vLLM Blog公式発表·2026年9月8日 09:00·約17分
vLLM、GLM 5.3 のハイブリッド HiSparse オフロード技術で推論高速化とメモリ効率向上を実現
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vLLM は GLM 5.3 の推論速度向上とコスト削減を目指し、ハイブリッド HiSparse 技術により単一ノードでの 100 万トークンコンテキスト実行を可能にし、高同時実行数を実現した。
記事の3ポイント
ハイブリッド HiSparse の導入
vLLM は GLM 5.3 向けにハイブリッド HiSparse を導入し、GPU メモリ不足の状況下でも KV キャッシュを CPU にオフロードする機構を実装した。
100 万トークンコンテキストの実現
この技術により、8× H200 ノードという限られたハードウェア環境で GLM 5.3 のフル 100 万トークンコンテキスト長での実行が可能になった。
動的なメモリ管理の最適化
システムに負荷がかからない限りキャッシュを GPU に保持し、圧力がかかる場合にのみオフロードを行うことで、転送コストを抑えつつ高同時実行数を達成する。
なぜ重要か・誰に関係するか
この発表が重要なのは、LLM の推論においてメモリ制約という根本的なボトルネックを打破し、大規模モデルの超長文処理を低コストで実現する実用的な解決策を示したからだ。開発者や企業の AI 導入担当者は、限られたハードウェアリソースでも高同時実行数と長いコンテキスト長を両立させるアーキテクチャ設計の参考としてこの技術を確認すべきである。
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