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AI PICKS

KVキャッシュオフロード (KV Cache Offloading)読み: けーぶいきゃっしゅおふろーど

2026-08-31 更新

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AI用語辞典インフラ・学習最終更新: 2026-08-31・AI PICKS編集部

KVキャッシュオフロード (KV Cache Offloading)の定義

KVキャッシュオフロードとは、LLM推論時に生成されるKey-Valueキャッシュの一部をGPU VRAMから外部メモリ(CPU RAM/SSD等)に退避させる技術のこと。

KVキャッシュオフロード (KV Cache Offloading)とは(詳しく解説)

KVキャッシュオフロードは、Transformer系LLMの自己注意機構で各トークンごとに生成されるKey-Valueテンソルを、GPU VRAMに収まりきらない場合にCPUメモリやNVMe SSD、専用の高速ストレージ層へ退避・階層化する仕組みで、長いコンテキストや多数の同時セッションを扱う推論基盤で広く採用されているとされる。GPUメモリは高価かつ容量が限られるためKVキャッシュ肥大がボトルネックになりやすく、オフロードにより同一GPU台数でも扱えるコンテキスト長や同時接続数を増やせる一方、退避先とGPU間の転送がレイテンシ悪化として表面化しやすい。2026年時点の実運用では、PCIe帯域やストレージI/O性能がボトルネックになりやすく、GPUメモリ従量課金のクラウド推論ではコスト削減効果が薄まるケースもあるとされ、現場ではレイテンシ要件とコストの相場感を踏まえてオフロード対象や階層構成を選ぶ必要がある。

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この解説の引用について

定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます(CC BY 4.0)。

出典: AI PICKS AI用語辞典「KVキャッシュオフロード (KV Cache Offloading)とは」 https://aipicks.jp/glossary/kv-cache-offloading

KVキャッシュオフロード (KV Cache Offloading)の使用例

  • 長文チャットボットでKVキャッシュオフロードを有効化し、GPU VRAM不足によるOOMエラーを回避する設定例。
  • 同時接続ユーザー数が多い推論APIで、KVキャッシュをCPUメモリ層にオフロードしスループットを維持する構成。

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