自社運用推論とホステッド推論：vLLM、TGI、損益分岐点の計算 — 関連動画

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単純なLLMサービングがGPUメモリの60～80%を無駄にする理由、PagedAttentionがOSのようなページングを応用してそれを解決する仕組み、継続的バッチ処理によって記事の計算で使う24倍のスループットが実現する理由を解説します。視聴後は、記事にある「稼働率が50%に達すれば幸運」という一節が抽象的な話ではなくなります。

このセクションから得られるもの: サービングエンジン、バッチ処理、KVキャッシュのメモリが、自社運用推論の経済性を左右する理由を理解できます。

視聴または事前に知っておくべきもの: Transformerの推論、GPUメモリの制約、API利用と自社運用のトレードオフに関する基礎知識が必要です。