NVIDIA、大規模LLM推論で5倍の性能向上とKVキャッシュ最適化を実現

2025年09月06日

NVIDIAがCPU-GPU間メモリ共有によるKVキャッシュ最適化技術を発表
Basetenとの協業で5倍のスループット向上と50%のコスト削減を実現
最新研究により最大12倍のメモリ使用量削減が可能に

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NVIDIA、革新的なCPU-GPU間メモリ共有技術を発表

NVIDIAは大規模言語モデル（LLM）推論の性能向上を目的とした革新的なKVキャッシュ最適化技術を公式に発表しました[1]。この技術の核心は、CPU-GPU間でのメモリ共有を効率化することにより、従来のメモリボトルネックを解消する点にあります。企業レベルでのAI展開において、メモリ管理は最も重要な課題の一つとなっており、今回の発表はこの問題に対する包括的なソリューションを提供します。

KVキャッシュオフロード戦略により、大規模LLMの推論処理において従来では不可能だった規模でのメモリ効率化が実現されています。この技術は特に、長いコンテキストを扱う必要がある企業アプリケーションにおいて、大幅な性能向上をもたらすことが期待されています[1]。

この技術革新は、まるで図書館の書庫管理システムを根本的に見直すようなものです。従来は必要な本（データ）をすべて読書室（GPU）に持ち込む必要がありましたが、新システムでは書庫（CPU）と読書室を効率的に連携させることで、限られたスペースでより多くの情報を扱えるようになりました。企業にとって、これは単なる技術改善ではなく、AI導入コストの大幅削減と処理能力の飛躍的向上を同時に実現する画期的な進歩といえるでしょう。

Basetenとの協業で実証された圧倒的な性能向上

NVIDIAとBasetenの戦略的パートナーシップにより、大規模LLM推論において驚異的な性能向上が実証されました。具体的には、高トラフィックエンドポイントにおいて5倍のスループット向上、トークン当たりのコストを50%削減、さらに最大38%のレイテンシ低減を達成しています[2]。

この成果は、NVIDIA Blackwellアーキテクチャ、TensorRT-LLM、Dynamoの最適化ツールを組み合わせた統合ソリューションによるものです。Basetenのマルチクラウド容量管理システムとNVIDIAのインフラストラクチャが連携することで、企業規模でのスケーラブルなAI推論ソリューションが実現されています[2]。

これらの数値は単なる技術的改善を超えた、ビジネスモデル変革の可能性を示しています。5倍のスループット向上は、同じハードウェアリソースで5倍のユーザーにサービスを提供できることを意味し、50%のコスト削減は企業のAI運用費用を半減させます。これは、高速道路の車線を増やすのではなく、交通管制システムを革新することで渋滞を解消し、燃費も向上させるような効果です。企業のAI戦略において、この技術は競争優位性を決定づける要因となるでしょう。

学術研究が示すKVキャッシュ最適化の新たな可能性

学術界からも注目すべき研究成果が発表されています。ClusterKVと呼ばれる手法では、セマンティック空間でのKVキャッシュ操作により、リコール可能な圧縮技術を実現しています[3]。この技術は、キャッシュエントリのセマンティッククラスタリングを通じて、モデル性能を維持しながらメモリ使用量を最適化します。

さらに、UC BerkeleyのXQuant手法では、従来のKVキャッシュに代わり層入力アクティベーションのみを保存することで、最大12倍のメモリ使用量削減を実現しています[4]。この手法は推論時にキーと値をオンザフライで再構築するため、追加の計算コストが発生するものの、全体的な推論性能は向上し、精度の劣化も観察されていません。

これらの研究は、AI技術の民主化に向けた重要なステップを示しています。12倍のメモリ削減は、従来は大企業のみが利用可能だった大規模LLMを、中小企業でも運用可能にする可能性があります。これは、スマートフォンがコンピューティングを一般化したように、高度なAI技術へのアクセス障壁を大幅に下げる革命的な変化です。セマンティック空間での操作という概念は、人間の記憶システムに近い効率性をAIにもたらし、より自然で効率的な情報処理を可能にします。

まとめ

NVIDIAの大規模LLM推論とKVキャッシュ最適化技術の発表は、AI業界における重要な転換点を示しています。CPU-GPU間メモリ共有技術、実証された5倍の性能向上、そして学術研究による最大12倍のメモリ削減技術は、企業のAI導入コストを大幅に削減し、より多くの組織が高度なAI技術を活用できる環境を整備します。これらの技術革新により、AI推論の効率性と経済性が飛躍的に向上し、次世代のAIアプリケーション開発に新たな可能性をもたらすことが期待されます。