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ComfyUIのアップスケールはRAMを67GB食う｜ComfyUI外でESRGANを動かしRAM1.4GB・2倍速にする方法

ComfyUIで動画を4KアップスケールするとRAMを67〜77GB消費し、潤沢なメモリと長い処理時間が要る。本記事ではComfyUIを使わずspandrelでESRGANを直接動かし、フレーム逐次処理でメモリを一定(実測1.4GB)・処理を2倍以上高速にする方法を、動くコードと総当たり実測付きで解説する。
2026.05.30 AIハードウェア図鑑 編集部
ComfyUIGPU・グラフィックボードPC構成
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M5 MacBook Air は AI とゲーム両方で何ができるか｜実測ベース総合レビュー

2026 年 3 月 11 日に発売された M5 MacBook Air は、 「軽量ノートで AI もゲームもどこまでできるか」 を考えるうえで、 かなり分かりやすい基準になるモデルだ。10 コア CPU + 最大 10 コア GPU の...
2026.05.28 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LLM
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VRAM 16GB GPU を選ぶなら｜AI 用途別に比較

この記事では VRAM 16GB モデルの GPU の選び方を解説する。 当サイトの検証環境では RTX 5080・RTX 5060 Ti という 16GB モデル 2 枚と、 RTX 4070 SUPER (12GB) を用途別に使い分け...
2026.05.27 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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Qwen3.6-35B-A3B とは？MoE型マルチモーダル LLM のローカル実行ガイド

Qwen3.6-35B-A3B は総350億・動作30億パラメータのMoE型マルチモーダルLLMである。FP8版34.87GBでRTX 5090級のローカル実行が可能で、視覚言語タスクに向いている。スペックと実行環境を整理する。
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
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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
GPU・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ローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

llama.cpp b9145解説｜Intel ArcのSYCLメモリ二重消費を約9分の1に削減

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
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
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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
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
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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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