AIToday
大規模言語モデルDaily Dose of Data Science掲載日時: 2026年10月30日 6:01

プレフィックス考慮ルーティングで応答短縮

LINEで送る
プレフィックス考慮ルーティングで応答短縮

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    16台のH100の8つのvLLMポッドでllm-dをテストし、プレフィックス考慮ルーティングでp90の最初のトークンまでの時間が92.6秒から0.54秒に短縮、スループットは4,429から8,730トークン/秒へ倍増した。

  2. なぜ重要か

    このベンチマークは、共有プロンプトプレフィックスの完全な再計算を避けることが高速化を生むため、ルーターがリクエストをどこへ送るかが、作業をどれだけ均等に分散するかよりも重要になり得ることを示している。

わからないところ、AIに聞けます

質問と回答はこのページに公開されます。

こういう要約が、毎朝あなたのメールに届きます。

背景と解説

llm-dのベンチマークは、ルーティングの判断をLLMサービング性能の中心に据えている。テストワークロードは150の顧客を模擬し、各顧客が6,000トークンの共有コンテキストを持ち、5人のユーザーが1,200トークンの質問を3〜60 QPSで送信した。これらの共有プレフィックスはクラスタのKVキャッシュの約73%を必要とし、これは1つのポッドが保持できる量の約6倍で、ルーティングの選択が最も重要になる条件である。

ルーティング戦略間の差は大きかった。ランダムルーティングのp90の最初のトークンまでの時間は92.6秒、負荷考慮のみは94.9秒、近似プレフィックス考慮は31.1秒、精密なプレフィックス考慮は0.54秒だった。負荷考慮ルーティングはこのテストではランダムと比べて改善しなかった。各リクエストがプレフィックスを再計算しなければならないGPUに着地したためだ。

その後のllm-dの再実行では、新しいvLLM上で、単純なKubernetesのラウンドロビンServiceに対して、差は小さくなったものの、p90の最初のトークンまでの時間は依然として99%以上減少した。これらはすべてプレフィックスキャッシュ自体が機能していることに依存しており、プロンプトの先頭にあるタイムスタンプはそれ以降のすべてのブロックを壊す。

よくある質問
プレフィックス考慮ルーティングとは何か?
各リクエストを、そのプロンプトの最も長く一致する部分をすでに保持しているワーカーへ送るルーティング手法で、ワーカーはプレフィックス全体を再計算する代わりにキャッシュされたKVブロックを再利用できる。
精密なプレフィックス考慮ルーティングは他の戦略よりどれだけ速かったか?
llm-dのテストでは、p90の最初のトークンまでの時間は精密なプレフィックス考慮ルーティングで0.54秒だったのに対し、ランダムルーティングで92.6秒、負荷考慮のみで94.9秒、近似プレフィックス考慮ルーティングで31.1秒だった。
プレフィックスキャッシュの一致を壊すものは何か?
プロンプトの早い段階での小さな変更、たとえばシステムプロンプトの先頭にあるタイムスタンプは、それ以降のすべてのブロックハッシュを変えてしまうため、どのルーターもそれらのブロックに一致できない。安定した部分を先に置き、リクエストごとの変更を最後に置くべきだ。
Daily Dose of Data Science元記事を読む
LINEで送る

あなたの仕事に関係するAIニュースを、毎朝お届けします。

業界と使っているAIツールを選ぶと、仕事に関係するニュースが毎朝届きます。

登録無料・Googleアカウントなら30秒・いつでも解除できますAITodayについて →

AIに質問

この記事についてわからないことをAIに質問できます。AIはこの記事・AIToday の過去記事・Wikipedia を読み、出典を付けて答えます。Q&Aはこのページに公開され、他の読者も読めます。

質問と回答はこのページに公開されます。

このようなAIの動きを、御社の業界・競合に合わせて毎日届ける法人プランもあります → 詳しく見る

関連記事

次の記事へOpenAI、有料プランの利用上限を2倍に