PC構成

GPU・グラフィックボード

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

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

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
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 5060 Ti 16GBでどこまでできる？ローカルLLM・AIコーディングの実用域とVRAM 16GBの選び方

RTX 5060 Ti 16GBでローカルAIはどこまでできるか。7B〜14BのローカルLLMは快適に動き、量子化した中型モデルも16GBにギリギリ収まる。Claude CodeなどクラウドAIはGPU不要。CUDA環境で低コストに16GBを確保できる入門GPUの実用域と選び方を実測ベースで解説します。
2026.06.24 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
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VRAM 16GBで動かすローカルLLM完全ガイド｜モデル別の早見表と「収まる・あふれる」の境界を実測で解説

VRAM 16GBのGPUで動くローカルLLMを、モデル別の早見表で整理。量子化を前提にすれば7B〜14B級は快適、32B級は条件次第、70B級は16GB単体では厳しい。RTX 5080実機の実測値をもとに、収まる・あふれる・動かないの境界を解説します。
2026.06.23 AIハードウェア図鑑
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MTP（マルチトークン予測）でローカルLLMは本当に速くなるか｜RTX 5080実測、非MoEで1.69倍・MoEは1.0〜1.4倍と構成次第

MTP（マルチトークン予測）でローカルLLMが何倍速くなるかをRTX 5080で実測。非MoEのgemma-4-12bは1.69倍、MoEは1.0〜1.4倍と量子化・GPU構成で振れる。効きを分けるのは1順伝播あたりのボトルネック（帯域/GPU間の受け渡し待ち）をMTPが薄められるか。llama.cppの実測で解説。
2026.06.22 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
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