2026年のLLM性能：ベンチマーク、ボトルネックおよび最適化

LLM性能
は、単に強力なGPUを持っていることだけではありません。推論速度、レイテンシ、コスト効率は、スタック全体にわたる制約に依存します。

  • モデルサイズと量子化
  • VRAM容量とメモリ帯域幅
  • コンテキスト長とプロンプトサイズ
  • ランタイムスケジューリングとバッチ処理
  • CPUコア利用率
  • システム構成（PCIeレーン、NUMAなど）

このハブでは、大規模言語モデルが実際のワークロード下でどのように動作するか、およびそれらを最適化する方法について詳しく解説しています。

LLM性能とは何か

性能は多面的な要素を持っています。

トゥルーイン vs レイテンシ

  • トゥルーイン = 複数のリクエストに対して1秒あたりのトークン数
  • レイテンシ = 最初のトークンまでの時間 + 総応答時間

実際のシステムでは、この2つをバランスよく調整することが重要です。

制約の順序

実際には、ボトルネックが発生する順序は以下の通りです：

  1. VRAM容量
  2. メモリ帯域幅
  3. ランタイムスケジューリング
  4. コンテキストウィンドウサイズ
  5. CPUオーバーヘッド

「ハードウェアをアップグレードする」よりも、どの制約にぶつかっているのかを理解することが重要です。

Ollamaランタイムの性能

Ollamaはローカル推論で広く使用されています。負荷下でのOllamaの動作を理解することは非常に重要です。

CPUコアのスケジューリング

並列リクエスト処理

メモリ割り当ての動作

構造化出力のランタイム問題

実際のハードウェア制約

すべてのパフォーマンスの問題がGPUの計算問題とは限りません。

PCIeとトポロジーの影響

特化したコンピュートのトレンド

ベンチマークとモデル比較

ベンチマークは、意思決定の質問に答えるべきです。

ハードウェアプラットフォーム比較

16GB VRAMの実世界テスト

モデルの速度と品質のベンチマーク

能力ストレステスト

最適化のプレイブック

パフォーマンスチューニングは、段階的に進めることを推奨します。

ステップ1 — モデルを収容する

  • モデルサイズを減らす
  • 量子化を使用する
  • コンテキストウィンドウを制限する

ステップ2 — レイテンシを安定させる

  • プリフィルコストを減らす
  • 不要なリトライを避ける
  • 構造化出力を早期に検証する

ステップ3 — トゥルーインを改善する

  • バッチ処理を増やす
  • 並行性を調整する
  • 必要に応じてサービスに特化したランタイムを使用する

あなたのボトルネックがランタイムの動作ではなくホスティング戦略である場合、以下を参照してください：

よくある質問

なぜ私のLLMは強力なGPUでも遅いのですか？

多くの場合、メモリ帯域幅、コンテキスト長、またはランタイムスケジューリングの問題であり、純粋な計算能力の問題ではありません。

VRAMのサイズとGPUモデルのどちらがより重要ですか？

VRAM容量は通常、最初のハードな制約です。それが収まらない限り、他のことは重要ではありません。

並列性が上がるとパフォーマンスが下がるのはなぜですか？

キューイング、リソース競合、スケジューラーの制限が原因で性能が低下します。

最後の言葉

LLMの性能は、エンジニアリングであり、推測ではありません。

慎重に測定してください。
制約を理解してください。
ボトルネックに基づいて最適化してください — 仮定に基づくのではなく。