LLM推論の最適スケジューリングアルゴリズム

（Optimal Scheduling Algorithms for LLM Inference: Theory and Practice）

田中専務

拓海先生、最近部下から『LLMの推論をちゃんと回す仕組みを作らないとまずい』と言われまして、何をどうすれば投資対効果が出るのか見当がつかず困っております。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果が見える化できますよ。まずはLLM推論の『どこに時間と資源がかかるか』を理解することから始めましょう。

田中専務

それはありがたいです。具体的には、どの段階で遅延が起きやすいのでしょうか。現場は応答遅延で顧客満足を落としたくないと言っています。

AIメンター拓海

LLMの推論は大きく二相に分かれます。まず入力全体を処理するpre-fillフェーズ、続いてトークンを逐次生成するdecodeフェーズです。これを整理すると、遅延の原因と対策が見えやすくなりますよ。

田中専務

なるほど。で、投資対効果という点では『設備を増やす』か『スケジューリングを改善する』かで悩んでいます。どちらに先に手を付けるべきでしょうか。

AIメンター拓海

大丈夫、要点を三つに整理しますよ。まず現状の資源利用率を把握すること、次に『バッチ化とルーティング』を最適化してスループットを上げること、最後にSLO（Service Level Objective）— サービスレベル目標を明確にして優先度をつけることです。

田中専務

これって要するに『まず運用の改善で効率を取って、それでも足りなければ追加投資を考える』ということですか？

AIメンター拓海

その通りです。さらに言えば、本研究は『どのようにリクエストを振り分け、どの単位でバッチ処理するか』を数学的に定式化し、スループット最適化とSLO順守を両立する設計原理を示していますよ。

田中専務

現場ではGPU（Graphics Processing Unit）— グラフィックス処理装置の使い方やオンオフ制御まで議論になっています。論文ではその辺りも扱っているのでしょうか。

AIメンター拓海

論文はGPUのオンオフや電力最適化よりも、安定的な到達性能（throughput）と遅延の尾部制御に焦点を当てています。ただしGPUの利用率変動に応じた動的資源配置は議論の対象になっていますから、現場の判断材料になりますよ。

田中専務

なるほど、最後に一つ。現場に説明する際の『短い結論』をいただけますか。会議で端的に言いたいのです。

AIメンター拓海

大丈夫、三十秒で言える結論を。『まずはスケジューリングとルーティングを最適化して資源効率を引き上げ、SLOを基準に優先度を付けた上で、必要なら追加投資で容量を増やす』です。これで説明できますよ。

田中専務

分かりました。要するに『運用で効率化→SLOで優先付け→不足なら投資』という順序で進めれば良いということですね。自分の言葉で言うと、まず今あるリソースを賢く使って顧客応答を守り、足りなければ追加する、という方針で進めます。