大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、その推論にかかるコンピュートコストと性能の最適化が、開発者にとって重要な課題となっています。LLMを実用的なアプリケーションに組み込むためには、応答速度、スループット、そしてコストのバランスを考慮した設計が不可欠です。本記事では、LLMの推論時コンピュート設計における主要な考慮事項と、性能とコストを最適化するための最新手法について解説します。

LLM推論の基礎

LLM推論とは、学習済みのLLMにプロンプトを入力し、それに基づいてテキストを生成するプロセスです。このプロセスは通常、以下の2つの段階に分けられます:

1. プレフィルフェーズ: 入力トークンを処理し、中間状態（キーとバリュー）を計算します。この段階は並列化が可能で、GPUを効率的に利用できます.
2. デコードフェーズ: 中間状態を使用して、次のトークンを1つずつ生成します。この段階はメモリ律速であり、生成速度はメモリ帯域幅に大きく依存します.

性能指標

LLM推論の性能を評価するためには、以下の主要な指標を考慮する必要があります:

• Time to First Token (TTFT): プロンプトが送信されてから最初のトークンが生成されるまでの時間。ユーザーが応答を認識するまでの待ち時間を表します.
• Token Generation Time (TPOT): 最初のトークン以降のトークンを生成するためにかかる平均時間。テキストの生成速度を表します.
• Inter-Token Latency (ITL): 連続する2つのトークン間の時間。トークン生成の滑らかさを示します.
• Throughput: 単位時間あたりに処理できるリクエスト数または生成できるトークン数。システム全体の処理能力を表します.
• Latency: リクエストの送信から最後のトークンを受信するまでの合計時間.

コスト要因

LLM推論のコストは、主に以下の要因によって決まります:

• トークン数: 入力および出力トークンの総数。多くのLLMプロバイダーは、トークン数に基づいて料金を課金します.
• モデルのサイズと複雑さ: モデルが大きいほど、必要な計算リソースが多くなります.
• ハードウェア: GPUやCPUなどの計算資源の利用コスト.
• メモリ: LLMは大量のメモリを必要とするため、GPUメモリのコストが重要になります.

最適化手法

LLM推論の性能とコストを最適化するためには、以下の手法を組み合わせることが効果的です:

• モデル圧縮: 量子化、枝刈り、知識蒸留などの手法を用いて、モデルのサイズを削減します。これにより、メモリ使用量と計算コストを削減できます. 量子化はモデルの精度を下げずに高速化に繋がり、エッジデバイスでの実行も可能にします.
• バッチ処理: 複数のリクエストをまとめて処理することで、GPUの利用効率を高めます.
• キャッシング: 頻繁にアクセスされる応答をキャッシュに保存し、再計算を避けます. 特にKey-Value(KV)キャッシュはテキスト生成において効果的です.
• プロンプト最適化: プロンプトを簡潔にし、不要なトークンを削減することで、コストを削減します.
• ハードウェアの最適化: GPUの選択、混合精度推論、分散推論などの手法を用いて、ハードウェア資源を効率的に利用します.
• モデル並列化: パイプライン並列化、テンソル並列化、シーケンス並列化などの手法を用いて、複数のGPUにモデルを分散させます.
• 推論フレームワークの利用: vLLM、Triton、TensorRTなどの推論フレームワークは、LLM推論を最適化するための様々な機能を提供します.
• Speculative Decoding: 小さいモデルで推論候補を生成してからLLMで検証することで並列化を促進します.

最新動向 (2026年2月20日時点)

• オンデバイスLLM: スマートフォンなどのエッジデバイスでLLMを実行する技術が進化しています。これにより、低遅延、プライバシー保護、オフラインでの利用が可能になります.
• 省メモリ技術: 専門家によると、KVキャッシュ圧縮（エビクション、KVトークンプルーニングなど）、スケジューリング（PD非集約）、推測的復号化、推論トークン削減（CoT最適化、パスプルーニングなど）、および低ビット量子化カーネルは引き続き注目されています.
• 新しいハードウェア: NVIDIAのBlackwell/Rubin GPUにおけるネイティブFP4/FP8、融合および共有エピローグ/プロローグ（カーネル融合）、スレッドブロッククラスター（Blackwell/Rubin）などの領域に注目が集まっています.

将来の展望

LLM推論の最適化は、今後も重要な研究テーマであり続けるでしょう。より効率的なアルゴリズム、ハードウェア、ソフトウェアが開発されることで、LLMはさらに幅広い分野で活用されると期待されます。

結論

LLMの推論時コンピュート設計は、性能とコストのバランスを考慮した総合的なアプローチが求められます。本記事で解説した最適化手法を参考に、それぞれのアプリケーションに最適な設計を見つけてください。

参考文献

• LLM Inference Optimization | Speed, Cost & Scalability for AI Models - deepsense.ai
• Key metrics for LLM inference - BentoML
• LLM Inference Performance Engineering: Best Practices | Databricks Blog
• A Guide to LLM Inference Performance Monitoring | Symbl.ai
• Top 10 Methods to Reduce LLM Costs | DataCamp
• LLM Inference Benchmarking - Measure What Matters | DigitalOcean
• 7 Proven Strategies to Cut Your LLM Costs (Without Killing Performance) | by Rohit Pandey
• Reducing Latency and Cost at Scale: How Leading Enterprises Optimize LLM Performance
• The Ultimate Guide to LLM Inference Optimization for Scalable AI
• Reproducible Performance Metrics for LLM inference - Anyscale
• LLM Inference: Optimization Techniques & Metrics - Snowflake
• Mastering LLM Techniques: Inference Optimization | NVIDIA Technical Blog
• The Complete Guide to Reducing LLM Costs Without Sacrificing Quality - DEV Community
• LLM inference optimization: Tutorial & Best Practices - LaunchDarkly
• LLM Optimization Techniques, Checklist, Trends in 2026 | SapientPro
• The Definitive Guide to Local LLMs in 2026: Privacy, Tools, & Hardware - SitePoint
• LLM Optimization Techniques to Maximize Efficiency in 2026 | by Gaurav Sharma - Medium
• 7 Best GPU for LLM in 2026 (Including Local LLM Setups) - Fluence Network
• LLM Inference Hardware: An Enterprise Guide to Key Players | IntuitionLabs
• 500+ LLM Inference Optimization Techniques - Aussie AI
• On-Device LLMs: State of the Union, 2026 - Vikas Chandra
• LLM 2026 statistics: performance analysis and benchmarks for 2026 - Incremys
• The Best Open-Source LLMs in 2026 - Bento
• The On-Device LLM Revolution - Semiconductor Engineering

関連記事