GPU・グラフィックボード

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AI用PCの最低スペックガイド｜RTX 5060 Ti+RAM 32GBで始めるローカルAI環境

2026年にローカルLLMを自宅で動かすなら、VRAM（GPUに搭載された専用メモリ）16GB以上のグラフィックボードが最低ライン。具体的にはRTX 5060 Ti 16GBを軸に組んだ場合、総額は約23.5万円からが現実的な出発点になる。...
2026.05.24 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
ComfyUI

Anima TrainFlow とは｜6GB VRAM から動く Anima 2B 用 LoRA トレーナーの動作要件と仕組み

Anima TrainFlow は 6GB VRAM の NVIDIA GPU から Anima 2B の LoRA 訓練を動かせる Web トレーナー。sd-scripts と Gradio を組み合わせたシングルページ UI が設定ミスによる GPU 時間ロスを防ぐ。動作要件・技術スタック・VRAM 別選定指針を解説。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑 編集部
ComfyUIGPU・グラフィックボード基礎知識
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ローカルLLMとは？自分のPCでAIを動かす仕組みと始め方を初心者向けに解説

ChatGPTやClaudeのようなAIをインターネット接続なしで自分のPCで動かせる「ローカルLLM」。仕組みやGPUのVRAM容量、量子化レベルの選び方、OllamaとLM Studioの導入手順、トラブル対処までを公式ソース付きで初心者向けに一本でカバーする。
2026.05.23 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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VRAMとは？AI用途で必要な容量の目安をわかりやすく解説

ローカルでAIを動かす際に最重要となるVRAM（GPU専用メモリ）の基本から、ローカルLLM・画像生成・動画生成・ファインチューニングの用途別必要容量、量子化方式やKVキャッシュとの関係、おすすめGPUまで一次ソース付きで解説します。
2026.05.23 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
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llama.cpp b9145 で Intel Arc のシステムRAM枯渇を解消

llama.cpp b9145とは、SYCLバックエンドのメモリ二重消費を解消した修正リリース。 Intel Arc GPUでローカルLLMを動かすと、VRAMに余裕があるはずなのにシステムRAMが先に枯渇してOOMで落ちる。この奇妙な現象に2026年5月14日、ggml-org/llama.cppリリース「b914…
2026.05.21 AIハードウェア図鑑 編集部
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MacBook Air M5でローカルLLM 21モデル比較｜コーディング性能と速度を実測したベンチマーク総括

ローカルLLMとは、自分のPC上でクローズドに推論を動かす大規模言語モデルのこと。 「印象論ではなくデータで比較したい」——海外のRedditコミュニティ（r/LocalLLaMA）で、MacBook Air M5を使って21個のローカルLLMをコーディング性能（HumanEval+）と推論速度で一斉検証した投稿が話…
2026.05.20 AIハードウェア図鑑 編集部
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推論モデルとは｜deepseek-r1とqwen3 thinkingのRTX 5080実測VRAM消費とtokens/sec差を解説

推論モデルは回答前にthinking連鎖を内部展開するLLM群である。RTX 5080実測でdeepseek-r1:8bはVRAM 10.1GB・約104 tok/s、qwen3:14b thinkingは10.2GB・約74 tok/sを記録。Web標準値の約1.5倍を見積もる選定基準を解説する。
2026.05.18 AIハードウェア図鑑 編集部
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Qwen 3.6 35B A3B vs 27B UD AI用途で比較｜M5 Pro 64GBの実測から見えた選び方

Qwen 3.6とは、Alibaba Qwen Teamが公開する大規模言語モデルファミリーである。 海外のRedditコミュニティ（r/LocalLLaMA）で、MacBook P…
2026.05.16 AIハードウェア図鑑 編集部
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RTX 5080でTTFTが速いLLM 8モデル実測｜phi4-mini 1194msが最速、リアルタイム対話の選定基準

TTFTとは、ユーザー送信から最初のトークンが返るまでの時間である。チャットUIで「送信ボタンを押してから最初の文字が画面に出るまで」を短縮したいなら、見るべき指標はtok/sではなくTTFT (Time to First Token)。当...
2026.05.15 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LLM
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Surface Copilot+ PCとAI用デスクトップの選び方｜40 TOPS NPUの実用域とRTX GPUとの分業

Surface Copilot+ PCの40 TOPS NPU・Snapdragon X Elite・M4 MacBookと、RTX GPU搭載デスクトップを役割で比較する。Phi-3・Llama 3の実機トークン生成速度、メモリ高騰下でのコスパ判断軸を一次資料と実測値で整理。
2026.05.13 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
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