概要
https://zenn.dev/kotoba_tech/articles/98feb05f24c082
詳細内容
## LLM Servingを支える技術
https://zenn.dev/kotoba_tech/articles/98feb05f24c082
LLM推論システムの効率化に不可欠なバッチ処理、KVキャッシュ管理、GPU・CPU最適化、分散処理など、多岐にわたる基盤技術を網羅的に解説する。
**Content Type**: Technical Reference
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 81/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[LLM Serving, バッチ推論, KVキャッシュ最適化, GPU推論最適化, 分散推論]]
記事は、大規模言語モデル（LLM）の推論を効率的に提供する、多岐にわたる技術を体系的に解説しています。LLM推論は莫大な計算とメモリを要するため、サービス提供における効率化が極めて重要です。
まず、LLM推論の効率を最大化する**バッチ推論**の重要性を強調します。LLM推論がメモリバウンドになりがちな特性から、複数リクエストをまとめて処理するバッチサイズを増やすことで、GPUの利用効率とスループットが向上。リクエストごとにトークン長が異なる問題を解決する**Continuous Batching**がGPU利用率を常に高く保ちます。
次に、メモリ消費のボトルネックとなる**KVキャッシュの管理**について深く掘り下げます。OSページングに着想を得た**PagedAttention**は、KVキャッシュを固定サイズブロックに分割し、メモリ断片化を防ぎつつ最大バッチサイズを拡大。プロンプトの共通部分を再利用する**Prefixキャッシュ**は、計算量とメモリ消費を削減します。
さらに、**実装レベルの最適化**として、GPUのカーネル起動オーバーヘッドを削減する**カーネル融合（FlashAttentionなど）**や、CPU側のボトルネックを解消する**CUDA Graph、非同期処理**が紹介されます。ユーザー体験に直結するTTFTとTPOTを改善するため、**Chunked PrefillやPrefill/Decode分離**といった高度なスケジューリング戦略も解説されています。
**アルゴリズムレベルの工夫**も多岐にわたります。モデルパラメータのビット数を削減する**量子化**は、メモリ消費と推論速度を向上。KVキャッシュの不要部分を捨てる**スパース化（StreamingLLMなど）**や、小型モデルでトークンを先行生成し大型モデルで検証する**投機的デコーディング**は、推論効率を高めます。JSONなど特定フォーマットでの生成を制約する**構造的デコーディング**も、推論サイクル削減に寄与します。
最後に、**モデルアーキテクチャの進化（MQA, GQA, MLAなどによるKVキャッシュ削減、Sliding Window Attention）**や、**分散推論（データ並列、パイプライン並列、テンソル並列）**の手法に触れ、DeepSeekの推論インフラを例に、これらの最先端技術が大規模LLMサービスをどのように支えているかを具体的に示しています。本記事は、効率的なLLMサービス構築を目指すエンジニアにとって、深い洞察を提供する必読の内容です。