GPU・グラフィックボード

Thunderbolt 5でローカルAIを外付け強化する選択肢

OWC Stack AIは、Thunderbolt 5でローカルAIを外付け強化するアクセラレータ兼ストレージハブ。2026年5月21日発表、価格・詳細スペックは未公開です。VRAMの壁を外付けで越える発想の意味と、TB5の帯域が内蔵直結に劣る現実を、eGPU/Oculink運用の実感から整理します。
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Ollama 0.30系は本当に遅いのか? RTX 5080/5060 Tiで速度低下とCPUオフロードの罠を検証

Ollama 0.30系は本当に遅いのか。RTX 5080/5060 Tiで0.23.3・0.30.6・0.30.7を実測比較。0.30.6のqwen3:8b速度低下は0.30.7で回復し、体感の正体はnum_ctx自動拡大・GPU配置・CPUオフロードだと切り分け、gemma4:12b対応も解説します。
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AIコーディング用ローカルLLMの必要スペック|RTX 5080実機で7B〜14B級のVRAMと速度を実測

AI支援コーディング向けPCはクラウドAPI型とローカルLLM型で要件が分かれます。Claude Code等はGPU不要でCPU・RAM・SSDが効き、ローカル併用はVRAM容量が律速。RTX 5080 16GB実機で7B〜14B級を実測し、用途・予算別の実用スペックを整理しました。
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DDR5メモリはクロックとレイテンシのどちらを優先すべきか

DDR5メモリは『クロック(6400MT/s)』と『低レイテンシ(CL30)』のどちらを優先すべきか。判断軸は2つ——AMD環境で1:1(UCLK=MCLK)が維持できるか、用途がGPU常駐のローカルAIかCPUオフロードを含む高負荷処理か。ゲームでは体感差は小さく、AIではCPUオフロード時に帯域が効いてきます。
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AIハードウェアはいつ買うべきか|クラウドAIとローカルLLMの天秤で考える

AIハードウェアはいつ買うべきか。価格を左右するのはクラウドAIの普及とローカルLLMの進化という2つの力です。2026年はメモリやSSDの価格に上昇圧力が続き、次世代のSUPERやRTX 60は公式発表がないなど判断材料が変わりました。価格が決まる仕組みから、今買う人と待つ人の条件を整理します。
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VRAM 16GBでローカルLLMのコンテキスト長はどこまで伸ばせるか|KVキャッシュ量子化の実測

長文入力でつまずくとき、モデル本体とは別に、コンテキスト側のKVキャッシュがVRAMを食い尽くしているのが主因になっていることがある。前回、VRAM 16GBのGPUでGemma 4 12Bを動かす記事を書いた。モデル本体さえ16GBに収ま...
基礎知識

Unitree G1:人型ロボット開発の国内現場ルポ|フィジカルAIの実装現場と日本の立ち位置

京都のスタートアップ・ハカルスの実機検証拠点『HACARUS Humanoid Lab』を現場ルポ。Unitree G1とNVIDIA Isaac Simで人型ロボット開発を支援。料金・4コース・導入手順をTECH+取材から整理します。
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VRAM 16GBでGemma 4 12Bを動かす|RTX 5080/5060 Ti実測の速度・VRAMと16GB級LLMの選び方

Google が Gemma 4 12B を公開したのが 2026 年 6 月 3 日。エンコーダを持たない統合型のマルチモーダルモデルで、Google 自身が「16GB の VRAM またはユニファイドメモリを積んだノートで動く」サイズだ...
PC構成

Codex CLI 推奨スペック|GPU不要でも要注意なローカルサンドボックスとWindows・Node.js環境

Codex CLI に専用 GPU は不要(モデル推論はクラウド、コマンド実行は手元)。ローカル実行サンドボックス・承認モード・Windows 対応・Node.js・認証を公式情報で整理した推奨スペック/必要環境ガイド。
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ローカルLLMの量子化はどれを選ぶか|Q4_K_M・Q8_0・FP16のVRAMと速度を実測比較

Ollama でモデルを探していると、同じモデル名でもタグがいくつも並んでいることに気づく。たとえば llama3.2:3b を引こうとすると、3b-instruct-q4_K_M や 3b-instruct-q8_0、3b-instruc...