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id: news-20260817-32d887
title: LLM推論の「見えないメモリ問題」を解く：トークンレベル仮想化でKVキャッシュを再利用可能にする「vToken」
url: https://gotosocial.chinng-lab-srv.dev/llmtui-lun-no-jian-enaimemoriwen-ti-wojie-ku-tokunreberujia-xiang-hua-dekvkiyatusiyuwozai-li-yong-ke-neng-nisuru-vtoken/
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source: ghost-chinng-lab
category: news/general
category_raw: LLM
region: JP
tags:
- LLM
- 推論
- KVキャッシュ
- PagedAttention
- vToken
- vLLM
- メモリ最適化
lang: ja
published_at: '2026-08-17T00:19:33Z'
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updated_at: '2026-08-17T00:39:14Z'
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summary: LLM推論のKVキャッシュメモリ問題を解決する技術「vToken」を解説。トークンレベルの仮想化レイヤーを導入し、削除対象トークンのメモリを確実に解放・再利用できるようにする。ブロック内フラグメンテーションを解消し、削除ポリシーとメモリ管理の分離を実現。vLLM統合で保持ブロック数27.2〜72.3%削減、同時実行数最大2倍の実績を報告。
summary_source: llm
summary_en: Explanation of "vToken" technology to solve LLM reasoning KV cache memory
  problem.メモリ aレイヤー-level virtualization layer to ensure the memory of the targetメモリ
  is released and re .ブロックminate in-block fragmentation and separate removal policies
  and memory management. vLLM integration to reduce the number of retained blocks
  from 27.2 to 72.3% and report the maximum number of concurrent executions。
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keywords_en:
- general news
- KVキャッシュ
- LLM
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- vLLM
- vToken
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# LLM推論の「見えないメモリ問題」を解く：トークンレベル仮想化でKVキャッシュを再利用可能にする「vToken」

## TL;DR
LLM推論のKVキャッシュメモリ問題を解決する技術「vToken」を解説。トークンレベルの仮想化レイヤーを導入し、削除対象トークンのメモリを確実に解放・再利用できるようにする。ブロック内フラグメンテーションを解消し、削除ポリシーとメモリ管理の分離を実現。vLLM統合で保持ブロック数27.2〜72.3%削減、同時実行数最大2倍の実績を報告。

## Key Points
- LLM / 推論 / KVキャッシュ / PagedAttention / vToken / vLLM / メモリ最適化

## Details
(本文なし。リンク先参照)

## Source
元記事: [LLM推論の「見えないメモリ問題」を解く：トークンレベル仮想化でKVキャッシュを再利用可能にする「vToken」](https://gotosocial.chinng-lab-srv.dev/llmtui-lun-no-jian-enaimemoriwen-ti-wojie-ku-tokunreberujia-xiang-hua-dekvkiyatusiyuwozai-li-yong-ke-neng-nisuru-vtoken/) — published 2026-08-17T00:19:33Z