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16GB VRAMで38%あふれる qwen3.5:35b-a3b、2枚目でオフロード解消し約1.9倍に｜RTX 5080+5060 Ti(Oculink)実測

RTX 5080単体では35B MoE（qwen3.5:35b-a3b）の約38%がCPUへあふれ65.99 tok/s。Oculink接続の2枚目GPUで全量VRAM化（オフロード0%）し、125.87 tok/sへ約1.9倍に。効く決め手はVRAM容量（あふれの解消）という当サイトの実測を解説します。
2026.06.17 AIハードウェア図鑑 編集部
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VRAMに収まらない大型LLMをRAMオフロードで動かす

VRAMに収まらない大型LLMを、層をCPUのRAMへ分割するRAMオフロード（-ngl指定）で動かす手法を解説。RTX 5080（VRAM 16GB）で12B〜35BクラスのモデルのGPU/CPU分割比とtokens/secを実測し、速度低下の構造的な原因をまとめた。
2026.06.16 AIハードウェア図鑑 編集部
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Anima 2BでLoRAを学習する方法｜TrainFlow・Citron・Standaloneを目的とVRAMで比較

Anima 2B 用の LoRA を自分で学習しようとすると、トレーナーが何種類も見つかって、どれを選べばいいのか迷いやすいところです。Anima TrainFlow、Citron、Anima Standalone Trainer、それに動...
2026.06.16 AIハードウェア図鑑 編集部
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GitHub Copilot 推奨スペック｜AI推論用GPUは通常不要・効くRAMと固有の注意点

GitHub Copilot の推奨スペックを解説。標準利用ではAI推論はクラウドでAI用GPUは通常不要、効くのはRAM・CPU・SSD。拡張はホストエディタ依存で、企業ネットワーク（プロキシ・SSL検査）が現実の壁。料金のAIクレジット・プライバシー・CLIのBYOKまで公式情報で整理。
2026.06.16 AIハードウェア図鑑 編集部
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Ollamaを常駐・並列運用する実運用設定｜OLLAMA_NUM_PARALLEL・keep_alive・モデル切替時のVRAM挙動をRTX 5080で実測

Ollamaの常駐運用とは、モデルをVRAMに保持して再ロードを省く設定のこと。16GB級のGPUでOllamaを常駐・並列で回すとき、運用時に触る頻度が高い設定は3つ。keep_alive（APIリクエストのパラメータ。サーバー全体ではO...
2026.06.16 AIハードウェア図鑑 編集部
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Cursor 推奨スペック｜AI推論用GPUは通常不要・RAM・CPUが効く理由とインデックスの注意点

Cursor の推奨スペックとは、AI コードエディタ Cursor を快適に動かすために必要な PC の構成のこと。要点は GPU ではなく、RAM・CPU・SSD にあります。Cursor は VS Code をベースにした AI コー...
2026.06.15 AIハードウェア図鑑 編集部
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DiffusionGemmaとは｜拡散方式の高速LLMをRTXローカルで動かす要件

DiffusionGemmaとは、テキストをブロック単位で並列に生成する拡散方式のオープンな言語モデルです。Google DeepMindが実験的モデルとして公開し、NVIDIAがGeForce RTX・DGX Spark向けに最適化。従来の逐次生成とは異なる高速なテキスト生成をローカルPCで実現する仕組みと要件を解説します。
2026.06.15 AIハードウェア図鑑 編集部
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エントリー価格帯のAIノートPCは何ができるのか｜Snapdragon C搭載機のNPUと割り切りどころ

300ドル以上をターゲットにしたエントリーAIノートPCで何ができるのか。NPUが担うのは字幕・ノイズ除去・写真補正・小型モデルの軽い推論まで、大規模ローカルLLMや高解像度生成はVRAMを積んだGPU機の領域です。Qualcomm発表のSnapdragon Cを例に、NPUの実用範囲とGPU機の住み分けを整理します。
2026.06.14 AIハードウェア図鑑 編集部
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Dell Pro 3とPro Precision 5の違いは？AIノートのNPUとVRAMを仕様から見極める

デルのAI対応ビジネスノートDell Pro 3とPro Precision 5の6機種を題材に、AI対応の正体であるNPUの性能差（同じPro 3でも16〜50 TOPS）と、ローカルでLLMや画像生成を動かすのに効くVRAMの違いを、RTX 5080での参考値も交えて用途別に整理します。
2026.06.13 AIハードウェア図鑑 編集部
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ローカルLLM推論エンジン比較｜Ollama・llama.cpp・LM Studio・vLLMの選び方

Ollama, llama.cpp, LM Studio, vLLMの4大ローカルLLM推論エンジンを、速度・手軽さ・マルチGPU対応の3軸で徹底比較。RTX 5080+5060 Ti環境での実測データも交え、LM Studioのテンソル並列対応がもたらす影響や、あなたの環境に最適なエンジンの選び方を解説します。
2026.06.12 AIハードウェア図鑑 編集部
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