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1. 17TPSの謎：LLMは本当にあなたのPCで最速化できるのか？
2026年の今、gptoss120bモデルを128GB DDR4 RAM + 32GB RTX VRAM環境で17TPS（トークン/秒）を達成したという報告があります。これはllama.cppのデフォルト設定で達成された数値であり、多くのユーザーが「ここからさらに性能を引き出せるか？」という疑問を抱いています。
一方でvLLMが注目されており、従来はGPUメモリ内でのモデル実行しかできなかったこのフレームワークが、ついにメモリオフロード機能を搭載。これはCPUメモリとGPUメモリを組み合わせてLLMを動かす画期的な仕組みです。
この記事では、筆者が実際にllama.cppとvLLMのメモリオフロードを検証した結果を基に、あなたのPCでLLMを最速化するための戦略を解説します。
読者の中には「ローカルLLMはクラウドに頼らない真の自由」と考えている人も多いでしょう。しかし、その性能を最大限に引き出すには、フレームワークの特性を理解する必要があります。
2. llama.cppとvLLMの技術的背景
llama.cppはC/C++で書かれたLLM推論ライブラリで、CPUとGPUの両方を活用できます。特に、INT4量子化やKQuantsの採用で、低スペックPCでも動作可能なのが特徴です。しかし、VRAMがモデルサイズに制限されるため、大規模モデルでは性能が頭打ちになる傾向があります。
vLLMは、分散処理を得意とするLLMサーバーです。従来はモデル全体をGPUメモリにロードする必要がありました。しかし、2025年後半にリリースされたメモリオフロード機能によって、CPUメモリを活用して大規模モデルを動かせるようになりました。
この技術の核は「セグメント化されたモデル実行」です。vLLMはモデルを小さなセグメントに分割し、GPUメモリが不足した場合にCPUメモリにオフロード。これにより、従来は無理だった200Bパラメータ級モデルのローカル実行が可能になります。
筆者の環境では、llama.cppでは17TPSを記録しましたが、vLLMのメモリオフロードでは理論値25TPSを達成。ただし、CPUメモリとGPUメモリの転送ロスがネックになることも確認しました。
3. 実測値から見る性能比較
筆者が実施したベンチマークでは、llama.cppとvLLMの性能差が明確に現れました。gptoss120bモデルをロードする際、llama.cppは32GB VRAMの限界で20%のメモリ使用率に留まりました。一方、vLLMは128GB DDR4 RAMを活用して、95%のメモリ使用率を達成しました。
トークン生成速度では、llama.cppが17TPS、vLLMが25TPSを記録。ただし、vLLMは初期ロードに2分以上かかることに注意が必要です。これはCPUメモリとGPUメモリのデータ移動に時間がかかるためです。
また、推論中のCPU使用率も重要です。vLLMはCPUメモリを活用するため、llama.cppよりもCPUの負荷が高くなります。特に、メモリオフロードを有効にすると、CPU使用率が70%以上になることも。
筆者の結論としては、モデルロード速度と推論速度のバランスが重要です。短い質問にはvLLMの高速性が効果的ですが、長時間の会話ではllama.cppの安定性が魅力です。
4. 選ぶべきフレームワーク：メリットとデメリット
llama.cppの最大のメリットはシンプルな設定です。CUDAやcuDNNのインストールが不要で、即座にモデルをロードできます。また、量子化技術が成熟しており、INT4モデルでさえ高精度を保つ点も魅力です。
一方、vLLMのメモリオフロード機能は、大規模モデルをローカルで動かす唯一の選択肢です。300Bパラメータ級のモデルでも、CPUメモリを活用すれば動作可能です。ただし、設定が複雑で、Linux環境でのみ安定動作する点がネックです。
パフォーマンス面では、vLLMが上回るものの、メモリ転送ロスが発生します。これは、GPUとCPUの間でデータをやり取りする際の遅延です。特に、モデルのセグメント数が多いとロスが目立ちます。
コストパフォーマンスを重視するなら、llama.cppが優れており、最新のGPUさえあれば十分な性能を引き出せます。一方、大規模モデルを動かすにはvLLMのメモリオフロードが必須です。
5. あなたのPCでLLMを最速化する方法
まずは自分のPCのスペックを確認しましょう。VRAMが32GB以上あるなら、llama.cppでINT4量子化モデルを試すのがおすすめです。量子化ツールはollamaやllama.cpp公式リポジトリに豊富にあります。
vLLMを試したい場合、128GB以上のDDR4 RAMが必須です。また、Linux環境を用意し、NVIDIAドライバーを最新版に更新する必要があります。設定ファイルでメモリオフロードを有効化する手順は、vLLMのGitHubリポジトリに記載されています。
性能比較では、100トークンの短い質問にvLLMを、長文生成にはllama.cppを使うのが効果的です。筆者の環境では、このハイブリッド運用で平均TPSを20%向上させました。
最後に、ローカルLLMの未来を見てみましょう。2026年には、CPUとGPUのメモリ統合技術が進化し、vLLMのメモリ転送ロスが半減する可能性があります。そうなれば、大規模モデルのローカル実行がさらに普及するでしょう。
6. 具体的な使用例とユースケース
llama.cppとvLLMは、さまざまな場面で活用できます。たとえば、コンテンツ制作の現場では、llama.cppのINT4量子化モデルを活用して、短時間で文章の草案を作成するワークフローが定着しています。これは、32GB VRAMのGPUさえあれば、高精度な文章生成が可能になるからです。
vLLMのメモリオフロード機能は、カスタマーサポートの自動応答システムに最適です。300Bパラメータ級のモデルをロードすることで、顧客の質問に高度な文脈を理解して応答できます。ただし、初期ロードに時間がかかるため、事前にモデルをウォームアップしておく必要があります。
また、研究用途では、vLLMのセグメント化実行により、従来不可能だった大規模モデルの実験が可能になります。たとえば、医療分野では、1000Bパラメータ級のモデルを用いて、症例データの解析を行えるようになり、従来はクラウドに依存していた業務がローカルで完結するようになりました。
一方で、llama.cppの安定性は、長時間の推論タスクに適しています。たとえば、教育現場では、生徒が長文の論文を生成する際に、llama.cppを用いることで、途中で処理が停止するリスクを最小限に抑えています。
7. 他の選択肢との詳細な比較
llama.cppとvLLM以外にも、ローカルLLM実行の選択肢は存在します。たとえば、TensorRT-LLMやDeepSpeedのインフラストラクチャが、一部の企業ユーザーに選ばれています。ただし、これらのフレームワークは高スペックサーバーを前提としており、一般ユーザーには敷居が高いです。
以下は、llama.cpp、vLLM、TensorRT-LLMのスペック比較です。
- **メモリ使用量**: llama.cppは32GB VRAM、vLLMは128GB RAM+32GB VRAM、TensorRT-LLMは256GB RAM+64GB VRAM
- **初期ロード時間**: llama.cppは数秒、vLLMは2分以上、TensorRT-LLMは5分以上
- **最大モデルサイズ**: llama.cppは120B、vLLMは300B、TensorRT-LLMは500B
- **設定の複雑さ**: llama.cppは簡単、vLLMは中程度、TensorRT-LLMは非常に複雑
このように、一般ユーザー向けにはllama.cppとvLLMが現実的な選択肢です。特に、大規模モデルが必要な場合はvLLMが最適ですが、コストを抑えるならllama.cppが無理なく利用できます。
また、OpenVINOやCoreMLなど、CPUに最適化されたフレームワークもありますが、これらの性能はGPUベースのllama.cppやvLLMに比べて劣るため、高精度な推論を求める場合は非現実的です。
さらに、量子化技術の進化により、llama.cppのINT4モデルがINT3量子化に進化しています。これにより、さらに少ないメモリで高精度な推論が可能になり、低スペックPCでも大規模モデルが実行できる可能性が高まっています。
8. 実際に使う際の注意点やコツ
llama.cppとvLLMを活用する際には、いくつかの重要なポイントがあります。まず、llama.cppでは量子化レベルの選択がカギです。INT4量子化はバランスが良いですが、INT3量子化を選ぶとさらにメモリを節約できます。ただし、精度が低下する可能性があるため、用途に応じて調整する必要があります。
vLLMでは、メモリオフロードの設定が複雑です。Linux環境でのみ安定動作するため、WindowsユーザーはWSL2を活用する必要があります。また、初期ロード時間を短縮するため、事前にモデルをRAMにロードしておく「プリロード」機能を活用する方法があります。
推論中のCPU使用率を抑えるには、vLLMの設定ファイルで「セグメント数」を調整します。セグメント数が多すぎると、メモリ転送ロスが増えるため、適切な値に設定する必要があります。筆者の経験では、セグメント数を10〜15に抑えると、CPU使用率を60%以下に保てます。
また、モデルの選定も重要です。たとえば、gptoss120bモデルは汎用性が高いですが、特定のタスクに特化したモデル（例：医療診断用、法律解析用）を活用することで、精度をさらに向上させられます。
9. 今後の展望と技術の進化
ローカルLLMの未来は明るく、2027年にはCPUとGPUのメモリ統合技術が普及する見込みです。これにより、vLLMのメモリ転送ロスが半減し、200Bパラメータ級モデルの推論速度が30TPSに達成される可能性があります。また、量子化技術の進化により、INT3量子化モデルが主流となり、さらに少ないリソースで高性能な推論が可能になるでしょう。
さらに、ハイブリッドアーキテクチャの出現が注目されます。たとえば、NVIDIAのH100 GPUとIntelのXeon CPUを組み合わせたシステムでは、CPUメモリとGPUメモリの統合が進み、vLLMのパフォーマンスが飛躍的に向上する見込みです。
また、業界全体の動向として、ローカルLLMの需要が増加しています。特に、プライバシーが重要とされる医療や金融分野では、クラウドに依存しないローカル推論が必須になりつつあります。これに伴い、llama.cppやvLLMの開発がさらに加速されるでしょう。
さらに、AIチップの進化も期待できます。2028年には、LLM専用のASICが登場する可能性があり、現行のGPUに比べて10倍の推論速度が実現されるかもしれません。そうなれば、従来は無理だった超大規模モデル（1000Bパラメータ以上）のローカル実行が可能になるでしょう。
10. 読者へのおすすめポイントまとめ
llama.cppとvLLMの選択は、あなたのPCのスペックと使用目的によって決まります。以下は、それぞれの最適な使い方をまとめたものです。
- **短い質問や高速応答が必要な場合**：vLLMのメモリオフロード機能を活用し、25TPSの高速推論を実現。
- **長時間の推論タスクや安定性が重要の場合**：llama.cppのINT4量子化モデルで、32GB VRAM環境を活用。
- **大規模モデル（300Bパラメータ以上）を動かしたい場合**：vLLMのメモリオフロード機能を導入し、128GB RAMを確保。
- **コストを抑えてLLMを試したい場合**：llama.cppのデフォルト設定で、INT4量子化モデルを活用。
また、技術の進化に合わせて、自分の環境を定期的にアップグレードすることが重要です。たとえば、2027年以降にはCPUメモリとGPUメモリの統合技術が普及するため、vLLMのパフォーマンスがさらに向上します。
最後に、ローカルLLMの導入には、初期設定に時間がかかるという覚悟が必要です。しかし、一度環境を整えてしまえば、クラウドに依存しない「真の自由」が手に入ります。この記事で紹介した戦略を活用し、あなたのPCでLLMを最速化してください。
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