GPU・グラフィックボード

RTX 5080 で測る ローカル LLM の TTFT｜mistral 7B 792ms / phi4-mini 840ms の 1 秒以下応答

TTFTとは、ユーザー入力から最初のトークンが返るまでの時間（ms）である。 ローカルLLMの「体感速度」を決めているのは、tokens/secではなくTTFT（Time To First Token）。当サイトのRTX 5080実機計測で...
2026.05.11 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードローカルAI環境基礎知識
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vLLM v0.20.1解説｜v0.20.0の不具合修正・DeepSeek V4対応・推論最適化

vLLM v0.20.1(2026年5月3日公開)を解説。DeepSeek V4ベースモデル対応、TopK=1024デッドロック修正、FlashInfer BF16/MXFP8通信とFP32→FP4変換の最適化を、PR番号と推奨アップグレード手順込みで整理。
2026.05.09 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードローカルAI環境ローカルLLM
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AIエージェント自動化のメモリ消費 — VRAM 議論を超える 4 階層モデル

「ローカル LLM なら VRAM 16GB で動く」 — この基準で組んだ構成が、 Claude Code とローカル LLM を並行稼働させた瞬間にシステム RAM を 50GB 食う。 VRAM 議論で完結しない領域が、 AI エージ...
2026.05.08 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
PC構成

Microsoft、Windows 11ゲーミングPC推奨RAMを32GBへ｜AI時代のメモリ容量基準を読み解く

MicrosoftがWindows 11ゲーミングPCの推奨RAMを32GBへ更新。AIアシスタント常駐・ブラウザ多タブが標準化した時代に16GBでは不足する理由、ローカルLLMとiGPU視点でのRAM容量基準、DDR5/LPDDR5X規格差、用途別の選定目安をMicrosoft公式・JEDEC一次ソース付きで整理した。
2026.05.08 AIハードウェア図鑑 編集部
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deepseek-r1:8b の TTFT は llama3.1:8b の 4.5 倍

TTFTとは、リクエスト送信から最初のトークンが返るまでの応答時間である。 ローカルLLMの体感速度を決めるのは tokens/sec だけではありません。RTX 5080 で 7 モデルを横並び計測したところ、DeepSeek R1 8B...
2026.05.06 AIハードウェア図鑑 編集部
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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。
2026.05.06 AIハードウェア図鑑 編集部
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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）...
2026.05.04 AIハードウェア図鑑 編集部
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Oculink接続のGPUがOllamaに認識されない原因｜デュアル GPU 化で初めて出る現象と OLLAMA_SCHED_SPREAD

OculinkでRTX 5060 TiをOllamaに認識させる手順。CUDA_VISIBLE_DEVICESとOLLAMA_SCHED_SPREADを段階適用し、RTX 5080とのデュアル構成で70B級モデルを動かす実機検証。電源2系統独立の落とし穴と帯域実測、トラブルシュート4手順、モデルサイズ別VRAM表も収録。
2026.05.03 AIハードウェア図鑑 編集部
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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、CPU+GPU合計270W級の電力枠を支える設計である。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。
2026.05.02 AIハードウェア図鑑 編集部
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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コーディング特化オープンウェイトLLMである。4bit量子化版なら16GB VRAM帯のコンシューマGPUで動かせる現実的な選択肢で、llama.cpp + Unsloth GGUFでのローカル運用に向いている。
2026.05.02 AIハードウェア図鑑 編集部
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