Inference Optimization（推論最適化）とは？
読み方: インファレンスオプティマイゼーション
30秒まとめ
LLM推論時の計算コスト・レイテンシ・GPUメモリを削減する技術群。量子化・蒸留・KVキャッシュ・投機的デコードなど。
Inference Optimization（推論最適化）の意味・定義
Inference Optimization（推論最適化）は、本番運用するLLMの推論時コスト・スループット・レイテンシ・GPUメモリ使用量を改善する技術の総称です。学習時最適化と並ぶLLMOpsの両輪。主要技術は(1)Quantization（量子化、INT8/INT4化でメモリ4-8倍削減）、(2)Distillation（蒸留、Haiku/Flash等の小型モデル化）、(3)Speculative Decoding（投機的デコード、小型モデルが先行予測→大型モデルが検証で2-3倍高速化）、(4)KV Cache最適化（PagedAttention・vLLM等で同時処理数を10倍増）、(5)Batching（連続バッチング・動的バッチング）、(6)FlashAttention（メモリ効率的Attention計算）、(7)Tensor/Pipeline Parallelism（マルチGPU並列化）、(8)Model Compilation（TensorRT-LLM・llama.cpp・MLX）、(9)Continuous Batchingエンジン（vLLM、TGI、SGLang）。OpenAI・Anthropic・Google等の大手は独自最適化エンジンを構築し、API価格を毎年30-50%下げ続けています。エッジ展開ではllama.cpp・MLX（Apple Silicon）・ONNX Runtime・OpenVINOが主流。2026年現在、Phi-4・Gemma 3・Llama 4 8Bは量子化＋蒸留でM2 MacBookやスマホでローカル動作可能なレベルに達し、「ローカルLLM革命」を起こしています。LLMアプリケーションのコスト構造の70-80%は推論側のため、ここでの最適化が事業性を決めます。