GPU・グラフィックボード

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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 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成基礎知識
ComfyUI

AI用PCの電源（PSU）選び方｜RTX 50世代の必要ワット数・12V-2×6・80 PLUSと「容量」と「電気代」の分け方

AI用PCの電源（PSU）選び方を実務目線で解説。容量はGPUのTGPではなくNVIDIA推奨システム電力（RTX 5080＝850W／5060 Ti＝600W・2026年7月時点）とトランジェント余裕で決めます。12V-2x6・ATX 3.1・80 PLUS効率と、「電源容量」と「電気代」を分けて考えるコツまで。
2026.07.11 AIハードウェア図鑑
ComfyUIGPU・グラフィックボードPC構成
GPU・グラフィックボード

手元のGPUでローカルLLMをファインチューニングできるか

VRAM 16GBのGPUでローカルLLMをファインチューニングできるか。フル微調整・LoRA・QLoRAの必要VRAMの違いから、16GBで狙えるモデルサイズ・学習時間・Unslothの使いどころまで整理します。
2026.07.10 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

ローカルLLMで長文を扱うとVRAMはどれだけ増えるか｜16GBでKVキャッシュ膨張を実測し、あふれない設定を探る

KVキャッシュとは、LLMが処理済みトークンの中間状態を保持する作業メモリである。対応するマザーボードやGPUがあれば、ローカルAI環境は数分で立ち上がるところまで来ました。導入のハードルが下がった一方で、長い仕様書やソースコードを丸ごと貼り付けた瞬間に「VRAMが足りません」と落ちる。
2026.07.09 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
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 AIハードウェア図鑑
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

ZLUDA v6アップデート解説｜商用資金終了でホビー化、AMD GPUのCUDA互換に32-bit PhysX pre-alpha対応

ZLUDAとは、non-NVIDIA GPU上でNVIDIA CUDA向けソフトを動かす互換レイヤーである。現状はAMD Radeon RX 5000シリーズ以降が主な対象で、v6では商用資金喪失と32-bit PhysX pre-alpha実装が話題になった。
2026.07.07 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成
GPU・グラフィックボード

画像・動画生成でシステムRAMは何GB要るか｜RTX 5080・VRAM 16GBで回したときのRAMピークをワークフロー別に実測

ComfyUIで画像・動画を作るときのシステムRAMをRTX 5080・RAM 96GBの1台で実測。観測RSSピークは画像20GiB台、動画44GiB台、アップスケールはフレーム数に沿って6.21〜69.17 GiB。確保量ピークとの違いと、測っていない範囲もまとめた。
2026.07.05 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

RTX 50 SUPER（24GB）を待つべきか｜LLMは速度・ComfyUIはできることが変わる【2026年6月】

噂のRTX 50 SUPER（VRAM 24GB）を待つべきか。RTX 5080・5060 Tiの16GB実測をもとに、LLMでは速度、ComfyUIの画像・動画では「できること」が変わる差を用途別に整理。24GBでも足りない大型モデルの線引きと、デュアルGPUという代替手段まで解説します（2026年6月時点）。
2026.07.04 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードローカルAI環境
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Nemotron 3 Nanoを16GBで実測｜Mambaハイブリッドの生成速度とVRAM、Qwen3.6 35B-A3Bと比較（RTX 5080/5060 Ti）

NVIDIA Nemotron 3 Nano（4B/30B-A3B）をRTX 5080・5060 Ti（16GB）でローカル実測。Mamba-2系ハイブリッドの生成速度・VRAM・必要構成を別系統の活性3B級MoE qwen3.6:35b-a3bと比較。4Bは16GBで205 tok/s。
2026.07.03 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードローカルAI環境
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ローカルLLMの量子化フォーマットの選び方｜Q4_K_M〜Q8・QATを精度・サイズと16GB VRAMで見極める

量子化フォーマットとは、LLMの重みを低ビットに圧縮し容量と速度を稼ぐ方式。 Hugging Faceで同じモデルのページを開くと、量子化の種類がずらりと並びます。Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0、さらにQAT版――名前だけでは何がどう違うのか、すぐには判断できません。
2026.06.28 AIハードウェア図鑑
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