Tiny-vLLMは、C++とCUDAで構築された高性能LLM推論エンジンであり、実用的な実装と開発者向け教育コースを兼ね備えている。人気ライブラリ「vLLM」の軽量かつ簡略化された姉妹プロジェクトとして設計され、Llama 3.2 1B Instructモデルの推論を実行しつつ、モデル実行の基礎メカニズムを一から学べるように構成されている。

この推論サーバーは、PagedAttention、静的および連続バッチング、KVキャッシュ管理などの重要なLLMオペレーションを処理するCUDAカーネルを活用し、完全なフォワードパスを実現する。ソースコードはSafetensors形式の読み込みに対応しており、RoPE（回転位置埋め込み）、RMSNorm、GQA（グループクエリ・アテンション）といった主要コンポーネントを、NVIDIA GPU上での効率的なメモリ管理を介して実装する手順を解説している。

本プロジェクトはNVIDIAハードウェア上のLinux環境向けに設計されており、RTX 5090 GPUおよびCUDA Toolkit 13.1での動作確認済みである。動作にはC++ 17およびヘッダー解析用のnlohmann/jsonライブラリを要する。Llama 3.2 1B用の稼働サーバーを提供するだけでなく、LLMの設計図がどのように実行可能なコードへ変換されるかを理解するためのオープンソース教材として活用できる（モデル学習および複雑なMLコンパイラ設計は除く）。

Tiny-vLLMは、C++とCUDAで構築された高性能LLM推論エンジンであり、実用的な実装と開発者向け教育コースを兼ね備えている。人気ライブラリ「vLLM」の軽量かつ簡略化された姉妹プロジェクトとして設計され、Llama 3.2 1B Instructモデルの推論を実行しつつ、モデル実行の基礎メカニズムを一から学べるように構成されている。

この推論サーバーは、PagedAttention、静的および連続バッチング、KVキャッシュ管理などの重要なLLMオペレーションを処理するCUDAカーネルを活用し、完全なフォワードパスを実現する。ソースコードはSafetensors形式の読み込みに対応しており、RoPE（回転位置埋め込み）、RMSNorm、GQA（グループクエリ・アテンション）といった主要コンポーネントを、NVIDIA GPU上での効率的なメモリ管理を介して実装する手順を解説している。

本プロジェクトはNVIDIAハードウェア上のLinux環境向けに設計されており、RTX 5090 GPUおよびCUDA Toolkit 13.1での動作確認済みである。動作にはC++ 17およびヘッダー解析用のnlohmann/jsonライブラリを要する。Llama 3.2 1B用の稼働サーバーを提供するだけでなく、LLMの設計図がどのように実行可能なコードへ変換されるかを理解するためのオープンソース教材として活用できる（モデル学習および複雑なMLコンパイラ設計は除く）。