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

16GB VRAMで38%あふれる qwen3.5:35b-a3b、2枚目でオフロード解消し約1.9倍に｜RTX 5080+5060 Ti(Oculink)実測

RTX 5080単体では35B MoE（qwen3.5:35b-a3b）の約38%がCPUへあふれ65.99 tok/s。Oculink接続の2枚目GPUで全量VRAM化（オフロード0%）し、125.87 tok/sへ約1.9倍に。効く決め手はVRAM容量（あふれの解消）という当サイトの実測を解説します。
2026.06.17 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードミニPC・小型PC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
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
ローカルAI環境

llama.cppのビルドが20種類以上あるのはなぜ？OS・GPU別ビルドの選び方

llama.cppとは、CPUとGPUの双方でLLMをローカル実行するための軽量推論エンジンだ。 llama.cppの公式リリースを開くと、ひとつのタグに対して20種類以上のビルドが並んでいる。macOSのApple Silicon版、In...
2026.04.30 AIハードウェア図鑑
ローカルAI環境
ComfyUI

LTX 1をComfyUIで動かすノード構成の全体像｜スクリーンショットで見る基本ワークフロー

LTX 1動画生成ComfyUIワークフローのノード構成を画面キャプチャ中心で解説。15ノードでLTX+RIFE VFI+H264出力まで組む手順、各ノードの役割と設定値、サンプラー・VAEデコード比較表、つまずきやすいポイントを実機検証ベースでまとめる。
2026.04.25 AIハードウェア図鑑
ComfyUI
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LTX 1動画を4Kアップスケールする｜1段階シンプル法・2段階品質法・バッチ処理法【Adobe Stock向け】

Adobe Stockが受け付ける動画の幅は1920〜4096pxで、4K化は投稿の必須条件ではない。それでも4Kを狙う理由は解像度フィルタでの露出だが、Adobe公式はアップスケール自体を推奨していない。ComfyUIでLTX 1の1024x576動画を3840x2160・60fpsへ引き上げる3つの方法と、ピークRAM 60GB超という実測を踏まえた判断材料をまとめた。
2026.04.25 AIハードウェア図鑑
ComfyUI
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ComfyUI推奨スペック｜VRAM 8GB・12GB・16GBとメモリ・CPUを実測と目安で解説

ComfyUIで画像生成を始めるなら、VRAM 8GBが実用上の出発点。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、当サイトではRTX...
2026.04.17 AIハードウェア図鑑
ComfyUIGPU・グラフィックボード