LLM（大規模言語モデル）の推論APIでは、レイテンシー（応答時間） が重要な指標となります。特に、リアルタイム応答が求められるアプリケーション（チャットボット、音声アシスタント、検索エンジンなど）では、レイテンシーを最適化することが不可欠です。
本記事では、p95レイテンシーとは何か？遅いと判断される基準、改善方法 について詳しく解説します。
1. p95レイテンシーとは？
レイテンシーの基本概念
レイテンシーとは、リクエストが送信されてからレスポンスが返るまでの時間（遅延）を指します。一般的な指標として、平均レイテンシー（Average Latency） だけでなく、パーセンタイルレイテンシー（Percentile Latency） が使用されます。
p95 Latency とは？
- p95レイテンシー（95th Percentile Latency） とは、全リクエストのうち 95% がこの時間以内に処理される ことを意味します。
- 例えば、p95 レイテンシーが 300ms なら、「95%のリクエストは300ms以内に処理されているが、5%のリクエストはそれ以上かかっている」という意味です。
- p50（中央値）よりも、システムの最悪ケースに近いレイテンシーを把握するのに適している。
| 指標 | 意味 |
|---|---|
| p50 | 50% のリクエストがこの時間以内に処理される（中央値） |
| p75 | 75% のリクエストがこの時間以内に処理される |
| p95 | 95% のリクエストがこの時間以内に処理される |
| p99 | 99% のリクエストがこの時間以内に処理される（ほぼ最悪ケース） |
2. どの程度のレイテンシーなら「遅い」のか？
ユースケース別の理想的なレイテンシー基準
| ユースケース | 理想的なp95レイテンシー | 許容範囲 |
|---|---|---|
| チャットボット（会話型AI） | < 500ms | 1秒以内 |
| 検索エンジン | < 200ms | 500ms以内 |
| ストリーミング（字幕生成など） | < 300ms | 700ms以内 |
| バックエンドバッチ処理 | 数秒〜10秒 | 15秒以内 |
| 高精度なLLM推論（要約・翻訳） | 1〜2秒 | 5秒以内 |
1秒を超えると体感的に「遅い」と感じられ、5秒を超えるとユーザーが離脱する可能性が高まる。
レイテンシーが高くなる主な要因
✅ モデルサイズが大きい（例：GPT-4 > GPT-3.5）
✅ トークン生成速度が遅い（1秒間に生成できるトークン数が少ない）
✅ 入出力のデータ転送が遅い（ネットワーク遅延）
✅ 推論時のバッチ処理が適切でない
✅ GPUのリソースが不足している
✅ 非効率な並列化（Multi-GPU, Multi-Nodeが活用されていない）
3. 推論APIのレイテンシー改善策
(1) モデルの軽量化
- 量子化（Quantization）を適用（例：FP32 → INT8）
- モデルの蒸留（Distillation）
- LoRA（Low-Rank Adaptation）でパラメータ数を削減
(2) バッチ処理の最適化
- 複数リクエストをまとめて処理（Batch Inference）
- 適切なバッチサイズを設定（例：バッチサイズが小さすぎるとGPUがアイドル、大きすぎるとオーバーヘッド）
(3) GPUの最適化
- 高性能なGPUを利用する（例：A100, H100）
- GPUのメモリ使用量を最適化（Efficient Memory Allocation）
- TensorRT・ONNX Runtime などの推論最適化ツールを導入
(4) 分散推論（Multi-GPU / Multi-Node）
- DeepSpeed / Tensor Parallelism を活用
- Inference Server（vLLM, Triton, Ray Serve）を導入しスケールアウト
(5) キャッシュの活用
- 過去の推論結果をキャッシュ（Redis / Memcached）
- トークンキャッシング（KVキャッシュ）で一部の計算を省略
(6) Kubernetes + HPA の活用
- トラフィックに応じた動的スケールアウト（HPA）
- VPA を併用し、各 Pod のメモリ・CPU 割り当てを最適化
4. まとめ
p95 Latency の重要ポイント
- p95レイテンシーとは「95%のリクエストがこの時間以内に処理される」指標
- 平均レイテンシーよりも、最悪ケースのパフォーマンスを知るために重要
推論APIのレイテンシー最適化のポイント
✅ モデルを軽量化（量子化・LoRA）
✅ バッチ処理の最適化（適切なバッチサイズを選定）
✅ GPUの高性能化 & メモリ最適化
✅ 分散推論（Multi-GPU / Multi-Node）
✅ キャッシュ（Redis / KVキャッシュ）を活用
✅ KubernetesのHPA/VPAでリソース管理を自動化
LLMの推論APIを最適化することで、ユーザーの体感速度を向上し、UXを大幅に改善 できます。適切な手法を活用して、最適なパフォーマンスを実現しましょう！