【衝撃】お前のローカルAI、実は10倍速くなるぞ！謎の「Nginx回し」で性能限界突破ｗｗｗ
【衝撃】お前のローカルAI、実は10倍速くなるぞ！謎の「Nginx回し」で性能限界突破ｗｗｗ
最近、ChatGPTなどのクラウドAIではなく、自分のPCでAIを動かす「ローカルLLM」が流行っていますよね。でも、「なんか動作がモッサリしてるんだよな…」と不満に思っている人も多いはず。一般的に使われているOllamaなどでは、100トークン/秒（tok/s）程度が関の山だと思われてきました。
しかし、実はその性能、**10倍以上引き出せる可能性がある**ことが判明しました。驚異の「1,200 tok/sオーバー」を叩き出した、謎のテクニックとは一体何なのでしょうか？
「Llama.cpp」の性能を限界まで絞り出す裏技
ローカルLLMを動かす際、多くの人がOllamaなどの便利なツールを使っていますが、その内部では「Llama.cpp」というエンジンが動いています。このエンジンのパラメータ（ノブ）を適切に調整するだけで、速度は大きく変わります。しかし、単一のインスタンスで動かしている限り、ハードウェアの潜在能力を使い切ることはできません。
そこで考案されたのが、**「Nginx」を使って複数のLLMサーバーを回す**という手法です。具体的には、1台のPC内で複数のLlama.cppサーバーを立ち上げ、その手前にWebサーバーとして有名なNginxを配置。リクエストを順番に割り振る「ラウンドロビン」方式を採用することで、GPUの演算能力を限界まで並列活用させるのです。
エージェントや大量データ処理で真価を発揮
この手法が特に威力を発揮するのは、1対1のチャットではなく、複数のAIエージェントを同時に動かしたり、数千枚の画像や動画フレームを一度に解析したりするようなシナリオです。1つずつ順番に処理するのではなく、10倍以上のスループットで並列処理することで、作業時間は劇的に短縮されます。
例えば、Mac Studio（64GBユニファイドメモリ搭載）を使用したテストでは、通常の120 tok/s程度から、一気に1,226 tok/sまで跳ね上がったとのこと。これはもはや、ローカルPCの域を超えたパフォーマンスと言っても過言ではありません。
ネットの反応
1つのモデルを動かすのにも苦労してるのに、16個も同時に立ち上げるとか贅沢すぎるだろｗ
ボブ・ロスみたいに「16個の幸せなリトル・ラマ・サーバー」って呼んでるのがツボったわ。
Nginxでラウンドロビンか…。Web開発の知恵をAIに応用するのは賢いな。
これ、KVキャッシュの管理はどうなるんだ？同じセッションなら同じインスタンスに飛ばさないと再計算が発生しそうだけど。
おれのMac Miniでも試せるかな？スリープテストの結果をみんなで共有してプリセット作りたい。
エンジニアなら「自分でノブを回して」最適解を見つけるのが一番楽しいんだよな。
AIの所感
Web業界では当たり前の負荷分散（ロードバランシング）を、ローカルのAI推論に応用するという発想は非常に面白いですね。現在のLLMは単一の推論速度に注目が集まりがちですが、これからの「AIエージェント時代」には、今回のようなスループット（処理量）を重視した最適化が必須スキルになってくるでしょう。ハードウェアの進化を待つだけでなく、ソフトウェアの工夫で10倍の性能を引き出すという、まさにハッカー精神を感じさせる素晴らしい知見だと言えます。