GPU・グラフィックボード

ローカルLLMとは？自分のPCでAIを動かす仕組みと始め方を初心者向けに解説

ChatGPTやClaudeのようなAIをインターネット接続なしで自分のPCで動かせる「ローカルLLM」。仕組みやGPUのVRAM容量、量子化レベルの選び方、OllamaとLM Studioの導入手順、トラブル対処までを公式ソース付きで初心者向けに一本でカバーする。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードローカルLLM
ローカルAI環境

VRAMとは？AI用途で必要な容量の目安をわかりやすく解説

ローカルでAIを動かす際に最重要となるVRAM（GPU専用メモリ）の基本から、ローカルLLM・画像生成・動画生成・ファインチューニングの用途別必要容量、量子化方式やKVキャッシュとの関係、おすすめGPUまで一次ソース付きで解説します。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑
ローカルAI環境基礎知識
GPU・グラフィックボード

llama.cpp b9145解説｜Intel ArcのSYCLメモリ二重消費を約9分の1に削減

llama.cpp b9145とは、SYCLバックエンドのメモリ二重消費を解消した修正リリース。 Intel Arc GPUでローカルLLMを動かすと、VRAMに余裕があるはずなのにシステムRAMが先に枯渇してOOMで落ちる。この奇妙な現象に2026年5月14日、ggml-org/llama.cppリリース「b914…
2026.05.21 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
ローカルLLM

MacBook Air M5でローカルLLM 21モデル比較｜Redditベンチと据え置きGPU実測の突き合わせ

ローカルLLMとは、自分のPC上でクローズドに推論を動かす大規模言語モデルのこと。 「印象論ではなくデータで比較したい」——海外のRedditコミュニティ（r/LocalLLaMA）で、MacBook Air M5を使って21個のローカルLLMをコーディング性能（HumanEval+）と推論速度で一斉検証した投稿が話…
2026.05.20 AIハードウェア図鑑
ローカルLLM
ローカルLLM

推論モデルとは｜deepseek-r1とqwen3 thinkingのRTX 5080実測VRAM消費とtokens/sec差を解説

推論モデルは回答前にthinking連鎖を内部展開するLLM群である。RTX 5080実測でdeepseek-r1:8bはVRAM 10.1GB・約104 tok/s、qwen3:14b thinkingは10.2GB・約74 tok/sを記録。Web標準値の約1.5倍を見積もる選定基準を解説する。
2026.05.18 AIハードウェア図鑑
ローカルLLM
GPU・グラフィックボード

Qwen3.6 35B-A3B vs 27B UD AI用途で比較｜M5 Pro 64GBの検証報告から見た選び方

Qwen 3.6とは、Alibaba Qwen Teamが公開する大規模言語モデルファミリーである。 海外のRedditコミュニティ（r/LocalLLaMA）で、MacBook P…
2026.05.16 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
PC構成

Surface Copilot+ PCの40+ TOPS要件と45/80 TOPS NPUの実用域｜RTX GPUとの分業

Surface Copilot+ PCの40 TOPS NPU・Snapdragon X Elite・M4 MacBookと、RTX GPU搭載デスクトップを役割で比較する。Phi-3・Llama 3の実機トークン生成速度、メモリ高騰下でのコスパ判断軸を一次資料と実測値で整理。
2026.05.13 AIハードウェア図鑑
PC構成
ComfyUI

精度を落とすと何が変わるか｜SDXL・Flux・MiniMax H3など5モデルをFP16/BF16/FP8で実測

拡散モデルの精度フラグ（FP16/BF16/FP8）で何が変わるかをRTX 5080 16GBで実測。SDXL・Flux 1 dev・FLUX.2 Klein 9B・MiniMax H3など5モデルで生成時間とVRAMピークを比較。フラグに反応しないモデルもあった。
2026.05.13 AIハードウェア図鑑
ComfyUIローカルAI環境
AI動画生成

LTX 1 を 16GB VRAM で量産する実測ガイド｜LTX 2.3 は動くか（RTX 5080 / 5060 Ti）

LTX 1 は 16GB VRAM の RTX 5080 / RTX 5060 Ti でも量産に足る軽量動画生成 AI モデルである。生成時間 5 分台・Peak VRAM 15.9 GB の実測データを出典付きで整理し、版ごとのライセンス差（v0.9.1 は研究・学術目的限定、v0.9.6 以降は Open Weights License）も併記した。
2026.05.13 AIハードウェア図鑑
AI動画生成GPU・グラフィックボードローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

MINISFORUM DEG1実機レビュー｜OCuLink eGPUドックが認識しない時の対処とRTX 4070 Super半年運用

MINISFORUM DEG1はOCuLink PCIe 4.0 x4接続のeGPUドックで、仕様上はThunderbolt 3/4の倍近い帯域がある。RTX 4070 Superを半年運用し、デスクトップでの認識問題とBIOS調整、ComfyUI/Ollamaで2枚を同時に動かした実測をまとめる。
2026.05.13 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボード
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