vLLM・TGI・NVIDIA NIM比較:エンタープライズLLM推論サーバー2026

エンタープライズLLM推論サーバーとは何か

機能比較:vLLM対TGI対NVIDIA NIM対Ollama

vLLMを理解する:オープンソースのスループット最上位エンジン

• PagedAttention:KVキャッシュをリクエストごとの連続割り当てではなく固定サイズのブロックで管理し、到達可能なGPUメモリ利用率を高め、より多くの同時リクエストが1つのGPUを共有できるようにします。
• Continuous batching:新しいリクエストが実行中のバッチに合流し、現在のバッチが終わるのを待たないため、変動するトラフィック下でもGPU利用率を高く保てます。
• マルチGPU・マルチノード:テンソル並列は1つのモデルの層を1ノード内の複数GPUに分割し、パイプライン並列は1ノードの合計VRAMに収まらない大きなモデルをノード間で分割します。
• 量子化:GPTQ、AWQ、FP8、INT4形式によりレプリカごとのVRAM消費を削減し、固定GPUフリートが収容できる同時モデルレプリカ数を増やせます。
• OpenAI互換API:vllm serve <model> はOpenAI Chat Completions APIの直接置き換えを提供し、アプリケーション側の統合作業を最小化します。
• vLLMは公式Helmチャートを提供し、Kubernetesネイティブなモデルサービング向けにKServeとも統合されます。オートスケーリングはリクエストキューの深さやGPU利用率に基づいて駆動できます。

# 4GPUでテンソル並列を使いモデルを提供
pip install vllm

vllm serve meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct \
  --tensor-parallel-size 4 \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --host 0.0.0.0 --port 8000

Hugging Face TGIを理解する:HFネイティブな選択肢

• Rust製のリクエストルーター:キューイングとcontinuous batchingを、純Python製ルーターよりもリクエストあたり低いオーバーヘッドで処理します。
• Flash AttentionとPaged Attention:TGIはvLLMと同じメモリ効率化技術を採用しており、同等のハードウェア上でのスループット差の大部分を解消しています。
• テンソル並列:1モデルを1ノード内の複数GPUに分割します。マルチノードサービングにも対応していますが、vLLMほど自社製のツール群は充実していません。
• 量子化:bitsandbytes、GPTQ、AWQ、EETQの各形式に対応します。
• Hugging Face Hubとのネイティブ統合:モデルがすでにHubにホストされていれば、モデル・トークナイザー・safetensors重みの取得に手動変換は不要です。
• ライセンスに関する注意:TGIは2023〜2024年に、Hugging Face独自の制限的なライセンス(HFOILv2)で一時的に配布された後、Apache 2.0に戻った経緯があります。デプロイマニフェストに固定されたライセンスバージョンを確認してください -- 古いキャッシュ済みイメージには制限付きのタグが残っている場合があります。

NVIDIA NIMを理解する:ベンダー支援型の選択肢

• TensorRT-LLM最適化コンテナ:NVIDIAはモデルごと、GPU世代ごと(H100、A100、L40S)に推論カーネルを事前コンパイル・調整しており、NVIDIAハードウェア上では4つの選択肢の中で通常最も高いGPU単位のスループットが得られます。
• NVIDIA支援のサポートとSLA:オープンソース選択肢との差別化要因です -- プラットフォームチームがベンダー契約に組み込めるサポートチケット経路と可用性の約束です。
• Kubernetes向けNIM Operator:クラスタ内でNIMコンテナのデプロイ、スケーリング、管理を行うNVIDIA独自のHelmベースのOperatorで、NVIDIA自身の監視スタック(DCGM Exporter、Base Command)との統合を含みます。
• モデルカタログ:NVIDIAはオープンウェイトモデルを事前パッケージ化したNIMコンテナの厳選セットを維持しており、自社のファインチューニング済みモデルをパッケージ化する経路も用意しています。
• トレードオフはベンダーロックインとライセンス費用です:NIMはNVIDIA GPUでしか効率的に動作せず、購読費用はハードウェア費用に加えてGPU単位・年単位で課金されます -- 予算策定前にNVIDIA AI Enterpriseで最新価格を直接確認してください。エンタープライズソフトウェアの購読価格は大きな公表なしに変わることがあります。

Ollamaがエンタープライズ向けサービングエンジンでない理由

• 並行処理:Ollamaは基本的な並列リクエスト処理を追加しましたが、continuous batchingやPagedAttention的なメモリ管理を持たないため、多数の同時ユーザー下では同じGPU上のvLLMやTGIよりも早くスループットが劣化します。
• マルチGPU:Ollamaは1台のマシン内で大きなモデルをGPU間に分割できますが、vLLMに匹敵するネイティブなテンソル並列やマルチノード分散サービングは持ちません。
• Kubernetes:コミュニティ管理のHelmチャートしか存在せず、自社製のKubernetes Operator、オートスケーラー統合、ベンダーサポート契約はありません。
• オブザーバビリティ:組み込みメトリクスは最小限です -- vLLMやTGIと異なり、デフォルトでPrometheusエンドポイントはありません。
• エンタープライズ内でもOllamaが適切なツールとなる場面:開発者のノートパソコン、社内トラフィックが少ない部門単位の試作、あるいは1度に1ユーザーしか使わないエアギャップ型エッジデバイスです。トラフィックがマルチテナントの並行処理を必要とするようになったら、vLLM、TGI、NIMへ移行してください -- そのハードウェア面の移行についてはローカルLLMのマルチGPU構成をご覧ください。

シングルノード対マルチノードのアーキテクチャ判断

• シングルノード・マルチGPU:テンソル並列(vLLMの--tensor-parallel-size、TGIの--num-shard)を使い、1台のサーバー内の複数GPUにモデルの層を分割します。1ノードの合計VRAMに収まるモデルではこれが標準です。
• マルチノード:モデルが1ノードのGPUメモリを超える、あるいはリクエスト量が1ノード内のテンソル並列で処理できる量を超えたら、パイプライン並列を追加します。vLLMはRay経由でこれをサポートし、NIMは独自のマルチノードデプロイテンプレートで対応します。
• ロードバランシング:同一サイズのレプリカにはシンプルなラウンドロビン方式で十分ですが、KVキャッシュを意識したルーティング -- 同じ会話の続きのリクエストを、そのコンテキストを既にキャッシュしているレプリカに戻す方式 -- はチャット型ワークロードのレイテンシを大きく削減します。
• モデルルーティング:コーディング用モデルと汎用チャットモデルなど、複数モデルを運用する企業は通常、共有プールではなくルーティング層の背後にモデルごとの独立したレプリカプールを運用します -- GPUメモリは大きく異なるモデル間で複雑さに見合うほどきれいに時分割できないためです。
• オートスケーリング:従来のKubernetes HPAの既定であるCPUではなく、リクエストキューの深さやGPU利用率でスケールしてください -- GPU推論Podのcpu使用率は負荷に関わらずほとんど動きません。カスタムPrometheusメトリクスを用いたKEDAがvLLM/TGIでの一般的なパターンで、NIMのOperatorはこれを製品の一部として組み込んでいます。この背後にあるより広いキャパシティプランニングについてはエンタープライズ向けローカルLLMのスケーリングをご覧ください。

マルチGPU推論スタックの導入手順

1. 1
   ハードウェアを選ぶ前に、レイテンシと並行処理のSLAを定義する。
2. 2
   モデルのパラメータ数だけでなく、モデルのVRAM消費量と目標同時リクエスト数からGPUフリートを見積もる。
3. 3
   サービングエンジンを選ぶ -- オープンソースの柔軟性が欲しいならvLLMかTGI、ベンダー支援のターンキー展開ならNIM。
4. 4
   エンジンをコンテナ化し、Helm(またはNIM Operator)経由でKubernetesクラスタに展開する。
5. 5
   モデルが必要とする場合、ノード内でテンソル並列を、ノード間でパイプライン並列を設定する。
6. 6
   レプリカプールの手前にKVキャッシュを意識したロードバランシング、またはラウンドロビンを設定する。
7. 7
   オートスケーリングをCPUではなくリクエストキューの深さやGPU利用率に接続する。
8. 8
   Prometheus/OpenTelemetryのオブザーバビリティを追加し、本番稼働前に目標並行数で負荷テストを行う。

ライセンスとサポート体制の比較

本番サービング向けのオブザーバビリティ接続点

どの推論サーバーを選ぶべきか

• 🧭 複数チーム向けに社内共有LLM APIを運用するプラットフォームチーム → vLLMかTGIをKubernetes上で自己ホスト。
• 🧭 サポート契約と監査証跡が必要な規制業界の企業 → NVIDIA NIM。
• 🧭 モデルホスティングですでにHugging Face Hubに標準化しているチーム → TGI。
• 🧭 インフラ整備前に概念実証を組む開発者 → まずOllama、実際の同時トラフィックが発生したらvLLM/TGIへ移行。
• ❌ 同時ユーザーが少数を超えると見込まれるなら、Ollamaを共有本番エンドポイントの背後に置かず、代わりにvLLMかTGIを使う。
• ❌ リクエスト負荷に応じたKubernetesネイティブなオートスケーリングが必要なら、Ollamaにはキュー深さ駆動のKEDA相当の仕組みがないため、vLLM、TGI、NIMを使う。

エンタープライズ推論基盤の見積もりでよくある間違い

• 同時リクエスト数ではなくパラメータ数でGPUを見積もる。 モデル1コピーがVRAMに収まるだけの規模のGPUフリートには同時ユーザー向けの余裕がありません -- ピーク並行数で見積もり、その上でモデルがまだ収まるか確認してください。
• Ollamaを共有本番ロードバランサーの背後に展開する。 2ユーザーのデモでは機能しますが、数百人を想定した設計には耐えません。
• CPU利用率でスケールする。 GPU推論Podのcpu使用率は負荷に関わらずほとんど動きません -- 代わりにキューの深さやGPU利用率でスケールしてください。
• TGIの古いキャッシュ済みイメージのライセンス確認を怠る。 取得したイメージタグがApache 2.0版に対応しているか、キャッシュされたHFOILv2時代のビルドでないか確認してください。
• GPU単位の最新価格をNVIDIAに直接確認せずにNIMの予算を組む。 エンタープライズソフトウェアの購読価格は変動します。古い見積もりは予算の根拠にはなりません。

出典

• vLLM公式ドキュメント -- PagedAttention、continuous batching、マルチGPU/マルチノード展開ガイドを含む公式vLLMドキュメント。
• Hugging Face Text Generation Inference(GitHub) -- アーキテクチャ、対応する量子化形式、ライセンス履歴を含む公式TGIリポジトリ。
• NVIDIA NIM公式ドキュメント -- 対応モデル、TensorRT-LLMバックエンド、Kubernetes向けNIM Operatorを含む公式NIMドキュメント。
• Ollama GitHub -- 並行処理とデプロイの挙動に関して参照した公式Ollamaリポジトリとissueトラッカー。
• NVIDIA AI Enterprise -- NIMが配布されるAI Enterprise購読に関するNVIDIAの製品ページ。

よくある質問

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