ローカルAI環境

GPU・グラフィックボード

llama.cpp b8755でSnapdragon Hexagon対応|Linux上のモバイル推論はどこまで現実的か

llama.cpp b8755とは、Snapdragon上のLinuxでHexagon DSPを扱えるよう拡張したリリースである。 「モバイル端末でローカルLLMを動かす」という話題が、この数ヶ月で急に現実味を帯びてきました。公開されたll...
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ComfyUI推奨スペック|VRAM 8GB・12GB・16GBで何ができるか実測解説

2026年にComfyUIで画像生成を始めるなら、VRAM 8GBが最低ライン。ただし快適に使いたければ12GB以上が現実的な選択肢になる。「自分のGPUでComfyUIは動くのか」「何GBあれば足りるのか」——この疑問に対して、当サイトで...
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llama.cppのGemma 4でRAMが枯渇する原因|VRAM余裕でもOOMする仕組みと回避策【2026年】

VRAM 32GBのGPUにモデルを載せた。VRAM使用量はまだ余裕がある。なのに数回プロンプトを送っただけでプロセスが強制終了される——原因はGPUではなく、システムRAMの枯渇だった。 海外のRedditコミュニティ(r/LocalLL...
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VRAM不足エラーの原因と解決法|Stable Diffusion・Ollama実測データで解説

Stable Diffusionで画像を生成しようとしたら、突然 CUDA out of memory の赤文字。Ollamaでモデルをロードした瞬間、画面がフリーズ。ローカルAI環境を使い始めた人が最初にぶつかる壁が、このVRAM不足エラ...
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Claude Code推奨スペック|GPU不要・ノートPCで快適に使える環境を解説

Claude CodeにGPUは必要か?結論は不要。AnthropicのクラウドでAI処理が完結するため、RAM 16GB・NVMe SSD搭載のノートPCで快適に動作する。最低スペック・推奨スペック・予算帯別の選び方を公式ドキュメント情報を交えて整理した。
GPU・グラフィックボード

AI用PCのメモリ(RAM)選び方ガイド|DDR5の容量・速度・デュアルチャネルを解説

AI用PCのメモリ(RAM)選びを基礎から解説。DDR5とDDR4の規格差、容量16GB〜96GBの用途別ガイドライン、デュアルチャネルとCPUオフロードの効果まで網羅。ローカルLLMや画像生成で必要なRAM容量の目安、XMP/EXPO有効化のコツが手早く把握できます。
GPU・グラフィックボード

AI用PCのSSD選び方ガイド|容量・速度・NVMe規格の違いを用途別に解説

AI 用途のSSD選びを容量・速度・規格の3軸で整理。NVMe Gen3/Gen4/Gen5 の理論帯域差、ローカルLLMや画像生成で必要な容量目安、主要SSDのTBW比較、M.2 PCIeレーン共有の落とし穴まで、公式仕様への参照付きで初心者向けに解説。
GPU・グラフィックボード

llama.cppとは?ローカルLLM実行エンジンの仕組み・導入方法を初心者向けに解説

llama.cppはCPUでもLLMを動かせるMITライセンスのオープンソース推論エンジン。GGUF形式と量子化レベルの読み方、Ollama等との位置づけ、必要なRAM・VRAMの目安まで、ローカルLLM初心者が最初に知るべき内容を一次ソース付きで解説する。
ComfyUI

ComfyUI デュアルGPU運用ガイド|RTX 5080+RTX 4070 Superで検証した並列処理と限界

RTX 5080+RTX 4070 SuperでComfyUIをデュアルGPU運用する実測ガイド。ポート分離による独立並列、VRAM合算の限界、Ollamaパイプライン並列でのVRAM疑似統合、CUDA_VISIBLE_DEVICES設定の注意点と電源構成まで公式ソース付きで整理。
GPU・グラフィックボード

Ollamaとは?ローカルLLMを動かす第一歩を初心者向けに解説

この記事では、Ollamaの基本から必要なPCスペック、モデルの選び方まで、初めてローカルLLMに触れる人が「自分のPCで動くのか」を判断できるように解説していくこの記事ではOllamaについて詳しく解説します。