PC構成

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。
ローカルAI環境

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。
基礎知識

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。
ローカルAI環境

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。
GPU・グラフィックボード

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。
GPU・グラフィックボード

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...
PC構成

Snapdragon X2搭載ASUS Zenbook SORA 16のAI性能を分析|NPU 80TOPSの実力

GPUをRTX 5080に換装してローカルLLMを回している筆者からすると、「NPU 80TOPS」という数字はどうしても気になる存在だった。2026年4月8日に発売されたASUS Zenbook SORA 16は、クアルコムの最新プロセッ...
ComfyUI

ComfyUI マルチGPU運用ガイド|GPU 2枚で並列処理を実測(RTX 5080+4070 Super)

RTX 5080+RTX 4070 SuperでComfyUIをデュアルGPU運用する実測ガイド。ポート分離による独立並列、VRAM合算の限界、Ollamaパイプライン並列でのVRAM疑似統合、CUDA_VISIBLE_DEVICES設定の注意点と電源構成まで公式ソース付きで整理。
GPU・グラフィックボード

CUDAコアとは?数が多いと何が変わるのかGPU選びの基本

RTX 4060のCUDAコアは3,072基。RTX 5080は10,752基で、約3.5倍の差がある。では、CUDAコア数が3.5倍なら性能も3.5倍になるのか?答えはノーだ。CUDAコア数はGPU選びの重要な指標だが、それだけで性能は決...
ローカルAI環境

Ollamaとは?ローカルLLMを動かす第一歩を初心者向けに解説

この記事では、Ollamaの基本から必要なPCスペック、モデルの選び方まで、初めてローカルLLMに触れる人が「自分のPCで動くのか」を判断できるように解説していくこの記事ではOllamaについて詳しく解説します。