ローカルAIに使うGPUを、性能・VRAM・価格から選ぶための情報をまとめます。
RTX 5080などの実測や世代間比較をもとに、用途に合う一枚を判断できます。
GPU・グラフィックボード クラウドGPUを借りるのとAI用グラボを買うのはどちらが安いか｜何時間使えば買ったほうが得か
RTX 5060 Ti 16GB と RTX 5080 を買う場合と、クラウドGPUを1時間単位で借りる場合を、2026年11月の価格と料金で比べた。買ったほうが安くなるまでの時間と、1日4時間・8時間使う場合の年数、手元のGPUとクラウドのどちらが合う使い方かをまとめた。
2026.11.06
GPU・グラフィックボードPC構成
AI動画生成 動画生成AI用PCのおすすめスペック｜VRAM 12GBと16GB、メインメモリは何GBを選ぶか
動画モデル4つは、VRAM 12GB の RTX 4070 SUPER でも 16GB のカードでも、測った条件では最後まで動いた。動画生成用の PC は GPU を待ち時間と予算で選び、メインメモリは 64GB を最小の目安に別に確かめる。完成品の価格の目安も載せた。
2026.11.04
AI動画生成GPU・グラフィックボードPC構成
GPU・グラフィックボード 報道のRTX 5080 24GBが出たら何が載るか｜16GBで載り切らなかったLLMと動画生成は収まるか
報道されたRTX 5080 24GBで、ローカルAIの何が変わるか。VRAM 16GBのGPUで取ったMuse Glimmer 30B・qwen3.5:35b-a3b・Saluki 27B・FastH3 Omniの記録と配布ファイルの大きさを、24GiBと比べた。24GBのカードでの載り方や速さは確かめていない。
2026.10.31
GPU・グラフィックボードローカルAI環境
GPU・グラフィックボード 生成AI用グラボの選び方｜画像生成・動画生成・LLMの用途別にVRAMは何GBあれば足りるか
画像生成・動画生成・LLMをPCで動かすとき、グラボのVRAMは何GBあればよいか。12GBと16GBの実機で、SDXL・Flux.1 Dev・動画生成・14B〜35B級のLLMがどこまで動いたかを用途別に比べ、選ぶ手順と電源の目安を示す。
2026.10.22
GPU・グラフィックボード基礎知識
AI画像生成 MOSS-ImageをVRAM 16GBで動かす｜テンプレートと配布元の推奨設定を比較
MOSS-ImageをComfyUIとVRAM 16GBのRTX 5080・5060 Tiで実測。テンプレートの設定と配布元の推奨設定では1枚の時間が約1.9倍違い、構図の大枠は同じだった。プロンプト拡張で増える秒数、日本語の文字、本体のint8とbf16の違い、2048×2048の共有GPUメモリもまとめた。
2026.10.21
AI画像生成ComfyUIGPU・グラフィックボード
GPU・グラフィックボード Nemotron 3 Embed 8Bを16GB×2枚で動かす｜NVLinkの無いRTX 5080+5060 Tiではテンソル並列よりパイプライン並列が速かった
VRAM 16GB 1枚では実用にならなかった埋め込みモデル Nemotron-3-Embed-8B-BF16 を、RTX 5080 と OCuLink 外付けの RTX 5060 Ti の2枚で vLLM に載せて実測。テンソル並列・パイプライン並列・CPUオフロードの速さと起動の仕方をまとめた。
2026.10.03
GPU・グラフィックボードローカルAI環境
AI画像生成 Ming-Image-0.1-DesignをVRAM 16GBで動かす｜透過PNGは2048×2048で抜けやすく、プロンプト拡張は既定のmtp設定のままだと止まる
Ming-Image-0.1-DesignをComfyUIとVRAM 16GBで実測。配布ファイルの4つの組み合わせの所要時間とメインメモリ、背景が透明なPNGが抜けやすい解像度、公式テンプレートのプロンプト拡張を動かす設定をRTX 5080・5060 Tiで確かめた。
2026.10.01
AI画像生成ComfyUIGPU・グラフィックボード
GPU・グラフィックボード ローカルLLM用PCのおすすめスペック｜VRAM 16GBの3つの価格帯を構成と速さで比較
ローカルLLM用PCを、VRAM 16GBのRTX 5060 Ti・5070 Ti・5080の3つの価格帯で比べた。生成速度の実測と模擬値、完成品のよくある構成と価格の中央値、大きなモデルを使うならメインメモリを先に決める理由まで、買う前に知りたい点を初心者向けにまとめている。
2026.09.29
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルLLM
AI動画生成 Wan Animate 2をVRAM 16GBで動かす｜PyTorchのバージョンとキャッシュの置き場で所要が変わる実測
Wan Animate 2 を VRAM 16GB の RTX 5080・5060 Ti で動かした実測。480×848・81フレームはどの設定でも生成でき、所要を最も大きく変えたのは PyTorch の CUDA 版だった。キャッシュの置き場ごとの所要とホストRAMもまとめた。
2026.09.26
AI動画生成ComfyUIGPU・グラフィックボード
AI画像生成 Qwen-Image-2.1をVRAM 16GBで動かす｜30GiBのbf16も動く、量子化版はPyTorch cu130なら速い実測
Qwen-Image-2.1 のファイル一式は組み合わせで13.27〜30.21GiB。合計30.21GiB の bf16 同士も16GBのカードで生成できた。PyTorch cu130 版では量子化版が bf16 同士より1.7〜2.3倍速く、cu128 版では逆に遅かった理由もまとめた。
2026.09.22
AI画像生成ComfyUIGPU・グラフィックボード