論文の概要: Private LLM Inference on Consumer Blackwell GPUs: A Practical Guide for Cost-Effective Local Deployment in SMEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09527v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 14:49:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.435261
• Title: Private LLM Inference on Consumer Blackwell GPUs: A Practical Guide for Cost-Effective Local Deployment in SMEs
• Title（参考訳）: 消費者ブラックウェルGPUに関する私的LCM推論:中小企業におけるコスト効果ローカル展開のための実践的ガイド
• Authors: Jonathan Knoop, Hendrik Holtmann,
• Abstract要約: 中小企業はますます、クラウドLLM APIに代わるものを求めている。 専用クラウドGPUインスタンスは、プライバシを改善するが、保証と継続的なコストが制限される。 NVIDIAのBlackwellコンシューマGPUのシステマティックな評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: SMEs increasingly seek alternatives to cloud LLM APIs, which raise data privacy concerns. Dedicated cloud GPU instances offer improved privacy but with limited guarantees and ongoing costs, while professional on-premise hardware (A100, H100) remains prohibitively expensive. We present a systematic evaluation of NVIDIA's Blackwell consumer GPUs (RTX 5060 Ti, 5070 Ti, 5090) for production LLM inference, benchmarking four open-weight models (Qwen3-8B, Gemma3-12B, Gemma3-27B, GPT-OSS-20B) across 79 configurations spanning quantization formats (BF16, W4A16, NVFP4, MXFP4), context lengths (8k-64k), and three workloads: RAG, multi-LoRA agentic serving, and high-concurrency APIs. The RTX 5090 delivers 3.5-4.6x higher throughput than the 5060 Ti with 21x lower latency for RAG, but budget GPUs achieve the highest throughput-per-dollar for API workloads with sub-second latency. NVFP4 quantization provides 1.6x throughput over BF16 with 41% energy reduction and only 2-4% quality loss. Self-hosted inference costs $0.001-0.04 per million tokens (electricity only), which is 40-200x cheaper than budget-tier cloud APIs, with hardware breaking even in under four months at moderate volume (30M tokens/day). Our results show that consumer GPUs can reliably replace cloud inference for most SME workloads, except latency-critical long-context RAG, where high-end GPUs remain essential. We provide deployment guidance and release all benchmark data for reproducible SME-scale deployments.
• Abstract（参考訳）: 中小企業はますます、データプライバシの懸念を提起するクラウドLLM APIの代替手段を模索している。 専用クラウドGPUインスタンスは、プライバシを改善するが、保証と継続的なコストが制限され、プロのオンプレミスハードウェア(A100, H100)は、違法に高価である。 我々は、量子化フォーマット(BF16, W4A16, NVFP4, MXFP4)、コンテキスト長(8k-64k)、RAG、マルチLoRAエージェントサービス、高速なAPIの4つのオープンウェイトモデル(Qwen3-8B, Gemma3-12B, Gemma3-27B, GPT-OSS-20B)を79の構成でベンチマークし、生産LLM推論のためのNVIDIAのBlackwellコンシューマGPU(RTX 5060 Ti, 5070 Ti, 5090)を体系的に評価する。 RTX 5090は5060 Tiよりも3.5-4.6倍高いスループットを実現し、RAGの21倍のレイテンシを実現している。 NVFP4量子化はBF16の1.6倍のスループットを提供し、41%のエネルギー削減と2-4%の品質損失しか得られない。 セルフホスト推論は0.001-0.04万トークン(電気のみ)で、予算レベルのクラウドAPIよりも40-200倍安い。 この結果から,コンシューマGPUは,ハイエンドGPUが不可欠であるレイテンシクリティカルな長時間コンテキストRAGを除いて,ほとんどの中小企業ワークロードに対して,クラウド推論を確実に置き換えることが可能であることが示唆された。 デプロイメントガイダンスを提供し、再現可能な中小企業規模のデプロイメントのためのすべてのベンチマークデータをリリースします。

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