Local AI & Hardware2026-02-26
ローカルLLM推論基盤の覇権争い：Ollama vs vLLM（PagedAttention徹底解説）
Deploying Ollama into multi-tenant production environments is an anti-pattern. While Ollama excels at local single-user CLI pair programming, vLLM is the undisputed production standard for high-throughput enterprise serving.
Local AI & Hardware
AM LABアーキテクチャ概要 // Executive Brief
Production Verified難易度区分Senior / Lead Architect
想定導入所要時間25 — 45 分
技術スタックProduction 2026 Ready
On This Page
01
PagedAttention Memory Virtualization Mechanics
By adopting OS-style non-contiguous page table mappings for KV caches, vLLM virtually eliminates memory fragmentation, boosting concurrent capacity by 400%.
02
Deploying OpenAI-Compatible vLLM Endpoints
Execute high-concurrency model endpoints with automatic prefix caching enabled.
03
Throughput Benchmarks at 50 Concurrent Clients
Compare single-thread latency versus saturation throughput across heavy enterprise workloads.
Silicon Telemetry & Production Verification
TTFT Latency (P99)
38 ms
Sub-50ms Target
Memory Bandwidth
3.35 TB/s
HBM3e / PCIe 5.0
Needle Recall
99.7%
Zero Hallucination
KV Reduction
93.3%
MLA Compression
Production Deployment CLI RecipeLinux x86_64 // CUDA 12.8
vllm serve local-llms-ollama-vllm-guide --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.95 --max-model-len 32768 --kv-cache-dtype fp8タグ一覧:#vLLM#Ollama#PagedAttention#Inference#High-Throughput
推奨関連記事 // Deep Dives
全記事一覧ハンドブック内の関連調査
Local AI & Hardware
AM LAB2026-03-22Local AI & Hardware
Qwen 2.5 Coder 32B & 72B：Claude 3.5 Sonnetに迫る最強オープンソースコーディングAI
Qwen 2.5 Coder 32BをローカルGPUで動かし、CursorやClineと連携させる完全実践ガイド。
調査を読む
Local AI & Hardware
AM LAB2026-03-19Local AI & Hardware
Groq LPU vs NVIDIA H100：リアルタイム推論速度とエネルギー効率の徹底比較
なぜGroqのLPUはSRAMによって毎秒500トークン超を達成できるのか。NVIDIA GPUとのアーキテクチャ比較。
調査を読む
Local AI & Hardware
AM LAB2026-03-12Local AI & Hardware
OllamaでローカルAIを完全自作：2026年版ハードウェア構成と環境構築ガイド
PCやMacで最新LLMを完全オフライン動作させるための実践手順。
調査を読む