公開日:2026/6/5

vLLM (ブイエルエルエム)

3大要点（30秒でわかる要約）

定義：GPUメモリを最大限に活用し、LLMの応答生成速度と同時リクエスト処理数を極限まで高める推論エンジン。
コア技術：OSの仮想メモリ技術を応用し、無駄の多かったKVキャッシュ領域を動的に小分け管理する「PagedAttention」。
効果：Hugging Faceなどの従来の標準ライブラリと比較して、最大で数十倍のスループット向上を達成可能。

なぜ今注目されているのか？

社内での独自LLMのホスティングや、自社プロダクトでのAI活用が進むにつれ、「高額なGPUサーバーの運用コスト」が大きな課題となっています。従来のシステムでは、テキスト生成時に使用する一時メモリ（KVキャッシュ）を、最大トークン数に合わせて事前確保していたため、大半が未使用のままメモリ領域を圧迫し、同時処理数を下げていました。vLLMが導入したPagedAttentionは、メモリを小さな「ページ」単位で仮想的に管理し、必要なときに必要なだけ動的に割り当てます。これによりメモリの無駄をほぼゼロにし、1台のサーバーが同時にさばけるユーザー数を何倍にも増やすことができるため、AIインフラの共通基盤として急速にデファクト化しています。

具体的な会話例・使い方

Aさん: 「自社でLlamaモデルを公開したんだけど、アクセスが集中するとレスポンスが極端に遅くなっちゃうんだ。」

Bさん: 「推論サーバーをvLLMに切り替えてみたら？PagedAttentionのおかげで、同じGPUのまま同時スループットが劇的に改善するはずだよ。」

類似概念との違い・比較表

概念	特徴	vLLMとの違い
TGI (Text Generation Inference)	Hugging Face社が開発する本番用のLLM推論コンポーネント	同じく本番用サーバーだが、vLLMはより「PagedAttentionによるメモリ効率化」に焦点を当てオープンな開発が進む。
Llama.cpp	CPUやコンシューマー機でLLMを動作させるための軽量化ツール	ローカル個人PCなどでの動作に最適。vLLMはデータセンターなどの「GPUを用いた高負荷サーバー」での運用に最適。

よくある疑問（FAQ）

Q1: どのようなモデルに対応していますか？: A1: Llama、Mistral、Qwen、Gemmaなど、主要なオープンソースのLLMの多くに標準で対応しており、随時新しいアーキテクチャが追加されています。

使用時の注意点・マナーと誤用

vLLMはメモリ効率を最大化する設計上、起動時に搭載GPUのメモリをほぼ100%近く（デフォルト設定で約90%）事前確保しにいきます。同じGPUで他のプログラムを並行して動かそうとすると、メモリ不足（Out of Memory）エラーが発生するため、専用のインスタンスを用意する等のインフラ配置への配慮が必要です。

「vLLM (ブイエルエルエム)」について

当ページは、意味・業界用語集における「vLLM (ブイエルエルエム)」の解説ページです。専門用語の意味や使い方について加筆・修正のご要望がございましたら、お問い合わせフォームよりお気軽にご連絡ください。