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。
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RTX Neural Texture CompressionでVRAM使用量80%削減|NVIDIAの新技術とAI活用

VRAM争奪戦に挑むNVIDIAのRTX Neural Texture Compression(NTC)を技術解説。テンソルコアでテクスチャを最大16倍以上に圧縮しVRAM使用量を約80%削減する仕組み、BC7との比較、RTX 50/40/30の対応状況、AIワークロードへの波及まで整理。
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RTX 4070 Super vs RTX 5060 Ti 16GB|VRAM 12GB vs 16GBのLLM実測比較

GPUをRTX 4070 SuperからRTX 5060 Ti 16GBに換装したら、14Bモデルの推論速度が14 tokens/secから44 tokens/secへ跳ね上がった。VRAMの差はたった4GB。だが、この4GBがローカルLL...
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Snapdragon X2搭載ASUS Zenbook SORA 16のAI性能を分析|NPU 80TOPSの実力

GPUをRTX 5080に換装してローカルLLMを回している筆者からすると、「NPU 80TOPS」という数字はどうしても気になる存在だった。2026年4月8日に発売されたASUS Zenbook SORA 16は、クアルコムの最新プロセッ...
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。
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CUDAコアとは?数が多いと何が変わるのかGPU選びの基本

RTX 4060のCUDAコアは3,072基。RTX 5080は10,752基で、約3.5倍の差がある。では、CUDAコア数が3.5倍なら性能も3.5倍になるのか?答えはノーだ。CUDAコア数はGPU選びの重要な指標だが、それだけで性能は決...
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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。
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Intel Nova LakeのXe3内蔵GPUはAI用途で使えるか|Lunar Lake実測データから性能を予測

Intel Nova LakeのXe3内蔵GPUはローカルAIでどこまで動くのか。現行Lunar Lakeの実測データをもとに、量子化LLM・メモリ帯域・NPU構成・dGPUとの性能差を整理し、Nova Lake搭載PC選びの注意点までまとめた。
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AMD Ryzen AI プロセッサの実力|NPU・GPU・CPUの適材適所でAI性能はどう変わるか

「AI PC」と名のつくノートPCが店頭に並び始めた。だが、従来のノートPCと何が違うのか——この問いに明確に答えられる人は、まだ少ないのが現状。NPU搭載、Copilot+ PC対応、50 TOPS。スペック表に並ぶ見慣れない用語と数字が...
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RX 9070 vs 9070 XT vs RTX 5070|AI×ゲーミングで選ぶ1440pベストGPU

VRAM 16GBが2枚、12GBが1枚。価格帯はほぼ横並び。2026年の1440pクラスGPU選びで最も悩ましい3モデルが、AMDのRX 9070・RX 9070 XT、そしてNVIDIAのRTX 5070だ。ゲーミング性能だけなら好みで...