AIBR プレミアム
拓海先生、最近社員から「LLMの応答遅延をSLOで管理すべきだ」と聞きまして。うちのような現場だと、要するに早く返すべき作業と、多少遅れてもいい処理が混在しているということですか。これ、まず何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理して説明しますよ。まず問題は、既存のLLMサービングは「スループット最大化」を優先しており、個々のリクエストが求めるSLO、具体的にはTime to First Token（TTFT）—最初のトークンが返るまでの時間—and Time Per Output Token（TPOT）—出力トークン当たりの時間—を無視しがちな点にあります。これにより重要なリクエストが遅れるのです。
なるほど。で、論文ではSCORPIOという解決策を示していると。これって要するに、重要なものを優先して遅延を減らす仕組みということですか。
ほぼその通りです。具体的には三つの柱で動きますよ。第一に予測モジュールでリクエストの長さや処理費用を推定し、第二にTTFT Guardで最初の応答を早める管理を行い、第三にTPOT Guardで出力トークンごとの速度を保証するための入場制御とバッチングを調整します。要点を三つにまとめると、予測・先頭応答保証・トークン速度保証です。
投資対効果の話に移りますが、こうした制御を入れるとスループットを犠牲にして結局処理量が落ちないでしょうか。現場では処理件数も重要です。
良い質問です。SCORPIOは単にスループットを下げるのではなく、SLOに従って「goodput（有効にSLOを満たしたリクエスト数）」を最大化する設計です。つまり無駄に全体スループットを上げるよりも、SLOを満たすリクエストを増やすことで実効価値を高める方針です。業務で言えば単に生産量を増やすのではなく、納期を守れる受注に注力するようなものですよ。
実装の難易度はどれほどでしょうか。うちの技術チームは慣れていないので、現場に負担がかかるのは困ります。
安心してください。SCORPIOはシステムとアルゴリズムの協調設計（system-algorithm co-design）であり、既存のサービング基盤に予測モジュールと制御レイヤを追加する形式です。導入は段階的にでき、まずは予測を入れてログを取り、次に入場制御だけ試す、という順でリスクを抑えられます。重要なのは小さく始めて効果を測る姿勢です。
現場での運用面で注意すべき点はありますか。現場は変化に弱いので、運用負荷が増えるのは困ります。
運用面では三点を押さえればよいです。一つ、SLOの定義を業務的価値と結びつけること。二つ、予測精度を監視して改善サイクルを回すこと。三つ、拒否や遅延の基準を明確にして顧客や社内に説明できるようにすることです。これで現場の不安はかなり減りますよ。
ありがとうございました。要するに、重要なリクエストの応答速度（TTFT）とトークン当たりの速度（TPOT）を見て、予測を活かして優先度付け・入場制御・バッチ制御を行い、SLOを満たしたリクエスト数（goodput）を最大化するのが肝ということですね。自分の言葉にするとそのようになります。
