 0.6以降の機能を最大限引き出すため、4x RTX 4090構成による広大なVRAM空間の確保がスループット向上の鍵となる。
• Speculative Decodingを有効活用し、Qwen3-235BやDeepSeek V3.1といった超巨大モデルの推論遅延（Latency）を抑制する設計を行う。
• Threadripper PRO 7975WXを採用し、マルチGPU間通信を阻害しない十分なPCIeレーン数と帯域幅を確保する。
• DDR5-6400メモリとGen5 NVMe SSDの採用により、モデルウェイトのロードおよびKV Cache管理におけるボトルネックを排除する。
• Continuous Batchingによる並列リクエスト処理において、システム全体のデータ転送効率（PCIe Gen5/DDR5）が推論性能の決定打となる。

大規模LLMのローカルデプロイを検討している場合は、まず現在のGPU枚数とPCIeレーン数の制約を確認し、ボトルネックとなるI/O周りのアップグレード計画を立てることを推奨します。