GPU・グラフィックボード

NVIDIA GPUドライバー最適化が決めるAI実効性能|RTX世代別ハードとソフトの相互作用

NVIDIA GPUの実効性能はハードスペックだけでは決まらない。ドライバー最適化・CUDAエコシステム・シェーダーコンパイル処理の各層がAI推論とゲーム双方の体感を左右する仕組みを、RTX 40/50シリーズ別に整理する。
GPU・グラフィックボード

RTX 4070 12GB VRAMの実力をRedditから読み解く|ローカルAIとミドルレンジ構成の優先順位

RTX 4070の12GB VRAMはローカルLLM・SDXLでどこまで戦えるか。r/LocalLLaMAやr/buildapcの議論、NVIDIA公式仕様、実機RTX 5080 16GBの計測値を突き合わせ、ミドルレンジ構成のアップグレード優先順位を整理する。
PC構成

AIエージェント自動化のメモリ消費|VRAMだけでは足りない4つの詰まりどころ

AIエージェント自動化で詰まるのはVRAMだけではない。実際に効いてくるのはVRAM・システムRAM・ストレージI/O・電源とバス帯域の4か所で、前の2つは容量、後ろの2つは構成条件がそろった時に表面化する。96GB環境の実測でフェーズ別の消費を分解し、RAMを比率ではなく積み上げで決める考え方を示す。
PC構成

Windows 11に必要なメモリは何GBか|公式要件は今も4GB、Microsoftの「32GB推奨」は2度とも削除された

Windows 11の公式最低要件は今も4GB。話題になった「32GB推奨」はシステム要件ではなく解説記事の記述で、2026年5月と8月に2度とも文書ごと削除された(削除理由についての説明は報道時点で確認できず)。AI用途で実際に何GB要るのかを、CPUオフロード・KVキャッシュ・並行アプリに分けて整理した。
ローカルLLM

llama3.2:3bとは?ドラフト生成で最速のローカルLLM|RTX 5080実測293.9 tok/sを解説

llama3.2:3bはMeta公開30億パラメータの軽量ローカルLLM。RTX 5080実測293.9 tok/sでドラフト用途最速クラス、phi4-mini:3.8bを16%上回る。VRAM 5.1GBで画像生成と並列稼働可、Q4_K_M量子化とOllama運用設定を実機データで解説。
ローカルLLM

RTX 5080で動かす日本語ローカルLLM比較

RTX 5080とは、NVIDIA Blackwell世代のハイエンドGPU(VRAM 16GB)である。 ローカルで自然な日本語チャットを動かしたいなら、選択肢は2つに集約されます。日本語特化の8Bクラス(Swallow / ELYZA)...
ローカルLLM

Ollamaが2枚目のGPUを使わない理由|nvidia-smiでは認識済みなのにVRAMが増えないとき

Ollamaはモデルが1枚のGPUに収まる場合はその1枚へ載せる(公式FAQ)。nvidia-smiで2枚とも見えているのに2枚目のVRAMが増えないのは、この既定動作によるもの。RTX 5080+Oculink接続のRTX 5060 Tiで、CUDA_VISIBLE_DEVICES/OLLAMA_SCHED_SPREAD/num_gpuそれぞれの役割と本検証での結果、切り分け手順をまとめた。
PC構成

Honor WIN H9のローカルAI実行ガイド|6ファン冷却とRTX 5070 Ti Laptopの実力

Honor WIN H9は6ファン冷却とRTX 5070 Ti Laptop GPUを搭載するノートPCで、本体全体で270W級の電力解放をうたう設計である。長時間のローカルLLM推論や画像生成で持続性能を引き出したい個人ユーザーに向いている。
GPU・グラフィックボード

Qwen3.6-27Bとは?Dense 27BコーディングLLMをローカルGPUで動かすガイド

Qwen3.6-27BはAlibabaのDense 27BマルチモーダルLLMで、コーディング性能を重点強化。4bit量子化は16GB VRAMだとCPUオフロードを伴い、全量GPUは合計32GB級が目安。RTX 5080単体・デュアルの実測付きでローカル運用を解説。
PC構成

ONEXStationでローカルAIはどこまで動くか|Ryzen AI Max+ 395搭載ミニPCの疑問を公称値で整理

ONEXStationはOneXPlayerが2026年4月11日に発売したRyzen AI Max+ 395(Strix Halo)搭載のAI向けミニPCです。ローカルLLM性能・価格妥当性・dGPU構成との違い・TDP可変・輸入コストを公式仕様と一次ソースで整理します。