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NVIDIA Dynamoとは？LLMのKVキャッシュをデータセンター全体で再利用する推論基盤の仕組み

技術
解説
NVIDIA
LLM推論
結論：NVIDIA Dynamoは、LLMのKVキャッシュを「GPU1枚の持ち物」ではなく「データセンター全体の資源」として扱う推論基盤です。KVキャッシュの位置を見てリクエストを振り分ける、prefillとdecodeを別のGPUで処…
作者

obelos

公開

2026年11月12日

更新日

2026年11月12日

結論：NVIDIA Dynamoは、LLMのKVキャッシュを「GPU1枚の持ち物」ではなく「データセンター全体の資源」として扱う推論基盤です。KVキャッシュの位置を見てリクエストを振り分ける、prefillとdecodeを別のGPUで処理する、KVキャッシュを4つの階層に分けて置く、の3つで再計算を減らします。

ポイントは次の3つです。

  1. 背景：LLMは、処理済みの入力の計算結果（KVキャッシュ）を残しておけば、同じ文章で始まる次のリクエストでその部分の計算を省ける。捨てれば再計算になる
  2. 仕組み：①KV-awareルーティング、②prefillとdecodeの分離、③KVブロックマネージャー（KVBM）によるG1〜G4の階層管理
  3. 効果：ストレージ企業の検証では、KVキャッシュの再利用によって、最初のトークンが出るまでの時間（TTFT）が再計算より短くなった

この記事は「GPUメモリを無駄なく使う5つの方法」の3本目です。

前提：KVキャッシュとprefill・decode

LLMが回答を生成する処理は、2つの段階に分かれます。

段階 処理内容 性質
prefill 入力（指示文、会話履歴、資料など）全体を処理する 計算量が多い（計算律速）
decode 回答を1トークンずつ生成する メモリの読み出しが多い（メモリ帯域律速）。応答の速さが重要

prefillでは、入力の各トークンについてKey（K）とValue（V）という中間データを計算します。これを保存したものが KVキャッシュ です。decodeでは、新しいトークンを生成するたびにKVキャッシュを参照します。

KVキャッシュには、もう1つの使い道があります。次のリクエストの入力が同じ文章で始まる場合、その部分（プレフィックス）のKVキャッシュを再利用すれば、prefillの計算を省けるのです。

KVキャッシュを再利用するか、再計算するか

KVキャッシュを再利用するか、再計算するか

エージェントの普及で、KVキャッシュの扱いが重要になった

AIエージェントは、長いシステムプロンプトや資料を入力したまま、何十回もLLMを呼び出します。同じ先頭部分が何度も繰り返されるため、再利用できる部分が大きくなります。一方で、KVキャッシュを置けるGPUメモリ（HBM）は限られます。KVキャッシュをどこに置き、どう再利用するかが、推論の速さと費用を大きく左右するようになりました。

NVIDIA Dynamoとは

NVIDIA Dynamoは、多数のGPUでLLMを動かすためのオープンソースの推論基盤です。vLLM、SGLang、TensorRT-LLMといった推論エンジンと組み合わせて使い、データセンター規模でリクエストの振り分けやGPUの割り当てを行います。性能が重要な部分はRust、拡張性が必要な部分はPythonで書かれています。KVキャッシュの扱いについて、3つの機能があります。

機能1：KV-awareルーティング

Dynamoのルーターは、各ワーカー（推論エンジンが動くGPU）がどのKVブロックを持っているかを、基数木（radix tree）で一元管理しています。

KV-awareルーティング：キャッシュの有無とワーカーの負荷を両方見る

KV-awareルーティング：キャッシュの有無とワーカーの負荷を両方見る
  • 新しいリクエストが来たら、プレフィックスが一致するKVキャッシュを持つワーカーを探す
  • ただし、そのワーカーの負荷が高ければ、キュー待ちより再計算のほうが早い場合もある
  • プレフィックスの一致の長さと、各ワーカーの負荷を比較して 送り先を決める

単純なラウンドロビン（順番に振り分ける方式）では、同じ会話のリクエストが毎回別のワーカーに送られ、そのたびにprefillの再計算が発生します。KV-awareルーティングはこれを避けます。

機能2：prefillとdecodeの分離

同じGPUでprefillとdecodeの両方を処理すると、長い入力のprefillが入るたびに、decode中の他のリクエストの生成が遅れます。そこでDynamoは、2つの段階を別々のGPUグループに担当させます。これを分離型推論（disaggregated serving）と呼びます。

prefillとdecodeを別のGPUで処理する（分離型の推論）

prefillとdecodeを別のGPUで処理する（分離型の推論）
  • prefillワーカーがKVキャッシュを作り、転送ライブラリ NIXL（NVIDIA Inference Xfer Library）でdecodeワーカーへ送る
  • decodeワーカーはprefillを行わないため、HBMをKVキャッシュに多く割り当てられる
  • 負荷に応じて、prefillとdecodeのGPU数をそれぞれ調整できる

機能3：KVBMによる階層管理

HBMに置けるKVキャッシュには限りがあります。Dynamoの KVブロックマネージャー（KVBM） は、KVキャッシュを次の4階層に分けて管理します。

KVキャッシュを4つの階層（G1〜G4）に分けて置く

KVキャッシュを4つの階層（G1〜G4）に分けて置く
階層 置き場所 特徴
G1 GPUメモリ（HBM） 生成中のKVキャッシュ。最も高速だが容量が小さい
G2 CPUメモリ（ピン留めしたホストメモリ） GPUとの転送が速い
G3 ローカルSSD（NVMe） 大容量だが、そのノードからしか使えない
G4 リモートストレージ 最も大容量だが、遅延が最も大きい
  • 上位の階層があふれたら、KVブロックを下位へ移す（オフロード）
  • 再利用するときは、上位へ戻す（オンボード）。prefillで再計算するより速い
  • 同じ内容のブロックは、ハッシュで重複を排除する

NVIDIAの最新の説明では、複数ノードにまたがってブロックの位置を追跡し、他のノードのKVキャッシュも再利用できるKV Cache Runner（KVCR）にまで機能が広がっています。

設定の目安

Dynamoの設定ガイドは、CPUキャッシュ（G2）をGPU側のKVキャッシュより大きく設定することを推奨しています（目安は100GB以上）。G2がG1より小さいと、フォワードパスのたびにオフロードが発生し、性能が下がるためです。

効果

KVキャッシュ再利用の効果は、主にストレージ企業が検証しています。

  • VAST Data：DGX H100上のvLLMとLMCacheで、Qwen3-32Bに約13万トークンの入力を与えた試験で、再利用時のTTFTが再計算より短くなった。CoreWeaveとの共同検証では、過去の会話をすべて再計算する場合と比べ、TTFTが20倍改善したと報告している
  • 転送速度：VAST DataはGPUDirect StorageでH100 1枚に毎秒35GB、WEKAは独自のNIXLプラグインでH100 8枚に合計で毎秒最大270GBの読み込みを報告している

いずれもストレージ企業による検証の数字です。実際の効果は、入力の長さや、同じプレフィックスの繰り返し頻度によって大きく変わります。

制約と注意点

  • 再利用できない入力には効かない：毎回異なる入力では、再利用できるKVキャッシュがありません
  • 転送にも時間がかかる：下位階層からの読み戻しにも時間がかかります。VAST Dataの検証では、多くの場合、ストレージよりネットワークがボトルネックでした
  • 障害時の保護には前提がある：推論エンジンが停止してもホストメモリ上のKVキャッシュを保持する機能（KVCR-Guard）がありますが、その保護サービスとホストが動作していることが前提です

まとめ

  • KVキャッシュを再利用すれば、同じプレフィックスを持つリクエストのprefillを省ける
  • Dynamoは、KV-awareルーティング、prefillとdecodeの分離、KVBMによるG1〜G4の階層管理で、KVキャッシュをデータセンター全体で使い回す
  • 同じシステムプロンプトや資料を繰り返し使うエージェントほど、効果が大きい

連載「GPUメモリを無駄なく使う5つの方法」

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参考