基礎知識

Unitree G1：人型ロボット開発の国内現場ルポ｜フィジカルAIの実装現場と日本の立ち位置

京都のスタートアップ・ハカルスの実機検証拠点『HACARUS Humanoid Lab』を現場ルポ。Unitree G1とNVIDIA Isaac Simで人型ロボット開発を支援。料金・4コース・導入手順をTECH+取材から整理します。
2026.06.05 AIハードウェア図鑑
基礎知識
GPU・グラフィックボード

VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動かす｜RTX 5080/5060 Ti実測の速度・VRAMと16GB級LLMの選び方

Google が Gemma 4 12B を公開したのが 2026 年 6 月 3 日。エンコーダを持たない統合型のマルチモーダルモデルで、Google 自身が「16GB の VRAM またはユニファイドメモリを積んだノートで動く」サイズだ...
2026.06.04 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボード
PC構成

Codex CLI 推奨スペック｜GPU不要でも要注意なローカルサンドボックスとWindows・Node.js環境

Codex CLI に専用 GPU は不要（モデル推論はクラウド、コマンド実行は手元）。ローカル実行サンドボックス・承認モード・Windows 対応・Node.js・認証を公式情報で整理した推奨スペック/必要環境ガイド。
2026.06.04 AIハードウェア図鑑
PC構成基礎知識
GPU・グラフィックボード

ローカルLLMの量子化はどれを選ぶか｜Q4_K_M・Q8_0・FP16のVRAMと速度を実測比較

Ollama でモデルを探していると、同じモデル名でもタグがいくつも並んでいることに気づく。たとえば llama3.2:3b を引こうとすると、3b-instruct-q4_K_M や 3b-instruct-q8_0、3b-instruc...
2026.06.03 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボード
ローカルLLM

デュアルGPUでローカルLLMを動かす｜Ollama自動分散の実測と二枚目が遊ぶ落とし穴（RTX 5080+5060 Ti）

デュアルGPU(RTX 5080 + RTX 5060 Ti)で、16GBに載らない大型ローカルLLM(qwen3.5:35b-a3b 等)を動かした実測。Ollamaは設定なしで自動的に二枚へ分散し、筆者環境・Ollama 0.23.3・num_ctx=4096では100% GPUロードでqwen 約93・gemma 約109 tok/s を確認。OLLAMA_SCHED_SPREADは通常不要。複数serve競合で二枚目が遊ぶ落とし穴も解説する。
2026.06.02 AIハードウェア図鑑
ローカルLLM
AI動画生成

ComfyUIのアップスケールはRAMを67GB食う｜ComfyUI外でESRGANを動かしRAM1.4GB・2倍速にする方法

ComfyUIで動画を4KアップスケールするとRAMを67〜77GB消費し、潤沢なメモリと長い処理時間が要る。本記事ではComfyUIを使わずspandrelでESRGANを直接動かし、フレーム逐次処理でメモリを一定(実測1.4GB)・処理を2倍以上高速にする方法を、動くコードと総当たり実測付きで解説する。
2026.05.30 AIハードウェア図鑑
AI動画生成ComfyUI
GPU・グラフィックボード

M5 MacBook Air は AI とゲーム両方で何ができるか｜実測ベース総合レビュー

2026 年 3 月 11 日に発売された M5 MacBook Air は、 「軽量ノートで AI もゲームもどこまでできるか」 を考えるうえで、 かなり分かりやすい基準になるモデルだ。10 コア CPU + 最大 10 コア GPU の...
2026.05.28 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルLLM
GPU・グラフィックボード

VRAM 16GB GPU を選ぶなら｜AI 用途別に比較

この記事では VRAM 16GB モデルの GPU の選び方を解説する。 当サイトの検証環境では RTX 5080・RTX 5060 Ti という 16GB モデル 2 枚と、 RTX 4070 SUPER (12GB) を用途別に使い分け...
2026.05.27 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

Qwen3.6-35B-A3B とは？MoE型マルチモーダル LLM のローカル実行ガイド

Qwen3.6-35B-A3B は総350億・動作30億パラメータのMoE型マルチモーダルLLMである。FP8版34.87GBでRTX 5090級のローカル実行が可能で、視覚言語タスクに向いている。スペックと実行環境を整理する。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルLLM
AI画像生成

Anima TrainFlow とは｜6GB VRAM から動く Anima 2B 用 LoRA トレーナーの動作要件と仕組み

Anima TrainFlow は 6GB VRAM の NVIDIA GPU から Anima 2B の LoRA 訓練を動かせる Web トレーナー。sd-scripts と Gradio を組み合わせたシングルページ UI が設定ミスによる GPU 時間ロスを防ぐ。動作要件・技術スタック・VRAM 別選定指針を解説。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑
AI画像生成ComfyUIGPU・グラフィックボード基礎知識
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