概要
https://iwashi.co/2025/07/20/llm-inference
詳細内容
## LLM推論に関する技術メモ
https://iwashi.co/2025/07/20/llm-inference
大規模言語モデルの推論を本番環境で効率的に運用するためのメカニズム、最適化技術、およびデプロイにおける考慮事項を体系的に解説します。
**Content Type**: 🛠️ Technical Reference
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[LLM推論, GPU最適化, モデル量子化, 推論フレームワーク, デプロイメント戦略]]
LLM推論の最適化は、本番環境でのコスト削減とユーザー体験向上に不可欠です。API利用では見えにくい内部技術を理解することが、オープンウェイトLLMの活用や独自要件を満たす上で重要となります。特に、非最適化時にはGPUコストが10倍になるなど、パフォーマンスが直接ビジネスインパクトに繋がります。
推論プロセスは、プロンプト処理の「プレフィル」と、トークン生成の「デコード」の2フェーズで構成されます。それぞれTTFT（初回トークン生成時間）とITL/TPOT（トークン間レイテンシ）に影響し、計算特性が異なるため、両フェーズを分離して実行する戦略はレイテンシとスループットの鍵です。
LLMアプリではAPI型とセルフホスト型が選べますが、大規模運用やデータプライバシー要件では後者が有利です。セルフホストでは、GPUメモリ制約に対し、FP8/INT8などへの「量子化」（AWQ, GPTQ等）が、精度を保ちつつメモリ削減・高速化に極めて有効です。
vLLM, SGLangといった専用の「推論フレームワーク」は、同時リクエストをまとめてGPU利用率を最大化する「継続的バッチング」や、KVキャッシュ効率を高める「Paged Attention」、高速化を狙う「投機的デコーディング」などの技術で、実際のシステム性能を飛躍的に向上させます。特に継続的バッチングは、短いリクエストが長いリクエストを待つ「バブル」をなくし、GPUを常にフル稼働させることでスループットを劇的に改善します。
さらに、巨大モデルのデプロイには「データ並列」「テンソル並列」といった「並列化戦略」が不可欠です。これらの最適化を施したLLMインフラは、GPUプロビジョニング、コールドスタート問題、複雑な依存関係、適切な「オブザーバビリティ」など、通常のWebアプリケーションとは異なる多大なエンジニアリング労力を伴います。「InferenceOps」として体系的に運用する視点が、競争優位性を確立する上で不可欠だと強調しています。