vLLMの将来性に魅力を感じて – 製造業SEが学ぶ大規模言語モデル推論エンジンの世界

🔍 はじめに

今日、Red Hatの営業担当の方とお話しする機会があり、その際に初めて「vLLM」という技術について聞きました。Red Hatらしく、オープンソース技術を活用したAIプラットフォームとしての取り組みについて熱心に語っていただき、特にvLLMを中核とした戦略について興味深い話を聞くことができました。

さらに調べてみると、2025年5月のRed Hat Summit 2025でも、vLLMを活用した「Red Hat AI Inference Server」や、vLLMをスケールさせる新しいオープンソースプロジェクト「llm-d」が発表されており、NVIDIA、Google Cloud、CoreWeaveなどの大手企業も参画しているとのこと。

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2505/22/news099.html

これだけの企業が注目している技術なら、製造業の社内SEとしても少し勉強しておいた方が良いのではないかと思い、基本的なところから調べてまとめることにしました。ChatGPTのようなLLMを自社で効率的に運用できる技術として、その将来性に強く魅力を感じています。

製造業の現場では、品質管理データの分析、作業手順書の自動生成、顧客問い合わせの自動応答など、LLMの活用場面が急速に広がっています。しかし、外部APIに依存することによるデータセキュリティの懸念や運用コストの問題は常につきまといます。

そんな中で知ったvLLMは、これらの課題を根本的に解決する可能性を秘めた技術だと感じました。オンプレミス環境で高効率なLLM推論を実現し、しかもオープンソースで導入可能。製造業のような機密性を重視する業界にとって、まさに理想的なソリューションではないでしょうか。

本記事では、vLLMの基本的な仕組みから最新の技術動向まで、製造業SEの視点で学んだ内容を整理しています。同じような立場の方々と、この技術の可能性を共有できれば嬉しく思います。

📚 背景

大規模言語モデル（LLM）の推論処理は、従来から大きな技術的課題を抱えていました。特に深刻なのがメモリ効率の問題です。研究によると、既存のLLM推論システムはGPUメモリの60～80%を無駄にしていることが判明しています。

この問題は、LLMが使用する「KV-Cache」（Key-Value Cache）と呼ばれるメモリ領域の管理方法に起因しています。従来システムでは、予測困難な文章生成長に対応するため、必要以上に大きなメモリブロックを予約し、しかもそれを固定的に占有してしまうのです。

製造業の立場から考えると、この非効率性は直接的にコスト増加につながります。数百万円するGPUハードウェアの大部分が活用されず、同時処理可能なリクエスト数も制限されてしまう。これでは、社内でのLLM活用を本格化するのは困難です。

従来システムの主な課題：

• 内部断片化：予測困難な生成トークン数のため、過剰なメモリ予約
• 外部断片化：固定サイズブロックと可変長シーケンスの不一致
• 低いスループット：メモリ制約による同時処理数の制限
• 高いハードウェアコスト：非効率な資源利用による設備投資増加

こうした背景の中で登場したのがvLLMです。カリフォルニア大学バークレー校のSky Computing Labで開発され、2023年に論文発表されたこの技術は、LLM推論の効率性を根本的に改善する革新的アプローチを提示しました。

💡 主要ポイント

vLLMとは？基本概念の理解

vLLMは、大規模言語モデルの推論とサービング（配信）を高速化するオープンソースライブラリです。名前から「Very Large Language Model」の略と誤解されることがありますが、実際は固有の製品名称です。

最も重要な特徴は、PagedAttentionという独自のメモリ管理アルゴリズムを採用している点です。これにより、従来システムの根本的な問題を解決し、劇的な性能向上を実現しています。

vLLMの主要特徴：

• オープンソース：MITライセンスで商用利用可能
• 高性能：最大24倍のスループット向上
• メモリ効率：無駄を4%未満に削減
• 幅広い対応：多様なハードウェアとモデルをサポート
• API互換：OpenAI APIとの互換性により移行が容易

製造業SEとしては、オンプレミス環境での自社運用が可能な点も魅力的です。機密性の高い生産データや品質データを外部に送信することなく、社内でLLM活用を推進できます。

PagedAttentionによるメモリ革新

PagedAttentionは、オペレーティングシステムの仮想メモリ管理からヒントを得た革新的技術です。PCやサーバーのOSが物理メモリを効率的に管理するのと同じ原理を、LLMのKV-Cache管理に応用しています。

従来システムの問題点：
従来のシステムでは、文章生成の完了まで必要なメモリサイズを予測できないため、十分に大きなメモリブロックを最初から確保していました。しかし、実際の文章が短い場合でも、確保したメモリ全体を占有し続けるため、大量の無駄が発生していました。

PagedAttentionの仕組み：

1. ページ分割：KV-Cacheを小さな固定サイズページに分割
2. 動的割り当て：文章生成の進行に合わせて必要分だけページを追加
3. ブロックテーブル管理：論理的位置と物理メモリページの対応を効率管理
4. メモリ共有：複数リクエスト間で共通ページを共有

この革新により、メモリ利用効率は劇的に改善されました。従来の60～80%という驚異的な無駄率が、4%未満まで削減されています。製造業の観点から言えば、同じハードウェア投資で5倍以上の処理能力を得られることを意味します。

驚異的な性能改善数値

vLLMの性能向上は、理論値ではなく実際のベンチマーク結果で実証されています。具体的な測定環境と結果を見てみましょう。

ベンチマーク環境：

• モデル：LLaMA-7B（NVIDIA A10G）、LLaMA-13B（NVIDIA A100 40GB）
• データセット：ShareGPT dataset（実際のユーザー会話データ）
• 比較対象：HuggingFace Transformers、HuggingFace TGI

スループット改善結果：

• HuggingFace Transformers比：最大24倍のスループット向上
• HuggingFace TGI比：最大3.5倍のスループット向上
• 単一出力完了：HF比14～24倍、TGI比2.2～2.5倍
• 並列出力完了：HF比8.5～15倍、TGI比3.3～3.5倍

レイテンシ性能：

• TTFT（Time to First Token）：約123ms
• スループット：600～650トークン/秒

製造業の実務で考えると、これらの数値は非常に意味があります。例えば、品質管理レポートの自動生成で従来24秒かかっていた処理が1秒で完了する、あるいは同時に処理できる作業指示書生成要求が10倍になる、といった具体的な改善が期待できます。

最新のV1アップデートと開発動向

2025年1月、vLLMプロジェクトは大きなマイルストーンを迎えました。vLLM V1のアルファリリースです。これは過去1.5年間の学習を基に、コアアーキテクチャを全面的に再設計したバージョンです。

V1の主要改善点：

• 1.7倍の高速化：従来のvLLMからさらなる性能向上
• アーキテクチャ刷新：スケジューラ、KVキャッシュマネージャー、ワーカー、サンプラー、APIサーバーを包括的に再設計
• ゼロ設定最適化：環境変数 VLLM_USE_V1=1 で最適化を自動有効化
• 安定性向上：長時間運用での信頼性を大幅改善

開発の活発さも注目に値します。最新版v0.10.0では、308件のコミットと168名のコントリビューター（うち62名が新規）がリリースに貢献しています。オープンソースプロジェクトとしては驚異的な規模と活動レベルです。

v0.10.0の新機能：

• Llama 4（EAGLEサポート）、EXAONE 4.0、Microsoft Phi-4-mini-flash-reasoning対応
• マルチモーダルモデル対応の強化
• NVIDIA Blackwell/SM100向けCUTLASS最適化
• OpenAI互換Responses API
• 多様なハードウェア環境への対応拡大

製造業SEとしては、この継続的な技術革新ペースに将来性を強く感じます。投資対効果を考える上で、技術が停滞するリスクは大きな懸念材料ですが、vLLMに関してはその心配は不要でしょう。

ハードウェア対応の幅広さ

vLLMの大きな強みの一つが、幅広いハードウェアプラットフォームへの対応です。これは、既存インフラを有効活用したい製造業にとって重要な要素です。

対応ハードウェア環境：

GPU環境：

• NVIDIA GPU：H100最適化済み、V100以降の全世代対応
• AMD GPU：MI200、MI300、Radeon RX 7900シリーズ
• Intel GPU：Gaudi（HPU）およびXPU GPU

クラウド環境：

• Google TPU：v4、v5p、v5e、最新のv6e
• AWS：Inferentia/Trainium（trn1、inf2インスタンス）

その他：

• PowerPC CPU：CPUのみ環境でのエンタープライズ利用

製造業でよく使われるワークステーション環境でも、NVIDIA Quadroシリーズやプロフェッショナル向けAMD GPU でvLLMを活用できます。また、既存のサーバーインフラにCPU版での導入も可能で、段階的な移行計画を立てやすいのも魅力です。

コスト面でも選択肢が広がります。従来はNVIDIAの高価なデータセンター向けGPUしか現実的な選択肢がありませんでしたが、AMD GPUやクラウドインスタンスの活用により、初期投資を大幅に抑制できる可能性があります。

📊 事例/エビデンス

NTTドコモの技術研究・活用事例

企業導入事例として最も注目すべきは、NTTドコモでの技術研究・活用です。同社のエンジニアチームは、vLLMのアーキテクチャについて深い技術解析を行い、実際の業務での活用を推進しています。

NTTドコモの事例で特に興味深いのは、vLLMのオンライン/オフライン推論の実装について、コードレベルでの詳細な分析を公開している点です。これは、企業での実装を検討する際の貴重な技術資料となっています。

企業導入のメリット（ドコモ事例から）：

• コスト削減：必要GPU数の削減により、インフラコスト大幅圧縮
• データプライバシー：オンプレミス環境での処理による機密情報保護
• カスタマイズ性：業務要件に応じた細かな調整が可能
• スケーラビリティ：需要変動に応じた柔軟なリソース調整

Red Hat/Neural Magicによる企業向け支援

企業向けサポート体制も充実しています。Red HatがAIスタートアップNeural Magicを買収し、エンタープライズグレードのvLLMサポートを提供開始しました。これにより、技術的なサポートや保守の懸念なく、企業での本格導入が可能になっています。

競合技術との比較

LLM推論エンジンの分野では、vLLM以外にも複数の選択肢が存在します。製造業SEの視点で、主要競合との比較を整理しました。

主要競合技術との比較：

vs HuggingFace Text Generation Inference (TGI)：

• スループット：vLLMが最大3.5倍高速
• メモリ効率：vLLMのPagedAttentionが圧倒的優位
• 使いやすさ：TGIがやや簡単、vLLMは設定の柔軟性が高い

vs NVIDIA TensorRT-LLM：

• 性能：特定のNVIDIA GPU環境ではTensorRT-LLMが優位な場合もある
• 汎用性：vLLMがより多様なハードウェアに対応
• 開発・運用：TensorRT-LLMはモデル変換が必要、vLLMは直接利用可能

総合的に判断すると、vLLMは性能・汎用性・使いやすさのバランスが最も優れていると言えるでしょう。特に、複数のハードウェア環境での運用や、将来的な拡張性を考慮する企業にとって、vLLMが最適解となるケースが多いと感じています。

製造業での具体的な活用シーン

製造業SEとして、vLLMが活用できる具体的なシーンを想定してみました：

• 品質管理レポート自動生成：検査データから品質分析レポートを自動作成
• 作業手順書の動的生成：製品仕様に応じた個別作業指示書の自動生成
• 設備メンテナンス支援：故障履歴と症状から最適な対応策を提案
• 技術文書の検索・要約：膨大な技術資料から関連情報を抽出・要約
• 顧客問い合わせ自動応答：技術サポートでの初次対応自動化
• 安全教育コンテンツ生成：事故事例に基づいた安全教育資料の作成

これらの用途では、機密性の高い製造データを扱うため、外部APIの使用は現実的ではありません。vLLMによるオンプレミス環境での自社運用が、まさに理想的なソリューションとなります。

📌 まとめ

vLLMについて学習を進めてきた結果、この技術の将来性に対する確信がさらに深まりました。PagedAttentionという革新的技術により従来の限界を突破し、企業でのLLM活用における「速さ」「コスト」「セキュリティ」の課題を同時に解決する可能性を秘めています。

製造業SEとしての今後の取り組み：

1. 技術的基盤の習得：GPU環境の構築・運用スキルの向上
2. 小規模PoC実施：社内の限定的な用途での効果検証
3. 段階的導入計画：リスクを最小化した本格導入ロードマップの策定
4. 社内啓発活動：経営層・現場への技術価値の説明と理解促進

投資判断のポイント：
既にOpenAI APIに月額数十万円以上を支払っている企業であれば、中長期的な視点でvLLMへの投資対効果は十分に見込めます。特に、データの機密性要求が高い製造業では、技術的価値以上のメリットが期待できるでしょう。

段階的なアプローチ提案：

1. Phase 1：クラウド環境での概念実証（1-3ヶ月）
2. Phase 2：オンプレミス環境での限定導入（3-6ヶ月）
3. Phase 3：本格運用とスケールアップ（6ヶ月-1年）

活発な開発コミュニティ、継続的な技術革新、そして実際の企業導入実績の蓄積。これらの要素を総合すると、vLLMは今後数年間にわたって企業でのLLM活用を支える重要な技術として発展していくと予想されます。

製造業SEとして、この技術への投資と学習を継続し、社内でのAI活用推進に貢献していきたいと思います。同じ立場の皆様とも、今後の技術動向について情報交換を続けていければと考えています。

📖 参考文献

• Zenn – vLLMとPagedAttentionによるLLM推論効率化
• arXiv – Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention
• vLLM Official Blog – vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention
• GitHub – vLLMプロジェクトリポジトリ
• NTTドコモ開発者ブログ – vLLM技術解説
• JobiRun – vLLM PagedAttention Comprehensive Guide