Unlocking LLM superpowers: How PagedAttention helps the memory maze
こんにちは、Jonです。AIとテクノロジーの世界は日々進化していて、最近話題になっているのが大規模言語モデル（LLM）のメモリ管理技術です。今日は、InfoWorldの記事「Unlocking LLM superpowers: How PagedAttention helps the memory maze」を基に、PagedAttentionという技術についてわかりやすく解説します。LLMとは、ChatGPTのような巨大なAIモデルで、膨大なデータを扱うためメモリ（記憶領域）が課題になります。この技術は、そんな「メモリの迷宮」を解く鍵として注目されています。初心者の方も安心して読んでくださいね。
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PagedAttentionとは？ 基本的な仕組みを簡単に解説
PagedAttentionは、2023年9月12日にarXivで公開された論文「Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention」から生まれた技術です。この論文は、LLMのサービス提供（サービング）で発生するメモリの問題を解決するために提案されました。LLMは、ユーザーのクエリを処理する際に「KVキャッシュ」と呼ばれる一時的なデータを大量に保存します。これは、キー（Key）とバリュー（Value）のペアで、AIが過去の文脈を覚えておくためのものです。でも、これが巨大になるとメモリが碎片化（フラグメンテーション）して無駄が多くなり、処理速度が落ちてしまいます。
そこでPagedAttentionの出番です。この技術は、コンピューターのオペレーティングシステムで使われる「仮想メモリ」や「ページング」の考え方を応用しています。簡単に言うと、KVキャッシュを小さな「ページ」に分けて管理し、必要な部分だけをGPU（グラフィックス処理装置）のメモリにロードします。これにより、メモリの無駄をほぼゼロに抑え、複数のリクエストを同時に処理（バッチ処理）しやすくなります。結果として、LLMのスループット（処理能力）が2〜4倍向上するという評価が出ています。
- KVキャッシュとは？ LLMが会話の流れを覚えるための短期記憶のようなもの。入力が増えるとどんどん大きくなる。
- ページングのイメージ 本のページのようにデータを分割して、必要なページだけを開く感じです。これでメモリを効率的に使えます。
この技術を基にしたシステムがvLLMで、GitHub上で2025年8月30日時点で活発に開発されています。vLLMはオープンソースのプロジェクトで、誰でも無料で使えて、LLMの推論（AIの回答生成）を高速化します。
なぜPagedAttentionがLLMの「メモリの迷宮」を解決するのか
LLMの課題は、メモリ管理の難しさです。たとえば、長い会話や大量のデータを扱うと、KVキャッシュがGPUメモリを食いつぶしてしまいます。既存のシステムでは、メモリが散らばって無駄が生じ、処理できるリクエスト数が限られてしまいます。これを「メモリの迷宮」と呼ぶのは、迷路のように効率が悪くなるからです。
PagedAttentionは、そんな問題を根本的に解決します。論文によると、メモリの断片化を防ぎ、共有可能なKVキャッシュを柔軟に扱えるようになります。たとえば、複数のリクエスト間で共通のデータを共有することで、さらにメモリを節約できます。これにより、AIの応答速度が向上し、コストも抑えられます。2024年10月5日にZillizのブログで紹介されたように、vLLMはGPUメモリの使用効率を高め、LLMのインフラコストを大幅に削減します。
ここで、AIを使ったドキュメント作成ツールの例を挙げてみましょう。AIでスライドやウェブサイトを瞬時に作れるGammaというツールがあります。こうしたツールもLLMを活用しているので、PagedAttentionのような技術が裏で活躍している可能性が高いんです。興味がある方は、Gammaとは？AIでドキュメント・スライド・ウェブサイトを瞬時に作成する新基準をチェックしてみてください。初心者でも簡単にAIの力を借りられますよ。
- メリット1: スループット向上 同じ遅延で2〜4倍の処理が可能。
- メリット2: メモリ共有 リクエスト間や内部でKVキャッシュを共有して節約。
- メリット3: 実用的適用 vLLMとして商用サービスにも導入可能。
2025年の最新ニュースと進展
2025年に入ってからもPagedAttentionは注目を集めています。たとえば、2025年3月23日にMediumで公開された記事「PagedAttention: Efficient KV-Cache Memory Management in Large Language Models」では、Transformerベースのモデルでのメモリボトルネックを詳しく解説し、PagedAttentionがどのようにKVキャッシュを最適化するかを説明しています。また、2025年4月17日のWentao’s Blogのまとめ記事では、論文の要点を振り返りつつ、LLMサービングの効率化が進んでいる点を強調しています。
さらに、最近のニュースとして、Nature Computational Science誌で4日前に公開された論文「Analog in-memory computing attention mechanism for fast and energy-efficient large language models」では、PagedAttentionのようなアテンション機構の効率化が、エネルギー消費を70,000倍削減し、速度を100倍向上させる可能性を示しています。これは2025年9月時点の最新トレンドです。
X（旧Twitter）では、2025年9月11日にInfoWorldのアカウントがこのトピックを投稿し、7件のビューを記録しています。また、Raul Leite氏の投稿も同日で、PagedAttentionがLLMのメモリ最適化に役立つと話題になっています。これらの投稿から、技術コミュニティでPagedAttentionが「LLMのスーパーパワー」を解き放つ鍵として議論されているのがわかります。
2025年6月28日のMedium記事「Understanding Attention in Large Language Models (LLMs)」では、アテンション機構全体の解説があり、PagedAttentionがその一部として位置づけられています。また、3週間前のN8N Hostの記事「Latest Updates and Rumors on Large Language Models (LLMs) in 2025」では、LLMの進化トレンドとしてメモリ効率の重要性が挙げられています。これらの情報は、すべて信頼できるソースから確認したものです。
まとめ：PagedAttentionがもたらす未来
これまで見てきたように、PagedAttentionはLLMのメモリ管理を革新し、より高速で効率的なAIサービスを実現します。初心者の方でも、この技術のおかげでChatGPTのようなツールがさらに使いやすくなるはずです。AIの可能性を広げる一歩として、注目していきましょう。
AIでドキュメント作成を効率化したい方は、ぜひGammaの詳細をご覧ください。あなたの業務をAIがサポートしてくれますよ！
Jonとしてまとめると、PagedAttentionはLLMのボトルネックを解消する画期的な技術で、2023年の登場以来、着実に進化しています。メモリ効率が向上すれば、AIが日常生活にさらに溶け込みやすくなるでしょう。これからも最新情報を追いかけて、皆さんにわかりやすくお伝えしますね。
参照情報源
- arXiv: Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention (2023-09-12)
- ACM Digital Library: Proceedings of the 29th Symposium on Operating Systems Principles (2023-10-23)
- Zilliz Learn: Efficient Memory Management for LLM Serving with PagedAttention (2024-10-05)
- GitHub: vLLM Project (2025-08-30更新)
- Medium: PagedAttention: Efficient KV-Cache Memory Management in Large Language Models (2025-03-23)
- Wentao’s Blog: Summary of Efficient Memory Management for LLM Serving with PagedAttention (2025-04-17)
- Nature Computational Science: Analog in-memory computing attention mechanism (4日前公開)
- N8N Host: Latest Updates and Rumors on LLMs in 2025 (3週間前)
- Medium: Understanding Attention in LLMs (2025-06-28)
- InfoWorld記事: Unlocking LLM superpowers: How PagedAttention helps the memory maze (参照URL)
- X（旧Twitter）の関連投稿（2025-09-11など、トレンドとして）