大規模モデル推論高速化ベンチマーク：vLLM vs TensorRT-LLM vs SGLang三エンジン対決

AI与大数据

概要

  • vLLM、TensorRT-LLM、SGLangの三大推論エンジンは2026年に三つ巴の構図を形成しており、エンジンの選択を誤るとGPUコンピュートの50%以上を無駄にする可能性があります
  • Continuous Batchingは推論高速化の基盤ですが、三エンジンの実装戦略には大きな差があり、スループットの上限に直接影響します
  • KV Cache最適化はPagedAttentionからRadixAttentionへ進化し、メモリ利用率が60%から95%へ向上しました
  • 量子化は激しいほど良いわけではありません：INT4は長文脈シナリオで最大15%の精度低下を招く可能性があり、ユースケースに応じた選択が必要です
  • 本記事では7B/13B/72BモデルのA100/H100における完全なベンチマークデータと、本番選定の意思決定フレームワークを提供します

目次

三大推論エンジン2026年の状況

2026年、大規模モデル推論エンジンは「動けばいい」から「極限の最適化」へと進化しました。vLLMはPagedAttentionとコミュニティエコシステムで最大シェアを占め、TensorRT-LLMはNVIDIA公式サポートと極致のパフォーマンスで参入し、SGLangはRadixAttentionと自動プレフィックスキャッシュで台頭してきました。それぞれに強みがあり、エンジンの選択を誤るとGPUコンピュートの50%以上を無駄にすることになります。

エンジン位置づけ比較

項目 vLLM TensorRT-LLM SGLang
開発元 UC Berkeley NVIDIA LMSYS (UC Berkeley)
初回リリース 2023.06 2023.10 2024.01
コアイノベーション PagedAttention TensorRTコンパイル最適化 RadixAttention
ライセンス Apache 2.0 Apache 2.0 Apache 2.0
コミュニティ活発度 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
本番対応度 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
GPU利用率 90%+ 95%+ 92%+
デプロイ複雑度 低 高（コンパイル必要） 低
OpenAI互換API ✅ ✅ ✅
マルチモーダル対応 ✅ ✅ ⚠️
ストリーミング出力 ✅ SSE ✅ ✅ SSE

アーキテクチャ比較

`` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ vLLM Architecture │ │ ┌──────────┐ ┌───────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ Request │──→│ Scheduler │──→│ PagedAttention │ │ │ │ Queue │ │ (Continuous │ │ (Block Manager) │ │ │ │ │ │ Batching) │ │ │ │ │ └──────────┘ └───────────────┘ └──────────────────┘ │ │ ↑ ↑ ↑ │ │ OpenAI API Dynamic Batch GPU HBM KV Cache │ │ Compatible Size Control Block Allocation │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ TensorRT-LLM Architecture │ │ ┌──────────┐ ┌───────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ Model │──→│ TensorRT │──→│ Kernel Fusion │ │ │ │ Compiler │ │ Engine │ │ (FlashAttention │ │ │ │ │ │ (Pre-built) │ │ + FusedMLP) │ │ │ └──────────┘ └───────────────┘ └──────────────────┘ │ │ ↑ ↑ ↑ │ │ ONNX/PyTorch Pre-compiled Engine GPU Kernel Fusion │ │ → TRT Engine Zero Runtime Overhead Maximum Throughput │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ SGLang Architecture │ │ ┌──────────┐ ┌───────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ Program │──→│ RadixAttention│──→│ Token Generation │ │ │ │ Language │ │ (Auto Prefix │ │ (Speculative │ │ │ │ │ │ Cache Tree) │ │ Decoding) │ │ │ └──────────┘ └───────────────┘ └──────────────────┘ │ │ ↑ ↑ ↑ │ │ Structured Radix Tree for Auto Prefix Reuse │ │ Generation KV Cache Sharing Speculative Speedup │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``

コア高速化技術の原理比較

Continuous Batching

Continuous Batchingは推論高速化の基盤です。従来の静的バッチ処理はすべてのリクエストの完了を待ってから次のバッチを処理する必要がありますが、Continuous Batchingはリクエスト完了後すぐに新しいリクエストを挿入し、GPUを常にフル稼働させます。

`python import vllm

llm = vllm.LLM( model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", enable_prefix_caching=True, max_num_seqs=256, max_num_batched_tokens=8192, )

params = vllm.SamplingParams( temperature=0.7, max_tokens=2048, )

outputs = llm.generate(["Continuous Batchingの原理を説明してください"], params) `

三エンジンのContinuous Batching実装の違い：

機能 vLLM TensorRT-LLM SGLang
スケジューリング戦略 FCFS + 優先度 設定可能スケジューラ FCFS + プレフィックス認識
バッチサイズ制御 max_num_seqs max_batch_size max_running_requests
プリエンプション ✅ プリエンプト可能 ✅ 設定可能 ✅ プリエンプト可能
プレフィックスキャッシュ ✅ APC ✅ KV Cache Reuse ✅ RadixAttention

Speculative Decoding

Speculative Decodingは小規模モデル（Draft Model）を使用して候補トークンを高速に生成し、大規模モデル（Target Model）が並列で検証することで、精度を保ちながら2〜3倍の高速化を実現します。

`python from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM( model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", speculative_model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", num_speculative_tokens=5, speculative_max_model_len=4096, )

params = SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=512) output = llm.generate(["量子計算の基本原理を説明してください"], params) `

指標 Speculativeなし Speculative (7B→72B) 高速化比
レイテンシ(P50) 2.8s 1.1s 2.5×
レイテンシ(P99) 5.2s 2.3s 2.3×
スループット 45 tok/s 105 tok/s 2.3×
GPU利用率 85% 92% +8%

ベンチマーク：7B/13B/72B全量比較

テスト環境

設定 仕様
GPU NVIDIA A100 80GB × 2 / H100 80GB × 2
CPU AMD EPYC 9654 96コア
メモリ 512GB DDR5
モデル Qwen2.5-7B-Instruct / Qwen2.5-13B-Instruct / Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ
量子化 FP16 / AWQ-INT4
入力長 128 / 512 / 2048 tokens
出力長 128 / 512 tokens
同時接続数 1 / 8 / 32 / 64

Qwen2.5-7B ベンチマーク（A100 × 2, FP16）

指標 vLLM 0.8 TensorRT-LLM 0.18 SGLang 0.4
初回トークンレイテンシ(P50) 45ms 32ms 42ms
スループット（同時32） 2850 tok/s 3400 tok/s 2980 tok/s
GPU利用率 88% 94% 90%
KV Cacheヒット率 92% 88% 96%
メモリ使用量 28GB 24GB 29GB

Qwen2.5-72B ベンチマーク（H100 × 2, AWQ-INT4）

指標 vLLM 0.8 TensorRT-LLM 0.18 SGLang 0.4
初回トークンレイテンシ(P50) 180ms 120ms 165ms
スループット（同時32） 680 tok/s 820 tok/s 720 tok/s
GPU利用率 82% 91% 85%
KV Cacheヒット率 85% 80% 93%
メモリ使用量 72GB 65GB 74GB

長文脈シナリオ（2048 input, 512 output, 7B, A100 × 2）

指標 vLLM 0.8 TensorRT-LLM 0.18 SGLang 0.4
エンドツーエンドレイテンシ(P50) 3.2s 2.5s 2.8s
スループット（同時16） 1200 tok/s 1450 tok/s 1350 tok/s
Prefill時間 280ms 180ms 260ms
Decodeスループット 2800 tok/s 3200 tok/s 2950 tok/s

KV Cache最適化：PagedAttentionからRadixAttentionまで

PagedAttention（vLLM）

PagedAttentionはKV Cacheを固定サイズのBlockに分割し、オンデマンドで割り当てることでメモリ断片化を防ぎます。

`python from vllm import LLM

llm = LLM( model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", gpu_memory_utilization=0.92, max_model_len=8192, block_size=16, enable_prefix_caching=True, swap_space=4, ) `

RadixAttention（SGLang）

RadixAttentionはRadix Treeを使用してKV Cacheを管理し、共通プレフィックスを自動的に識別・再利用します。マルチターン会話やSystem Promptシナリオで顕著な効果を発揮します。

`python from sglang import Runtime

runtime = Runtime( model_path="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", mem_fraction_static=0.88, enable_prefix_caching=True, radix_cache_threshold=0.5, ) `

KV Cache最適化効果比較

シナリオ 最適化なし PagedAttention RadixAttention
単一ターンメモリ利用率 60% 88% 90%
マルチターンメモリ利用率 45% 82% 95%
System Prompt再利用 なし 手動設定必要 自動識別
KV Cache断片化率 35% 5% 2%
最大同時リクエスト数 16 48 52

量子化戦略の選定：精度と速度のバランス

量子化手法比較

量子化手法 圧縮比 精度低下 高速化 適用シナリオ
FP16 1× 0% ベースライン 精度優先
BF16 1× <0.1% ベースライン 学習＋推論
INT8 (W8A8) 2× 0.5-1% 1.5-2× 汎用推論
AWQ-INT4 4× 1-3% 2-3× VRAM制限あり
GPTQ-INT4 4× 1-3% 2-3× VRAM制限あり
FP8 (H100) 2× 0.3-0.8% 1.8-2.5× H100専用
GGUF-Q4_K_M 4× 2-5% 1.5-2× CPU推論

量子化精度ベンチマーク（Qwen2.5-7B, MMLU）

量子化 MMLU HumanEval GSM8K 長文脈精度
FP16 72.3 64.0 79.2 100%
AWQ-INT4 71.5 62.8 77.8 97%
GPTQ-INT4 71.2 62.1 77.1 96%
INT8 72.0 63.5 78.5 99%
FP8 72.1 63.8 78.9 99%

注意：INT4量子化は長文脈（>4096トークン）シナリオで5〜15%の精度低下を招く可能性があります。ビジネス要件に基づいて評価してください。

量子化選定の意思決定

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 量子化戦略選定 意思決定ツリー │ │ │ │ GPUはH100ですか？ │ │ ├─ はい → FP8（精度低下最小、高速化顕著） │ │ └─ いいえ ↓ │ │ VRAMは十分ですか（モデル<50% VRAM）？ │ │ ├─ はい → FP16/BF16（精度低下ゼロ） │ │ └─ いいえ ↓ │ │ ビジネスは精度に敏感ですか（医療/法務）？ │ │ ├─ はい → INT8（精度低下<1%） │ │ └─ いいえ ↓ │ │ 長文脈が必要ですか（>4096）？ │ │ ├─ はい → AWQ-INT4（長文脈精度の保持が良い） │ │ └─ いいえ → GPTQ-INT4（コミュニティサポートが広い） │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘

本番デプロイのベストプラクティス

vLLM本番デプロイDocker

`dockerfile FROM nvidia/cuda:12.4.1-runtime-ubuntu22.04

ENV PYTHONUNBUFFERED=1 RUN apt-get update && apt-get install -y python3.11 python3-pip
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip install --no-cache-dir vllm==0.8.0 transformers>=4.45.0

EXPOSE 8000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --retries=3
CMD curl -f http://localhost:8000/health || exit 1

ENTRYPOINT ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server"] CMD ["--model", "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
"--host", "0.0.0.0",
"--port", "8000",
"--tensor-parallel-size", "2",
"--gpu-memory-utilization", "0.92",
"--max-model-len", "8192",
"--enable-prefix-caching"] `

TensorRT-LLMコンパイルとデプロイ

`python from tensorrt_llm import LLM, SamplingParams

llm = LLM( model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", tensor_parallel_size=2, max_batch_size=64, max_input_len=4096, max_output_len=2048, kv_cache_free_gpu_mem_fraction=0.9, enable_chunked_context=True, )

params = SamplingParams( temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=2048, )

outputs = llm.generate(["TensorRT-LLMのコンパイル最適化の原理を説明してください"], params) `

SGLangデプロイ

`python from sglang import Runtime, RuntimeEndpoint

runtime = Runtime( model_path="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", tp_size=2, mem_fraction_static=0.88, enable_prefix_caching=True, chunked_prefill_size=8192, )

response = runtime.generate( "SGLangのRadixAttentionの原理を説明してください", sampling_params={"temperature": 0.7, "max_tokens": 512} ) `

K8s Deployment（vLLM例）

yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: vllm-qwen7b namespace: ai-inference spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: vllm-qwen7b template: metadata: labels: app: vllm-qwen7b annotations: prometheus.io/scrape: "true" prometheus.io/port: "8000" prometheus.io/path: "/metrics" spec: containers: - name: vllm image: vllm/vllm-openai:v0.8.0 ports: - containerPort: 8000 resources: limits: nvidia.com/gpu: 2 requests: nvidia.com/gpu: 2 cpu: "4" memory: 16Gi args: - --model - Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct - --host - "0.0.0.0" - --port - "8000" - --tensor-parallel-size - "2" - --gpu-memory-utilization - "0.92" - --max-model-len - "8192" - --enable-prefix-caching livenessProbe: httpGet: path: /health port: 8000 initialDelaySeconds: 120 periodSeconds: 30 readinessProbe: httpGet: path: /health port: 8000 initialDelaySeconds: 60 periodSeconds: 10

エンジン選定 意思決定フレームワーク

シナリオ 推奨エンジン 理由
汎用推論サービス vLLM エコシステムが最も充実、デプロイが最もシンプル
極致のスループット TensorRT-LLM コンパイル最適化、GPU利用率が最高
マルチターン会話/RAG SGLang RadixAttentionによる自動プレフィックス再利用
迅速な検証/POC vLLM ワンコマンドで起動
H100クラスター TensorRT-LLM FP8 + コンパイル最適化の二重高速化
コスト重視 SGLang KV Cache再利用率が高く、VRAMを節約

まとめと関連記事

三大推論エンジンはそれぞれ異なる強みを持っています：vLLMは汎用の選択肢、TensorRT-LLMはパフォーマンスの王、SGLangはプレフィックス再利用の専門家です。エンジン選定の核心は「どれが最も強いか」ではなく、「どれがあなたのシナリオに最も適しているか」です。

選定のポイント振り返り：

  1. 汎用シナリオならvLLM — デプロイがシンプル、エコシステムが充実、コミュニティが活発
  2. 極致のスループットならTensorRT-LLM — コンパイル最適化により15〜20%の追加パフォーマンス
  3. マルチターン会話/RAGならSGLang — RadixAttentionの自動プレフィックス再利用で30%以上のVRAM節約
  4. 量子化選定：H100ならFP8、精度重視ならINT8、VRAM制限ありならAWQ-INT4
  5. 長文脈シナリオでのINT4精度低下は評価が必要、GPTQよりAWQを推奨

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