2026-04

GPU・グラフィックボード

llama.cppのGemma 4でRAMが枯渇する原因|VRAM余裕でもOOMする仕組みと回避策【2026年】

VRAM 32GBのGPUにモデルを載せた。VRAM使用量はまだ余裕がある。なのに数回プロンプトを送っただけでプロセスが強制終了される——原因はGPUではなく、システムRAMの枯渇だった。 海外のRedditコミュニティ(r/LocalLL...
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VRAM不足エラーの原因と解決法|Stable Diffusion・Ollama実測データで解説

Stable Diffusionで画像を生成しようとしたら、突然 CUDA out of memory の赤文字。Ollamaでモデルをロードした瞬間、画面がフリーズ。ローカルAI環境を使い始めた人が最初にぶつかる壁が、このVRAM不足エラ...
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Claude Code推奨スペック|GPU不要・ノートPCで快適に使える環境を解説

Claude CodeにGPUは必要か?結論は不要。AnthropicのクラウドでAI処理が完結するため、RAM 16GB・NVMe SSD搭載のノートPCで快適に動作する。最低スペック・推奨スペック・予算帯別の選び方を公式ドキュメント情報を交えて整理した。
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DDR5-6000が14週ぶり5万円割れ|AI用PCメモリの買い時と必要容量ガイド

DDR5-6000の16GB×2枚組が49,980円——昨年12月以来、実に14週ぶりの5万円割れとなった。「メモリなんてどれも同じ」と思っている人もいるかもしれないが、AI用途ではその認識が命取りになる。ローカルLLMを動かすとき、GPU...
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AI用PCのメモリ(RAM)選び方ガイド|DDR5の容量・速度・デュアルチャネルを解説

AI用PCのメモリ(RAM)選びを基礎から解説。DDR5とDDR4の規格差、容量16GB〜96GBの用途別ガイドライン、デュアルチャネルとCPUオフロードの効果まで網羅。ローカルLLMや画像生成で必要なRAM容量の目安、XMP/EXPO有効化のコツが手早く把握できます。
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AI用PCのSSD選び方ガイド|容量・速度・NVMe規格の違いを用途別に解説

AI 用途のSSD選びを容量・速度・規格の3軸で整理。NVMe Gen3/Gen4/Gen5 の理論帯域差、ローカルLLMや画像生成で必要な容量目安、主要SSDのTBW比較、M.2 PCIeレーン共有の落とし穴まで、公式仕様への参照付きで初心者向けに解説。
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NPUとは?AI専用プロセッサの仕組みとGPU・CPUとの違いをわかりやすく解説

NPU(Neural Processing Unit)とは何か、CPU・GPUとの違いをAI用途の視点で解説。Copilot+ PCの40 TOPS要件や主要メーカーの公称値、NPU搭載PCが必要かの判断基準を用途別に整理します。
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llama.cppとは?ローカルLLM実行エンジンの仕組み・導入方法を初心者向けに解説

llama.cppはCPUでもLLMを動かせるMITライセンスのオープンソース推論エンジン。GGUF形式と量子化レベルの読み方、Ollama等との位置づけ、必要なRAM・VRAMの目安まで、ローカルLLM初心者が最初に知るべき内容を一次ソース付きで解説する。
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RTX Neural Texture CompressionでVRAM使用量80%削減|NVIDIAの新技術とAI活用

VRAM争奪戦に挑むNVIDIAのRTX Neural Texture Compression(NTC)を技術解説。テンソルコアでテクスチャを最大16倍以上に圧縮しVRAM使用量を約80%削減する仕組み、BC7との比較、RTX 50/40/30の対応状況、AIワークロードへの波及まで整理。
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RTX 4070 Super vs RTX 5060 Ti 16GB|VRAM 12GB vs 16GBのLLM実測比較

GPUをRTX 4070 SuperからRTX 5060 Ti 16GBに換装したら、14Bモデルの推論速度が14 tokens/secから44 tokens/secへ跳ね上がった。VRAMの差はたった4GB。だが、この4GBがローカルLL...