GPU・グラフィックボード

ローカルLLM常駐時のVRAM配分｜他のAI作業と同時に回すと重みとKVキャッシュで詰まる

ローカルLLMのVRAM配分とは、重み・KVキャッシュ・一時確保の3枠に容量を割り振る設計。それなのに、常駐させたまま画像生成を回した瞬間に生成が始まらなくなる。この症状の原因は「VRAMが足りない」ではなく「配分を決めていない」ことにあります。
2026.07.24 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
PC構成

GPUなしでローカルLLMは実用になるか｜CPUのみ推論をi7実機で検証

GPUを使わずCPUだけでローカルLLMを動かし、1B〜35Bの生成速度・プロンプト処理時間・Ollama報告サイズをCore i7-14700F実機で実測。3〜8B級は実用域、27Bは2.97トークン/秒、MoEの35Bは14Bより速く、連続負荷では1〜2割落ちた。
2026.07.23 AIハードウェア図鑑
PC構成ローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

Nemotron-3-Puzzle 75B-A9Bは手元のGPUで動かせるか

Nemotron-3-Puzzle 75B-A9Bとは、NVIDIAが圧縮したハイブリッドMoEの大規模言語モデル。「アクティブが9.3Bなら、手元の16GB GPUでも動くのでは」——そう考えて検索した人ほど、答えは期待とずれます。結論を先に置くと、このモデルを手元で気軽に動かすのは現時点で難しいです。
2026.07.22 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

量子化で27B級LLMはVRAM 16GBに載るか｜1bit・Ternary圧縮の実力と精度の代償

27B級LLMは1bit・Ternary（三値）の極低ビット量子化なら、重みを約3.8〜7.2GBまで圧縮してVRAM 16GBに載せられます。ただし精度はFP16比で約9割前後に低下し、長文ではKVキャッシュ量が可否を左右するため、理想サイズと実行時ピークメモリの区別が要点になります。
2026.07.21 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードLLM量子化・軽量化ローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

Radeon RX 7900 XTX 24GBでローカルAIは実用になるか｜新品で買える24GBとCUDA非対応の現実（ROCm・ZLUDA）

Radeon RX 7900 XTX 24GBでローカルAIは実用になるか。新品で買える24GBの強みと、CUDA非対応の手間を正直に整理。ROCm 7.2系でOllama・ComfyUIは動くがWindowsは経路が分かれ、NVIDIAの手軽さには届かない。同じ24GBの中古RTX 3090とも比較。
2026.07.20 AIハードウェア図鑑
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

RTX 3060 12GBで始めるローカルAI｜3万円台で買える12GBは何が動くか、8GBとの差と物足りなくなる境界

RTX 3060 12GBで始めるローカルAI。中古おおむね3万円台で買える12GB VRAMは、8GBより文脈やモデルの余裕が増え、LLMや画像生成の幅が広がる。何が動いて何が無理か、8GBとの差、そして物足りなくなり16GB/24GBへ進む境界を、公称スペックと必要VRAMの目安で整理する。
2026.07.19 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボード基礎知識
GPU・グラフィックボード

Nemotron 3 EmbedをVRAM 16GBで動かす｜RTX 5080実測の必要VRAM・速度・NVFP4

Nemotron 3 EmbedをRTX 5080(16GB)で実測。1B-BF16はロード約2.2GBで快適、8B-BF16単体は約15.7GB使用で大量処理には不向き。5080＋5060 Tiのデュアルで短文は現実的、NVFP4は約1GBでロード可だが推論は不安定。
2026.07.18 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードローカルAI環境ローカルLLM
GPU・グラフィックボード

中古RTX 3090 24GBはローカルAIに買いか｜24GBの価値を新品16GB（RTX 5060 Ti／5070 Ti）と正直に比べる

中古RTX 3090 24GBはローカルAIに買いか。24GB VRAMと約936GB/sの帯域という強みを、新品16GBのRTX 5060 Ti／5070 Tiと価格・消費電力・保証の面から正直に比較。16GBの壁に当たった人がCUDA対応の24GBを比較的安く得る有力候補と、その代償を整理する。
2026.07.18 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成
ComfyUI

ローカルAIのSSD・メモリ選びは「どこに効くか」が重要｜VRAMとの役割分担を見極める

ローカルAIで速いSSDが効くのは主にモデルの読み込み時です。VRAM容量はモデルが収まるかを決め、生成速度はデコードなら主にVRAM帯域、プリフィルや画像生成ならGPU演算性能が左右します。SSD・メモリ・VRAMの役割分担を実測で整理します。
2026.07.17 AIハードウェア図鑑
ComfyUIGPU・グラフィックボードPC構成
GPU・グラフィックボード

ローカルVLMでPDF・画像をJSON化｜オープンウェイトモデル／OSSツールの選び方と必要VRAM

ローカルVLMでPDF・画像をJSON化する方法を実行経路ごとに整理。Datalab lift等のオープンウェイトモデルとMarker/Docling等のOSSツールの選び方、4bit量子化で16GB GPUに収まるかを、公式lift-pdf経路とコミュニティGGUF経路を分けて解説します。
2026.07.16 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードローカルAI環境ローカルLLM
次のページ