概要
vLLMを例に、PagedAttentionや継続的バッチ処理、分散サービング、投機的デコードなど、現代の高性能LLM推論エンジンを支える主要コンポーネントと最適化手法を網羅的に解説した技術ガイド。
詳細内容
本記事は、オープンソースのLLM推論エンジンであるvLLMの内部構造を、基本設計から高度な分散スケーリングまで詳細に解き明かしています。主な内容は以下の4点に集約されます。1) **エンジンの中核**: PagedAttentionによる効率的なKVキャッシュ管理、リクエストを動的に処理する継続的バッチ処理（Continuous Batching）、およびスケジューラのロジック。2) **高度な最適化機能**: プロンプトを分割処理するChunked Prefill、キャッシュを再利用するPrefix Caching、FSMを用いた構造化出力（Guided Decoding）、および推論加速のための投機的デコード（Speculative Decoding）。3) **分散アーキテクチャ**: テンソル並列（TP）やパイプライン並列（PP）を用いたマルチGPU構成から、データ並列（DP）によるマルチノード・サービングへの拡張。4) **パフォーマンス分析**: レイテンシ（TTFT/ITL）とスループットのトレードオフをルーフラインモデルを用いて解説しています。2025年8月時点のV1エンジンのコードベースに基づいた、エンジニア向けの深い技術的洞察を提供しています。