AI向けハードウェアを選ぶ前に知っておきたい用語と仕組みを解説します。
VRAM、量子化、帯域、NPUなどが性能や使い方にどう影響するかを確認できます。
ローカルAI環境 AIは民主化するのか｜モデルが無料になっても、計算資源は無料にならない
オープンウェイトモデルの性能が上がっても、AIが誰にでも開かれるとは限りません。753B級のGLM-5.2はUnsloth配布のUD-IQ1_Sでも約217GBあり、家庭向けGPUのVRAMとは桁が違います。広がるのは性能の差ではなく、選べる手段の差です。実測をもとに整理します。
2026.09.03
ローカルAI環境基礎知識
GPU・グラフィックボード 複数GPUが認識されても使われない時の切り分け｜Windows+OCuLinkで2枚目が使われる条件
nvidia-smiには2枚映るのに、推論中は片方の使用率もVRAM占有も0%のまま。故障でも設定ミスでもなく「分割する必要がないだけ」のことがあります。OS・ドライバ層／ランタイムの候補選定層／モデル配置層の3段で切り分ける手順と、RTX 5080＋RTX 5060 Ti（OCuLink）でどのサイズから2枚に分かれたかのGPU別実測内訳。
2026.08.31
GPU・グラフィックボードローカルAI環境基礎知識
GPU・グラフィックボード AI推論でメモリ帯域はどこに効くか｜プロンプト処理と生成で詰まる場所が入れ替わる仕組み
AI推論で「メモリ帯域が効く」と言われるのはトークン生成の側です。一般的な単一〜小バッチでは、十分な長さのプロンプト処理は演算性能が、生成はメモリ帯域が先に上限を作ります。RTX 5080 と RTX 5060 Ti の比較に加え、同じカードでメモリクロックだけを下げた対照実験の実測値も載せています。
2026.08.10
GPU・グラフィックボードPC構成基礎知識
GPU・グラフィックボード AI用PCでCPUはどこまで重要か｜ローカルLLM・画像生成でGPUに予算を回す構成判断
AI用PCのCPUは、OSやモデル読み込み、前処理、GPUへの命令投入を担う土台役です。ローカルLLM・画像生成でCPUが効く場面と、GPU・VRAMへ予算を優先すべき構成判断を解説します。
2026.07.31
GPU・グラフィックボードPC構成基礎知識
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
GPU・グラフィックボード基礎知識
GPU・グラフィックボード DiffusionGemmaをローカルで動かす｜量子化時に約18GB VRAMで載る拡散LLM、自己回帰比で最大4倍速の理屈
DiffusionGemmaは、離散拡散（ブロック自己回帰型）で文章を生成するGoogle製オープンウェイトLLM。量子化時で約18GB VRAM、GPU上で自己回帰比・最大4倍速（Google公称）。KVキャッシュや対応ランタイム、16GB GPUで動くかまで公式一次情報で整理します。
2026.07.15
GPU・グラフィックボードPC構成基礎知識
GPU・グラフィックボード AI用途にGPUは2枚必要か｜RTX 5080 + 5060 Ti + OCuLink外付けで2枚目の効果を実測
AI用途の2枚目GPUとは、速度でなくVRAM容量と同時実行を増やす手段である。基礎知識から接続構成、推論エンジンごとの帯域の効き方、そして実測データまで、AI用途でGPUを2枚にすべきか迷っている人が自分の用途で判断できるところまで一本で扱います。
2026.07.14
GPU・グラフィックボードローカルAI環境基礎知識
GPU・グラフィックボード AI用PCの冷却とケースの選び方｜24時間のローカルAI運用でGPU温度・エアフロー・ケースサイズをどう決めるか
AI用PCの冷却とは、持続高負荷でもGPU温度と持続クロックを保つ設計。24時間ローカルAIを回すPCの冷却は、冷やすより先に発熱を下げるのが近道です。電力制限で発熱そのものを落とし、メッシュ前面と正圧で残った熱を捌き、最後にGPUが物理的に入るケースを選ぶ。
2026.07.12
GPU・グラフィックボードPC構成基礎知識
GPU・グラフィックボード Ornith-1.0をローカルで動かすには？9B〜397Bの必要VRAMとGPU選び【Dense/MoE別】
Ornith-1.0（DeepReinforce製、MITライセンス）を手元のGPUで動かす方法を解説。9B/31B Dense・35B/397B MoEのサイズ別メモリ目安を整理し、9B/35Bは当サイトのRTX 5080環境で実測。GPU選びとOllama起動手順も紹介します。
2026.07.08
GPU・グラフィックボードローカルLLM基礎知識
GPU・グラフィックボード qwen3-coder:30bをローカルで動かす実測｜当サイト検証で最速級のコーディングLLMに必要なVRAMと選び方
qwen3-coder:30bをRTX 5080＋RTX 5060 Tiで実測。num_ctx=8192で揃えた2枚構成と16GB単体の速度、GPU常駐率とVRAM配置量を公開し、MoEで速いのにVRAMが要る理由と必要なGPU構成の選び方を整理しました。
2026.06.26
GPU・グラフィックボードローカルLLM基礎知識