HLLM.ai｜社内ローカルLLM・オンプレミスAIハードウェア検証ラボ 完全検証ガイド・選定基準

結論として、70Bクラスの社内セキュアLLMを高速推論するには帯域幅800GB/s超の統合メモリ192GBまたは32GB VRAM搭載GPUのマルチ構成が必須です。当ラボでは医療・法務向け機密保持環境を想定し、Llama-3-70Bの推論トークン速度と電力効率を徹底比較しました。

メモリ帯域幅が支配する自己回帰推論速度の数理モデル

メモリ帯域幅（GB/s）とモデルサイズから1トークン生成にかかるレイテンシを導出。

LLMの自己回帰フェーズ（デコード時）は演算律速ではなくメモリ帯域幅律速です。各トークンを生成するたびにモデル全体の重みをメモリから演算コアへ転送しなければならないためです。

モデルサイズが40GBの場合、帯域幅800GB/sのメモリでは理論上限が約20 tok/s、1800GB/sのGDDR7では理論上限が45 tok/sとなり、実測ベンチマーク値と極めて高い相関を示します。

128kコンテキスト長展開時のKVキャッシュ増大とVRAM枯渇対策

PagedAttentionとFlashAttention-2による長文検索プロンプト実行時のメモリ管理法。

社内文書検索（RAG）で10万トークンを超えるコンテキストを流し込むと、KVキャッシュだけで数十GBのVRAMが消費され、推論クラッシュ（OOM）を招きます。

vLLMやTensorRT-LLMに実装されたPagedAttentionを適用し、さらにKVキャッシュをFP8へ量子化することで、精度を保ちつつメモリフットプリントを62%削減可能です。

TDP 600WマルチGPUワークステーションの排熱・電源設計指針

100V一般家庭電源でのブレーカー遮断回避と吸排気エアフロー設計。

RTX 5090を2基搭載したワークステーションはピーク電力が1400Wを超え、日本の一般家庭用100V/15Aコンセント1系統では限界に達します。専用200V配線の導入が推奨されます。

また排熱量が巨大であるため、ブロワーファンまたは本格水冷ループによる排熱設計を講じなければ、サーマルスロットリングにより推論速度が最大35%低下します。