vLLM（ブイエルエルエム）とは？読み方・PagedAttentionでLLM推論を24倍高速化するOSS推論エンジンの仕組み・使い方・TGIとの違いを完全解説

vLLMとは

vLLM（ブイエルエルエム）とは、UC Berkeley Sky Computing Labで開発され、現在はオープンソースコミュニティとvLLMプロジェクトが主導する大規模言語モデル（LLM）の推論・サービングエンジンである。中核技術であるPagedAttentionによってKVキャッシュの管理を仮想メモリ風に行い、従来手法と比べてGPUのメモリ無駄を1〜4%程度まで削減する。論文ベースの計測では同一GPUで最大24倍のスループットを達成できるとされ、2026年現在、本番環境のLLM推論基盤として事実上の業界標準となっている。

イメージとしては「OSの仮想メモリの考え方をLLMのKVキャッシュに持ち込んだ仕組み」と捉えると分かりやすい。OSがメモリをページに分割して管理するように、vLLMはAttentionのKVキャッシュを16トークン単位のページに切り、必要なリクエストに動的に割り当てる。これによって複数リクエストの同時処理（連続バッチング）と、共通プレフィックスの共有が破綻なく実装できる。ここが重要なポイントです — 推論を高速化したいなら、まずvLLMが第一候補となる時代だ。

vLLMの読み方

ブイエルエルエム

ヴィエルエルエム

ブイエル（短縮系）

vLLMの仕組み

vLLMの内部は、PagedAttention・連続バッチング（Continuous Batching）・テンソル並列・スピキュレーティブデコードなど、推論最適化の主要技術がまとめて実装されている。ハイレベルには次の流れで動作する。

vLLMの推論パイプライン

①リクエストキュー

→

②連続バッチング

→

③PagedAttentionで KVキャッシュ管理

→

④デコード→ストリーム出力

PagedAttentionの中核アイデア

従来のAttention実装は、リクエストごとに最大コンテキスト長分のKVキャッシュを連続メモリで確保していた。これだと未使用の部分が大量に余り、論文の計測では60〜80%のメモリが浪費されていた。PagedAttentionは「KVキャッシュを16トークンのブロックに分割し、必要なときだけブロックを割り当てる」という設計を取る。OSのページング機構と同じ発想で、断片化を許容しつつ実効利用率をほぼ100%まで押し上げる。

連続バッチング（Continuous Batching）

覚えておきたいのは、この設計は実務では「QPSが高いLLMサービング」で大きな差を生むという点だ。従来のバッチ推論は「最も遅いリクエストの完了を全員が待つ」設計だったが、vLLMはトークン単位でリクエストを動的に追加・削除できる。短い応答が早く終われば、その空いたスロットに新しいリクエストが即座に流し込まれる。この設計がGPU使用率を高水準で維持する鍵になっている。

vLLMの使い方・実例

基本的な使い方（Quick Start）

# pip install vllm（CUDA環境前提）
from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct")
params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=512)

prompts = ["人工知能の今後を100字で要約して"]
outputs = llm.generate(prompts, params)
for o in outputs:
    print(o.outputs[0].text)

モデルIDはHugging Face Hubのリポジトリ名と互換。ローカルにダウンロード済みのGGUFやSafetensorsを指定することもできる。

よくある実装パターン

パターンA: OpenAI互換APIサーバとして起動

# OpenAI互換のHTTPエンドポイントを立てる
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --tensor-parallel-size 2

向いているケース: 既存のOpenAI SDK資産（LangChain・LangGraph・LlamaIndex等）をそのまま流用したい場合。プロキシ越しにOpenAIっぽく振る舞える。

避けるべきケース: シングルプロセスで完結させたい組み込み利用（HTTPオーバーヘッドが無駄）。

パターンB: Pythonアプリケーション内で同期生成

llm = LLM(model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", gpu_memory_utilization=0.9)
params = SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=1024)

batch = ["要約してください: ..." for _ in range(64)]
results = llm.generate(batch, params)

向いているケース: バッチ処理ジョブ・夜間集計・大量推論。連続バッチングの恩恵を最も享受できる。

避けるべきケース: マルチテナントSaaS（プロセス分離が弱いため、APIサーバ形式が安全）。

アンチパターン: GPUメモリの過小割り当て

# ⛔ 推奨されない
llm = LLM(model="...", gpu_memory_utilization=0.4)

PagedAttentionの利点はメモリの効率的な利用にある。gpu_memory_utilizationを低く設定すると確保ブロック数が減り、同時処理可能なリクエスト数が頭打ちになる。HBMの空き容量を他のプロセスに譲る理由がなければ0.85〜0.9程度に上げるのが定石だ。

vLLMのメリット・デメリット

覚えておきたいのは、本番運用では「セットアップの容易さ」と「最大スループット」のバランスを見て選ぶことだ。

メリット

PagedAttentionで実効メモリ利用率がほぼ100%、最大24倍の高速化
OpenAI互換APIサーバが標準提供されており、既存資産との接続が容易
テンソル並列・パイプライン並列・データ並列をネイティブサポート
LlamaやQwen、Mistralなど主要オープンモデルをほぼ網羅
Apache 2.0ライセンスで商用利用しやすい

デメリット

NVIDIA GPU以外（TPU・AMD ROCm・Apple Silicon）はサポートが追加実装中
細かいCUDAカーネル依存があり、新しいモデルアーキテクチャへの追随に時間がかかることがある
シングルリクエストの最低レイテンシは、専用最適化されたTensorRT-LLMより劣る場合がある
運用ではモニタリング・スケーリングを別途設計する必要がある

vLLMとTGI・TensorRT-LLMの違い

OSSのLLM推論エンジンとしては、Hugging Face TGI（Text Generation Inference）やNVIDIA TensorRT-LLMもよく検討される。下記の比較表で主要観点を整理する。

観点	vLLM	Hugging Face TGI	TensorRT-LLM
開発元	UC Berkeley + コミュニティ	Hugging Face	NVIDIA
中核技術	PagedAttention・連続バッチング	FlashAttention・連続バッチング	CUDA最適化カーネル・グラフ最適化
スループット	トップクラス（マルチリクエスト）	高い	最高（特定モデル・GPU限定）
セットアップ難度	低（pip install）	中（Docker推奨）	高（モデル変換が必要）
対応ハードウェア	NVIDIA中心、TPU/ROCm拡張中	NVIDIA / AMD / Habana	NVIDIA限定
ライセンス	Apache 2.0	Apache 2.0	NVIDIAライセンス

つまり「素早く立ち上げたい・OSSで運用したい」ならvLLM、「特定NVIDIA GPUで限界まで削りたい」ならTensorRT-LLMが向いている。実務ではモデルやSLAごとに使い分けるのが正解だ。

よくある誤解

誤解1: 「vLLMはNVIDIA GPUでしか動かない」

なぜそう誤解されるのか: 当初vLLMはCUDA向け実装が中心で、ベンチマーク資料も大半がH100やA100で測定されているため。Stack Overflowでも「ROCmでvLLMを動かすには」というQ&Aで「未対応」と回答されていた古い情報が残っている影響もある。

正しい理解: 公式ドキュメントによれば、2026年時点でAMD ROCm・Intel Gaudi・Google TPU・Apple Silicon・Huawei Ascendなどへの対応が段階的に進んでいる。ただし機能の網羅度はNVIDIA GPUが一歩先を行く状況にあり、最新の対応状況は必ず公式ページで確認すること。