AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「大きな言語モデルを入れたい」と言うのですが、社内の安いGPUではメモリが足りないと言われて困っております。そもそもGPUとCPUを一緒に使う話があると聞いたのですが、どんなものですか。
素晴らしい着眼点ですね！大まかに言えば、GPUのメモリ不足を補うために、計算をGPUとCPUで分担するやり方ですよ。具体的にはKVキャッシュと呼ばれる中間データをCPUに置くなどして、GPUの負担を抑えるのです。大丈夫、一緒に理解していけるんですよ。
なるほど。現場のエンジニアは「KVキャッシュをCPUに置けば動く」と言いますが、実際は遅くなるのではないですか。投資対効果の面で心配なのです。
いい質問です、田中専務。問題は単にCPUに置くだけだとPCIe転送が頻繁になり、確かに遅延が悪化します。そこをこの論文は『スケジューリングで重なりを作る』という発想で解決しようとしているのです。要点は3つです。1) CPUとGPUの仕事を同時並行で進める。2) 実行前に性能をプロファイルして最適化する。3) 転送と計算の重なりを最大化する。これで遅延を抑えられるのです。
それは心強いですね。ただ、うちの技術陣はPythonで動かしているようです。Pythonだと並列性で制約があると聞きますが、どうやって上手くやるのですか。
良い観点です。PythonにはGlobal Interpreter Lock（GIL・グローバルインタプリタロック）という制約があるため、CPU上で重い計算をPythonスレッドだけで並列化するのは難しいのです。そこで論文では、C++で注意機構の計算ルーチンを実装し、pybind11を通じて呼ぶ際にgil_scoped_releaseでGILを解放しているのです。要するに、Pythonの外で重い計算を動かすことで並列実行を現実的にしているわけです。
なるほど。ではCPUの計算を増やせばいいのかと単純に考えそうですが、そう簡単ではないと聞きます。どんな条件で成り立つのですか。
鋭い質問ですね。論文はオーバーヘッドを無視できない点を指摘しています。具体的には、Pythonスレッドのスケジューリングやコンテキスト切替のコストがあるため、CPU側で処理するリクエスト量が十分でないと、かえって遅くなるのです。実験では経験的に、CPUリクエスト数がGPUリクエスト数の少なくとも8倍程度必要だとしています。これが実運用での目安になりますよ。
これって要するに、CPUに仕事を出すのはいいが、出し方が雑だとむしろ足を引っ張るということですか。
正確です。いい洞察ですね！ここで重要なのはプロファイル情報を使った賢いスケジュールです。APEXという手法は事前にどのタスクがどれくらい時間や帯域を使うかを測り、それを基にCPUとGPUの作業を重ねるように割り当てます。結果として、遅延を抑えつつGPU容量を超えるモデルの実行が可能になるのです。
実験はどんな環境でやっているのですか。うちのような小規模環境でも参考になる結果でしょうか。
良い点に目を向けています。論文の実験は二つの実機セットアップで行われています。一つはNVIDIA A10搭載の高メモリ機、もう一つはT4搭載のより制約のある環境です。モデルはLLaMa系列の7Bと8Bを想定しており、これは企業の端末やローコストサーバでの現実的なシナリオを想定しています。ですから中小の現場にも示唆を与える結果と言えます。
ありがとうございました。では最後に、私の言葉で要点を整理してみます。GPUに乗らない大きなモデルを扱うとき、KVキャッシュ等をCPUに避難させるが、そのままだと転送で遅くなる。そこでプロファイルを使ってCPUとGPUの仕事を重ね、かつPythonの制約を回避するためにC++で処理してGILを解放する。運用上はCPUに渡す仕事量を十分に確保することが重要、という理解でよろしいですか。
その通りですよ、田中専務。素晴らしい要約です。導入ではまず小さな実験でプロファイルを取り、CPUとGPUのリクエスト比率を調整してから本格運用に移るのが安全です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、この研究は「GPUメモリが制約された環境でも大規模言語モデル（LLM）を実用的に動かすためのスケジューリング戦略」を提示し、デコードフェーズにおけるCPUとGPUの並列実行を効率化する点で大きく進展させた。具体的にはKVキャッシュなど頻繁に参照されるデータの扱いを含む注意（attention）計算の一部をCPUにオフロードしながら、PCIe帯域と計算の重なりを最大化する設計で、従来よりも低遅延を維持してGPU容量を超えるモデルの推論を可能にしている。
重要な背景は二点ある。第一に、オートレグレッシブ生成を行うデコード段階ではKVキャッシュが継続的に成長し、GPUメモリを圧迫すること。第二に、単純にCPUにデータを逃がすだけではPCIe転送で遅延が悪化し、インタラクティブな応答が必要な用途では使えないことだ。これらを踏まえて本研究はオフロードと実行の調整に着目した。
研究の位置づけとしては、KVキャッシュを含むハイブリッドCPU−GPU実行の最適化領域に属し、メモリ制約下での低遅延オンライン推論を目標とする点で、既存の単純オフロードやモデル依存のI/O削減手法と異なる。実装面ではPythonの制約を回避するためC++実装とpybind11を組み合わせ、現実的な実運用に近い評価を行っている。
本研究は特にエッジやローコストサーバといった制約リソース上でのLLM展開に強い示唆を与える。従来は高価なGPUインスタンスが前提になりがちだったユースケースで、コストを抑えながら実用性を担保する新しい道筋を示した点が最大の意義である。
要するに本論文は、GPUメモリ不足を単に補うアイデアではなく、転送・計算・スケジューリングを一体で設計することで、実運用上の遅延要件を満たしつつ大きなモデルを走らせるための実装設計と指針を示した。これが本研究の核心である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来のアプローチは大きく二種類に分かれる。ひとつはモデルやデータ構造を軽くするアルゴリズム的対処、もうひとつはKVキャッシュ等を単純にCPUやSSDにオフロードするハードウェア中心の対処である。前者はモデルの表現力や精度に影響し得る一方、後者は転送遅延が問題となるため、インタラクティブ性が要求される用途には弱かった。
本研究はこの差分に対してスケジューリングという別次元の解を持ち込む。単なるオフロードではなく、事前プロファイルに基づきどの処理をいつCPUで処理し、どの処理をGPUで連続して処理するかを決める。これにより転送と計算の重なりを生み出し、PCIeの帯域を無駄にしない。
また技術実装面での差として、Python環境でのGIL（Global Interpreter Lock）問題を直視し、C++ルーチンを導入してGILを開放する実装を採ることで、現実的な並列化を達成している点があげられる。これにより、理論的最適化と実行時実効性の両立を図っている。
さらに本研究は複数のハード構成で評価を行い、低メモリのT4環境からより大きなA10環境までをカバーする点で実用性を示している。先行研究が限定的なハード条件でのみ効果を示すことが多いのに対し、本研究は現場の技術者が直面する多様な制約に対応する設計指針を提供する。
差別化の本質は「ハード資源の制約を受け入れつつ、運用上の遅延要件を満たすためにソフトウェア側での調整余地を最大化する」点にある。これが実務への適用可能性を高めている。
3.中核となる技術的要素
中心にあるのはハイブリッド実行のためのプロファイリング駆動スケジューラである。ここでのプロファイリングとは、各タスク（KVキャッシュの読み書き、attentionの一部計算など）がどれだけ時間と帯域を消費するかを事前に測る工程を指す。この情報を用いてスケジューラはCPUとGPUの作業を時間的にずらしながら割り当て、結果として計算とデータ転送を重ね合わせる。
もう一つの技術要素は、PythonのGIL問題を回避するためのC++実装とpybind11の組合せである。具体的には注意計算の一部をC++で実装し、gil_scoped_releaseを用いてGILを解放しつつ並列に動かすことで、Pythonスレッドのスケジューリングがボトルネックとならないようにしている。
さらに実装上の工夫として、CPU側処理を十分なバッチサイズで処理することを求める設計になっている。これはスケジューリングのオーバーヘッドを相殺するためで、論文は経験則としてCPUリクエスト数がGPUの少なくとも8倍を目安とする。また、モデルとGPUのメモリ互換性を考慮したモデル選定（例：LLaMa-2-7BをT4で、LLaMa-3.1-8BをA10で評価）も重要である。
最後に、全体最適化は帯域・計算・遅延要件のトレードオフで決まるため、現場では初期プロファイル取得と段階的なチューニングが不可欠である。これがないと理論上の利点が実運用で生かせない。
4.有効性の検証方法と成果
評価は二つの実機セットアップで行われた。ひとつはNVIDIA A10搭載でメモリが比較的潤沢な構成、もうひとつはNVIDIA T4搭載でメモリが限られる構成である。モデルとしてはLLaMa系列の7Bと8Bを選び、各GPUのメモリ容量に合わせた組合せで実運用に近い条件を再現している。
比較対象としては既存のハイブリッドオフロード手法やCPU中心の実行手法をベースラインに取り、本手法（APEX）のレイテンシ、スループット、メモリ使用量を比較している。結果としてAPEXはデコード重視のタスクで既存手法よりも低レイテンシを達成し、特にメモリが不足するT4環境での恩恵が顕著であった。
加えて、プロファイル駆動のスケジューリングとC++による計算オフロードの組合せにより、CPUとGPUのリソースを有効活用できることが示された。特に応答性が重要なチャットやChain-of-Thoughtのような逐次生成タスクで効果が大きい。
一方で実験は実機ベースであり、理論上の最適解と実運用での差分を埋めるための実装上の注意点も示された。プロファイリングの精度、PCIe帯域のばらつき、Python周りの並列オーバーヘッドなどが実際の性能に影響を与える要素として明らかにされた。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は有望な解法を示す一方で、いくつかの現実的な課題も抱えている。第一にプロファイリングの一般化である。モデルやハードウェアの違いによってプロファイルが変化するため、汎用的に使えるプロファイル手法の確立が必要だ。現状は事前測定に依存する部分が大きい。
第二にPCIeやシステムレベルの変動である。帯域の変動や他プロセスの干渉により、理想的な重なりが崩れる可能性がある。その意味でリアルタイムな適応性を持つスケジューラや帯域管理の仕組みが望まれる。
第三に運用上の複雑さである。CPUにオフロードする際のバッチサイズ調整や、リクエスト比率のチューニングなど運用パラメータが増えるため、実業務での導入には自動化と可観測性の向上が必要だ。
加えてセキュリティやデータ局所性の観点も議論に上がる。KVキャッシュがCPU側に移動することで、メモリのアクセスパターンやデータ保持ポリシーに関する設計上の配慮が必要である。特に個人データや機密を扱う場面では注意を要する。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまずプロファイリングとスケジューリングの自動化が重要になる。環境とワークロードに応じてリアルタイムにパラメータを調整する仕組みがあれば、導入ハードルは大きく下がるであろう。また、モデル依存の最適化を減らし、より汎用的に適用できるアルゴリズム設計が望ましい。
次にソフトウェアスタックの改良である。Python中心のエコシステムにおいても、GILを意識せずに高効率なハイブリッド実行を可能にするライブラリや抽象化レイヤーが求められる。これにより現場の開発工数を減らし、運用の信頼性を高められる。
さらにネットワークやストレージを含むシステム全体の設計指針が必要だ。例えばPCIe以外の高帯域低遅延インタコネクトや、NVMeベースの補助記憶を組み合わせることで、KVキャッシュの扱いをより柔軟にできる余地がある。
最後にビジネス面では、コスト対効果の定量評価が重要である。どの程度の性能劣化を許容してコストを削減するのか、事業要件に基づく意思決定基準を予め定めることが導入成功の鍵となるだろう。
検索に使える英語キーワード：hybrid CPU-GPU execution, KV cache offload, attention computation, profiling-informed scheduler, low-memory LLM inference
会議で使えるフレーズ集
「GPUメモリの制約を補うために、KVキャッシュをCPU側で管理しつつ、転送と計算を重ね合わせる運用を検討したい。」
「初期段階では小さな実験でプロファイルを取り、CPUとGPUのリクエスト比率を調整して本番に移行しましょう。」
「運用上はCPUに渡す処理量が重要なので、バッチサイズとリクエストのまとめ方を設計に組み込みたい。」
J. Fan, Y. Zhang, X. Li, D. S. Nikolopoulos, “Parallel CPU-GPU Execution for LLM Inference on Constrained GPUs,” arXiv preprint arXiv:2506.03296v1, 2025.
