タグ「ローカルAI」の記事一覧

このタグが付けられた記事をまとめています。

COLUMN2026-11-14
RTX PRO 4000 SFFでローカルLLM｜24GBの目安
RTX PRO 4000 Blackwell SFFの24GBでローカルLLMを動かすときの容量目安を解説。OllamaのQwen3 14B・32Bの配布サイズとKVキャッシュを分け、70W・432GB/sの仕様、モデル選択と実行時の確認ポイントを整理します。
NEWS2026-11-12
AMD MI450X発表｜288GB HBM4をHeliosへ
AMDは11月12日、Helios向けInstinct MI450Xを発表しました。288GB HBM4とMI455Xの432GBとの違い、AMDが公表した推論測定値の条件を整理。導入価格と出荷時期など、発表時点で残る未公表事項も分かります。
COLUMN2026-11-09
ROCm 10.1とComfyUI｜推奨版との違いを確認
ComfyUI本家のLinux向けROCm 7.2、Windows向け10.0の例と、AMDが案内する10.1環境での導入経路を比較。OSごとのPyTorch版と拡張ノードの依存関係をどう確認するかまで整理します。
COLUMN2026-11-09
ROCm 10.1をDockerで使う｜GPUの渡し方と確認
LinuxのDockerコンテナからROCm 10.1対応GPUを使うためのホスト側ドライバー、/dev/kfdと/dev/dri、AMD Container Runtime Toolkitの役割を整理。認識しないときの確認順も示します。
COLUMN2026-11-09
ROCm 10.1の新機能｜移行前に知りたい変更点
AMDのROCm 10.1はWSL2の技術プレビュー、対応GPUの拡大、AIフレームワークの更新を含む。TheRock系列の配布と従来のUbuntuパッケージの違いも踏まえ、利用環境ごとに移行を判断するための公式情報を整理します。
COLUMN2026-11-09
OllamaとROCm 10.1は併用できる？版数の見方
Ollamaが案内するAMD GPUとドライバーの条件を、ROCm 10.1の公式対応表と照合。OllamaのROCm経路とVulkan経路、CPU実行の見分け方、16GBのRadeonでモデルを選ぶときの考え方をまとめます。
COLUMN2026-11-09
ROCm 10.1のPyTorch設定｜GPU認識を確かめる方法
ROCm 10.1とPyTorchを組み合わせる際の版数、Python環境、Radeonの認識確認を整理。torch.cuda.is_available()の読み方と、CPU実行になった際に切り分ける順序を公式資料で解説します。
COLUMN2026-11-09
ROCm 10.1をUbuntuへ導入｜24.04の確認手順
Ubuntu 24.04でROCm 10.1を導入するときのGPU・ポイントリリース・カーネル・ドライバーを整理。AMD公式のパッケージ方式とrunfile方式、Ubuntu標準アーカイブとの版数差、導入後のGPU認識を順に説明します。
COLUMN2026-11-09
ROCm 10.1でvLLMを使う条件｜対応GPUと環境
AMDのROCm 10.1資料にあるvLLMの検証版と、vLLM本家のROCm 10.0向け配布経路を比較。Linux、Python、GPUのgfx番号、PyTorchの組み合わせを整理し、ホイールを混ぜずに推論サーバーを作る順序を示します。
COLUMN2026-11-09
ROCm 10.1をWindowsへ導入｜ドライバーとSDK
Windows 11でROCm 10.1を使うためのGPU対応確認、ドライバー、Python環境、GPU認識までをAMD公式資料に沿って整理。ROCm向けドライバーの対象OSとCore SDKの互換条件、WSL2とは異なる導入経路も分かります。
COLUMN2026-11-09
ROCm 10.1のWSL2対応｜使える機能と制約
ROCm 10.1ではTheRock配布物にWSL2向けの実行経路が加わった。Ubuntuゲストで利用できる機能、/dev/dxgによるGPU接続、技術プレビューで使えない解析ツールをAMDとMicrosoftの資料から具体的に整理します。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBのComfyUI導入と初期設定
RTX 3060 12GBでComfyUIを導入する手順を解説。公式デスクトップ版とポータブル版の選び方、SDXL baseのチェックポイント配置、1024×1024の最初の画像生成、VRAM不足時の切り分けまでまとめます。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBを2枚でローカルLLM運用する方法
RTX 3060 12GBを2枚搭載してローカルLLMを動かす構成を解説。llama.cppのlayer分割、各GPUに分かれたメモリ、NVLink非対応、電源とPCIeスロットの条件、1枚構成との使い分けを公式資料から整理します。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBでFLUX.1 devを動かす設定
RTX 3060 12GBでFLUX.1 devを使う際の容量と導入経路を解説。12BモデルのF16・Q8・Q4ファイル容量、ComfyUI-GGUFの配置先、テキストエンコーダーの扱いを公式資料で整理します。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBでllama.cppのCUDAを使う
RTX 3060 12GB向けにllama.cppをCUDA対応でビルドし、GGUFモデルをGPUへ割り当てる手順を解説。CMakeの設定、--n-gpu-layers、コンテキスト長、VRAM不足時の調整まで公式資料で確認します。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBのLM Studio設定とモデル選び
RTX 3060 12GBでLM Studioを使うための設定を解説。モデルの取得からGPUオフロード、4096トークンの初期設定、読み込み前のメモリ見積もりまで、公式の画面操作とCLIの機能を使って順に整理します。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GB向けローカルLLMモデルの選び方
RTX 3060 12GBでローカルLLMを動かすなら、まず4B・8Bの量子化モデルが扱いやすい。Qwen3の公開ファイル容量を例に、14Bの実行時メモリ、30Bの制約、量子化形式とコンテキスト長がVRAMへ与える影響を整理します。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBのOllama導入とGPU設定
RTX 3060 12GBでOllamaを使う手順を、対応ドライバー、Qwen3の取得、GPUへ載った割合の確認、コンテキスト長の調整まで説明。12GBのVRAMを生かしてローカルLLMを始めるための設定をまとめました。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBでPyTorchのCUDAを設定
RTX 3060 12GBでPyTorchのCUDA版を使う導入手順を解説。公式インストール選択画面、Pythonの仮想環境、torch.cuda.is_available()によるGPU認識の確認、CUDAへテンソルを置く小さな計算例までまとめます。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBでSDXL画像生成を始める方法
RTX 3060 12GBでSDXLの画像生成を始める際のモデル選択とメモリ設定を解説。baseとrefinerの違い、ComfyUIでの1024×1024の設定、VRAM不足時に見直す項目を公式資料で整理します。
COLUMN2026-11-08
RTX 3060 12GBとRTX 4060 8GBをAIで比較
RTX 3060 12GBとRTX 4060 8GBをローカルAI用途で比較。VRAM容量、消費電力、Stable Diffusionの同条件ベンチ、LLMのモデル容量から、画像生成と文章生成での選び分けを整理します。
COLUMN2026-11-02
RTX 5080の16GBでFLUX画像生成はできる？設定の選び方
RTX 5080の16GB VRAMでFLUX.1を使う構成を整理します。ComfyUI公式のFP8ワークフローとNVIDIAの対応表を確認。devとschnellの違い、精度とメモリ使用量の関係、導入前に見ておきたい条件が分かります。
COLUMN2026-11-02
RTX 5080の16GBでローカルLLMはどこまで動く？
RTX 5080の16GB VRAMでローカルLLMを使う目安を、OllamaのQwen3とLlama 3.1の配布サイズで比較します。8B・14B・30Bの選び方、長い文脈で増えるメモリ、GPUにモデルが載っているかの見方を具体的に整理します。
NEWS2026-10-27
GeForceのAI演算が高速化？RTX 20・30・40の有志検証
GeForce RTX 2080 Ti、3090 Ti、4090で報告されたTensor Core演算制限の解除を整理。測定条件と数値、画像生成・LLMへの効果、対応範囲を確認し、ゲーム性能との違いも解説します。
COLUMN2026-10-27
TITAN RTX 24GBでローカルLLMは動く？容量の目安
TITAN RTXの24GBでローカルLLMを動かす際のモデル容量、量子化、KVキャッシュを整理。8B・32B・70Bの重みの概算と、実際に確保すべき余裕を説明します。単体で収まる条件と複数GPUが要る条件も示します。
COLUMN2026-10-27
TITAN RTXを2枚で48GB？NVLinkの条件を解説
TITAN RTXのNVLinkは2枚で合計48GBを使う構成を支えます。100GB/sという公式値、アプリの対応条件、llama.cppの複数GPU分散との違いを整理します。ブリッジ、電源、ケースまで2枚構成に要る条件もわかります。
COLUMN2026-10-27
TITAN RTXで画像生成｜24GBとSDXLの使い方
TITAN RTX 24GBでStable Diffusion XLなどを使う際のVRAM配分を解説。モデル、解像度、枚数、追加機能でメモリがどう変わるかを整理し、速度を判断する方法も示します。解像度とバッチ数の違いも具体化します。
COLUMN2026-10-27
TITAN RTXとRTX 3090を比較｜同じ24GBの違い
TITAN RTXとGeForce RTX 3090を、24GBの中身、CUDAコア、電力、ゲーム実測で比較。中古価格と用途から、TuringとAmpereのどちらを選ぶか整理します。実測74%の条件と中古掲載の差額31,000円も示します。
COLUMN2026-10-26
RTX 5000 Adaの32GBでローカルLLMはどこまで動く？
RTX 5000 Adaの32GB VRAMでローカルLLMを動かす際の容量計算を解説。FP16・8bit・4bitの重みとKVキャッシュの違い、32Bや70Bモデルの目安、実運用で残す余裕を整理します。導入時のピークVRAM確認まで扱います。
COLUMN2026-10-26
RTX 5000 AdaとRTX 4090を用途別に比較
RTX 5000 AdaとGeForce RTX 4090を32GB対24GB、250W対450W、ECC、映像端子で比較。ローカルAI、Blender、CAD、ゲームの用途ごとに、仕様と実測をどう使い分けるか整理します。必要VRAMと構成費用の見方も説明します。
COLUMN2026-10-25
RTX 5050 LaptopでローカルAI｜8GB VRAMの目安
RTX 5050 Laptopの8GB VRAMでローカルLLMを使う場合、Qwen3の4B・8B・14Bモデルの配布サイズを公式一覧から比較。コンテキスト用メモリとPC本体の構成を含め、現実的な選択を整理します。
COLUMN2026-10-23
RTX A6000の48GBでローカルLLMは動く？容量を計算
RTX A6000の48GBでローカルLLMを動かすときの容量計算を解説。8B・32B・70Bの重みの概算、4bit量子化、KVキャッシュ、入力長、同時実行数を分けて見積もり、単体とNVLink 2枚構成の選び方を示します。
COLUMN2026-10-23
RTX A6000のNVLinkで96GB？2枚構成の条件
RTX A6000を2枚NVLinkで接続すると物理メモリは合計96GB。2・3スロット用ブリッジの選び方、Blenderのメモリ共有設定、LLMの分割方式、最大600WとなるGPU電力と冷却条件を整理します。
COLUMN2026-10-21
RTX A5500の24GBでローカルLLM｜容量の目安と選び方
RTX A5500の24GB GDDR6 ECCで扱うローカルLLMを、4bit量子化の容量計算とKVキャッシュの関係から整理。32B級と70B級の境界、複数GPU運用の条件、推論速度を見る軸を解説します。
COLUMN2026-10-21
RTX A5500のNVLinkで48GB？必要な条件と限界
RTX A5500を2枚つないだときのNVLink帯域、48GBの意味、アプリ側の対応条件を解説。Blenderの分散メモリ設定とローカルAIの使い分け、2枚構成の電力・スロット要件まで整理します。
COLUMN2026-10-20
RTX A5000の24GBでローカルLLMは動く？容量を計算
RTX A5000の24GBをローカルLLMに使う場合、モデル重みだけでなくKVキャッシュと作業領域もVRAMを使います。llama.cppのCUDA対応を一次資料で確認し、量子化、入力長、2枚構成を容量から考えます。
COLUMN2026-10-20
RTX A5000のNVLinkで48GB？2枚運用の条件と注意点
RTX A5000を2枚つないだ合計48GBの使い方を公式資料で確認。単一作業に使える容量はアプリの実装で決まります。NVLinkブリッジ、Blenderの共有設定、LLMの分割方法、電源とスロット間隔を整理します。
COLUMN2026-10-19
RTX A4500の20GBでローカルLLM｜容量の目安
RTX A4500の20GB VRAMでローカルLLMを動かす際の容量計算を解説。量子化した重み、KVキャッシュ、コンテキスト長を分けて見積もり、7B・14B・32Bの目安と16GBカードとの差を整理します。
NEWS2026-10-18
RTX Spark搭載ノートが発売、6社の機種と価格は？
NVIDIAのRTX Spark搭載ノートPCが10月16日に発売されました。ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft、MSIの初期ラインアップ、米国での開始価格、共有メモリの構成、発売時のゲーム・AI開発環境を公式発表と実機検証から整理します。
COLUMN2026-10-17
W7700でローカルLLMは動く？ROCmと16GBを解説
Radeon PRO W7700のローカルLLM用途を、AMDのROCm対応表とllama.cppのHIP実装から解説。16GBのVRAM、gfx1101、量子化モデルとキャッシュの容量計算、環境構築の要点を整理します。
NEWS2026-10-16
RTX Spark実測解禁、SurfaceのAI・ゲーム性能は？
RTX Spark搭載Surface Laptop Ultraの独立実測が公開。128GB構成のローカルAI処理時間、ゲームのフレームレートと入力遅延、動画書き出しの結果を、測定条件ごとに整理します。購入判断で重視すべき用途も分かります。
COLUMN2026-10-15
RTX A4000 16GBでローカルLLM｜8Bモデルと容量の目安
RTX A4000の16GB VRAMでローカルLLMを動かす際の目安を、Ollamaのモデルサイズから具体化。8B量子化モデルの容量、14Bモデルを置く条件、コンテキスト長の影響、140Wの設置条件を整理します。
COLUMN2026-10-14
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qの4枚構成
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qは最大4枚搭載でき、GPUメモリ合計は384GB、GPUの公称最大電力合計は1200Wです。カード間隔、PCIeレーン、ソフトの分散対応、実測での伸び方を整理し、4枚構成の導入条件を解説します。
COLUMN2026-10-14
RTX PRO 6000 Blackwell Max-QでローカルLLM
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qの96GBでローカルLLMを動かす際のメモリ設計を解説。70B級モデルの精度別の重み容量、KVキャッシュ、並列推論の関係を整理し、72GB版や複数GPU構成との差から必要な容量を判断できます。
COLUMN2026-10-14
RTX PRO 6000 Blackwell Max-QのMIG分割
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qの96GBをMIGで最大4つの24GB区画へ分割できます。48GBを2区画にする構成、区画ごとの計算資源、AI推論を複数ユーザーへ割り当てる使い方をNVIDIAの対応表に沿って整理します。
COLUMN2026-10-14
RTX PRO 6000 Max-Qと5000 72GBを比較
RTX PRO 6000 Blackwell Max-QとRTX PRO 5000 Blackwell 72GBを比較。96GB対72GBのVRAM、帯域幅1,792対1,344GB/s、300Wの電力枠、価格差とMIGの分割数から選び方を整理します。
COLUMN2026-10-13
Radeon Pro W7900でローカルLLM｜48GBとROCm
Radeon Pro W7900でローカルLLMを動かす条件を、48GB VRAMとROCmの対応表から整理。30B・70B量子化モデルの容量計算、実行時に必要な余裕、Linux環境と二枚構成の制約を具体的に解説します。
COLUMN2026-10-12
NVIDIA T1000 8GBでCUDAとローカルLLMを使う条件
T1000 8GBのCUDA対応とローカルLLMの現実的な使い方を、NVIDIAのCompute Capability表とllama.cpp公式資料から整理。量子化モデル、VRAM配分、GPUオフロードを説明します。速度と容量を分けた購入判断の方法も紹介します。
COLUMN2026-10-11
W7800 32GBでローカルAI｜ROCm対応と容量
Radeon PRO W7800の32GBでローカルAIを動かす際の容量計算とROCmの対応条件を解説。AMDの対応表からUbuntuとPyTorchの組み合わせを示し、32B・70Bモデルの4bit重みの概算、R9700との選び分けまで整理します。
COLUMN2026-10-11
Radeon PRO W7800とR9700を比較｜32GBの選び方
W7800とRadeon AI PRO R9700を、32GBのVRAM、メモリ帯域、AI演算、CAD実測、電源端子で比較します。RDNA 3の業務用GPUとRDNA 4のAI向けGPUについて、用途ごとにどちらを優先するかをAMD資料と独立テストから整理しました。
NEWS2026-10-10
RX 9070 XTを4基選べる新型tinybox、価格は？
Radeon RX 9070 XTを4基選べる新型tinybox。G4は1万1000ドル、G5は1万6000ドルです。GPUメモリは各16GBで合計64GB。プラットフォームの違い、価格の内訳、ローカルAIで複数GPUを使う際の条件を整理します。
COLUMN2026-10-09
RTX SparkでCUDA開発するには？Windows on Arm移植の要点
RTX Spark上のCUDA開発をNVIDIAとMicrosoftの公式資料で整理。Windows on Armのx64エミュレーション、ARM64・ARM64ECビルド、統合メモリの割り当てと残量確認の違いを解説します。
COLUMN2026-10-09
RTX Sparkの128GBでローカルLLMはどこまで動く？
RTX Sparkの最大128GBユニファイドメモリでローカルLLMを動かす条件を解説。NVIDIAの120Bモデル対応という公称値、モデルの量子化とKVキャッシュ、WindowsのGPUメモリ予算を分けて整理し、24・64・128GB構成の選び方を示します。
COLUMN2026-10-09
Surface Laptop UltraとRTX Spark Dev Boxの違い
Surface Laptop UltraとSurface RTX Spark Dev BoxをMicrosoftの仕様で比較。15インチノートと机上の開発機で、メモリ上限は共通でも、冷却設計、OS環境、画面と電池、販売地域と価格が異なります。用途ごとの選び方を整理します。
COLUMN2026-10-09
RTX SparkとDGX Sparkの違いは？OSと用途で比較
NVIDIA RTX SparkとDGX Sparkを公式仕様で比較。Windows 11とDGX OS、ノート・小型PCの電力枠、64・128GBメモリ、ConnectX-7による2台接続の違いを整理し、ローカルAI用途に合う選び方を示します。
NEWS2026-10-09
RTX Spark搭載PCが予約開始、Surfaceは51万円台から
NVIDIA RTX Spark搭載のWindows PCが予約を開始しました。Surface Laptop Ultraは日本で税込51万3480円から。10月16日の発売予定、GPU・メモリ別の構成、ローカルAIとゲームへの対応を一次情報で整理します。
NEWS2026-10-08
AMDがROCm 10.1用ドライバー公開｜対応Radeonは？
AMDがWindows向けROCm 10.1専用Radeonドライバー26.10.41.05を公開。RX 9000・7000・AI PRO R9700の対応範囲と、ドライバーとROCm本体で異なるWindows条件、導入順序を整理します。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTの16GBで選ぶLLM｜8B・14B比較
RX 9070 XTの16GB VRAMに収まるローカルLLMを検討。Qwen公式GGUFの8B・14B・32Bで容量を比較し、量子化、KVキャッシュ、文脈長を含む必要メモリとGPU配置の確認方法を説明します。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTのComfyUI｜Windows導入法
RX 9070 XTでWindows版ComfyUIを動かす手順をAMD資料で整理。ROCm 10.1対応PyTorchの選び方、仮想環境の準備、モデル配置、最初の画像生成、VRAM不足を解消する順番が分かります。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTを2枚でLLM｜VRAM分散の方法
RX 9070 XTを2枚使うローカルLLM構成を解説。llama.cppの層分割で16GBを超えるモデルを載せる方法と、PCIeスロットの配線、2枚で計608Wとなるボード電力、冷却・動作確認の要点を整理します。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTのllama.cpp｜ROCm・Vulkan比較
RX 9070 XTでllama.cppを使う際のROCm/HIPとVulkanの違いを解説。対応するOSとビルド設定、GPUデバイス一覧、GGUFでの短い推論、VRAM配置の確認方法をAMDとllama.cppの資料で整理します。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTとLM Studio｜Windows設定
RX 9070 XTでLM Studioを使い、WindowsでローカルLLMを動かす手順を紹介。Vulkanランタイムの確認、GGUFモデルの選択、GPUオフロードとメモリ見積もり、内蔵GPUとの選び分けを説明します。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTとOllama｜Linux・Windows対応
RX 9070 XTでOllamaを使う条件をOS別に整理。Linux版ROCmの公式GPU対応表とWindows版の違い、Vulkan経路、モデルの起動方法、ollama psによるGPU使用率の読み方を解説します。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTのPyTorch｜Windows導入手順
RX 9070 XTでWindows版PyTorchを使うROCm 10.1の条件を整理。gfx1201向けwheelの選択、仮想環境の用意、GPU認識と小さなテンソル計算による検証、版が合わない場合の確認順序を紹介します。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTでROCm 10.1をWindowsに導入する手順
RX 9070 XTでWindows版ROCm 10.1を使う条件を整理。AMDの互換性表が示すWindows 11 25H2、専用ドライバー26.10.41.05、ROCm本体とAIアプリを入れる順序、導入後の確認点が分かります。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTにROCmをUbuntuで導入｜対応版と手順
RX 9070 XTでUbuntu版ROCm 10.1を導入する条件を解説。AMDの対応表に載る26.04.1、24.04.5、22.04.5と対応カーネル、amdgpu-install、GPUアクセス権、導入後の認識確認を順に整理します。
COLUMN2026-10-08
RX 9070 XTとRTX 5070 Ti｜ローカルAI用途で比較
同じ16GB VRAMのRX 9070 XTとRTX 5070 TiをローカルAI用途で比較。ROCmとCUDA、WindowsのOllama対応、画像生成、LLM実行、電力の選択基準を公式情報から整理します。
COLUMN2026-10-07
RTX A2000 12GBでローカルLLM？量子化と容量
RTX A2000 12GBでローカルLLMを動かす際の量子化とメモリの考え方を解説。NVIDIAが12〜16GB帯に挙げるモデル例、重みとKVキャッシュの容量、6GB版や16GBの後継GPUとの差を整理します。
COLUMN2026-10-06
RTX 4060 LaptopでローカルAI｜8GB VRAMの目安
RTX 4060 Laptopの8GB VRAMでローカルAIを動かす目安を、Qwen3-8BのGGUFファイル容量とllama.cppのGPU割り当て設定から解説します。モデル本体以外に必要なメモリ、コンテキスト長、速度を判断する手順を整理します。
COLUMN2026-10-03
RTX 4000 SFF Adaの20GBでローカルLLMは動く？
RTX 4000 SFF Adaの20GBでローカルLLMを動かす際のモデル容量と余裕を整理。OllamaのQwen3 14Bは9.3GB、30Bは19GBです。重み以外のメモリも必要なため、70Wの小型GPUに向く構成を解説します。8Bと14Bの容量差、KVキャッシュの領域も示し、余裕を残せるモデル選択を解説します。
COLUMN2026-10-02
Arc Pro B65でComfyUI画像生成｜XPU導入
Arc Pro B65でComfyUIを使うためのIntel GPU対応とPyTorch XPU導入手順を、ComfyUI公式READMEで確認。32GB VRAMが役立つ場面、カスタムノードの互換性、実行時に見るログと設定を整理します。
COLUMN2026-10-02
Arc Pro B65の32GBでローカルLLM｜容量の目安と注意点
Arc Pro B65の32GB VRAMをローカルLLMにどう使うか解説。量子化モデルの重み、KVキャッシュ、実行環境が使う領域を分け、24GBのB60や同容量のB70との違い、Intel GPUでのソフト対応を整理します。
COLUMN2026-10-01
RTX 2000 Ada 16GBでローカルLLM｜何Bまで動く？
RTX 2000 Adaの16GB VRAMでローカルLLMを動かす目安を、Qwen3公式GGUFの8B・14B・32Bファイルサイズから計算。KVキャッシュ、量子化、70Wの利点と限界も整理します。8Bと14Bを選ぶ基準や、CPUオフロード時の違いも確認できます。
COLUMN2026-09-30
RTX 4000 Adaの20GBでローカルLLMは動く？容量の目安
RTX 4000 Adaの20GBでローカルLLMを動かす際の容量を、llama.cppの量子化モデル例から解説。8Bと70BのQ4_K_Mサイズ、KVキャッシュなど実行時に増えるメモリ、ECCと単スロットの役割がわかります。
COLUMN2026-09-29
RTX A1000 8GBでローカルAI｜動くモデルと容量
RTX A1000 8GBでローカルAIを動かすときのモデル選びを解説。NVIDIAは6～8GB級にQwen 3.5 4Bを推奨。PugetのMLPerf試験では28 token/sでした。量子化と16GBのArc Pro B50との違いも整理します。
COLUMN2026-09-28
RTX PRO 5000 Blackwell｜48GBと72GBの違い
RTX PRO 5000 Blackwellの48GB版と72GB版を比較。共通の14,080 CUDAコア、1,344GB/s、300Wと、24GBのVRAM差によるLLM・3D制作への影響を整理。国内掲載価格から増額分も計算します。
COLUMN2026-09-28
RTX PRO 5000 Blackwell｜48GBでローカルLLM
RTX PRO 5000 Blackwell 48GBでローカルLLMを動かす際のVRAM設計を解説。モデルの重み、KVキャッシュ、計算バッファを分けて考え、量子化やコンテキスト長、72GB版への切り替え条件を整理します。
COLUMN2026-09-28
RTX PRO 5000 BlackwellとRTX 5090を比較
RTX PRO 5000 BlackwellとGeForce RTX 5090を比較。48／72GB対32GBのVRAM、300W対575Wの電力、Blender OptiX公開値、業務向け機能の差から、AI・3D制作・ゲームで選ぶ基準を整理します。
NEWS2026-09-27
Ryzen AI MaxのPortable Computer対応条件
PerplexityのPortable ComputerがRyzen AI Max搭載Windows PCに対応。GPUが利用できるメモリ24GB以上、Pro・Max契約、初回約20GBの空き容量が条件です。ローカル推論の内容と導入手順を整理します。
COLUMN2026-09-26
Arc Pro B60でComfyUI画像生成｜24GBとXPUの条件
Arc Pro B60でComfyUIを使う場合の24GB VRAMの役割とIntel XPU向け環境を整理。公式のllm-scaler Omni資料を基に、モデル配置、単体GPU運用、速度を比較する際の条件を説明します。
COLUMN2026-09-26
Arc Pro B60を2枚でLLM運用｜48GBの使い方と構成
Arc Pro B60を2枚搭載したLLM環境のVRAM、電力、カード間転送を整理。24GB×2の容量の意味、IntelのvLLM資料、実際のケースと補助電源条件から構成の要点を説明します。2枚のカード代と単体B70の価格差も示します。
COLUMN2026-09-26
Arc Pro B60の24GBでローカルLLMは動く？用途と条件
Arc Pro B60の24GB VRAMでローカルLLMを動かす場合の容量、量子化、ソフトウェアを整理。Intel公式仕様とllama.cpp、IntelのvLLM資料をもとに、単体運用と複数GPU構成の違いまで解説します。
COLUMN2026-09-27
Arc Pro B60とB70を比較｜24GBと32GBの差
Intel Arc Pro B60とB70のVRAM容量、Xeコア、メモリ帯域、TBP、PCIe接続を公式仕様で比較。ローカルLLMやBlenderで容量を優先する場面と、導入費用や電源を含めて選ぶ基準を整理します。
COLUMN2026-09-26
Arc Pro B50の16GBでローカルLLMは動く？
Intel Arc Pro B50の16GB VRAMでローカルLLMを動かす際の容量目安とソフト選択を解説。Intelの公式仕様、llama.cppのSYCL対応、独立テストの初回応答と生成速度を使い、7B～14B級モデルを扱う判断材料を示します。
COLUMN2026-09-26
Arc Pro B60とB70を比較｜24GB・32GBと価格差
Arc Pro B60 24GBとB70 32GBのXeコア、VRAM帯域、TBP、国内価格を公式仕様で比較。LLMや制作で8GBの容量差が効く条件と、2製品の価格差を整理します。国内掲載価格の差額81,000円も確認できます。
COLUMN2026-09-26
Arc Pro B60とRTX 3090のLLM比較｜24GB
Arc Pro B60とRTX 3090はともに24GB VRAMを搭載。LLM向けに電力、ソフトウェア経路、モデル収容力を比較し、同容量でも選ぶ基準が変わる理由を公式資料から整理します。ケース寸法と新品の国内掲載価格も確認できます。
COLUMN2026-09-26
RTX PRO 4000 Blackwellの24GBでLLMを動かす条件
RTX PRO 4000 Blackwellの24GB ECCメモリでローカルLLMを使う際の容量計画を解説。モデル重み、KVキャッシュ、量子化、コンテキスト長、GPUオフロードを分け、VRAMに余裕を残す手順を紹介します。
COLUMN2026-09-26
RTX PRO 4500 Blackwellの32GBで動くLLMは？
RTX PRO 4500 Blackwellの32GB ECC VRAMでローカルLLMを扱う場合の容量計算を整理。7B・27B・70Bモデルの重み、量子化、KVキャッシュとコンテキスト長、32GBを超える条件を具体的に解説します。
COLUMN2026-09-25
RTX PRO 2000 BlackwellでローカルLLM
RTX PRO 2000 Blackwellの16GB VRAMでローカルLLMを運用するための考え方。モデル本体、KVキャッシュ、同時実行のメモリを分けて見積もり、llama.cppのCUDAバックエンドとGPUオフロードを使う際の判断点をまとめます。
COLUMN2026-09-24
Arc Pro B70でComfyUI画像生成｜実測と設定
Arc Pro B70はComfyUIで画像生成に使えます。32GB VRAMとIntel Arc向け環境の設定、Z-Image-Turboの実測、動画生成との負荷の違いを確認し、購入前に知るべき点をまとめました。
COLUMN2026-09-24
Arc Pro B70を2枚使う方法｜LLM向け構成
Arc Pro B70を2枚で使うと物理VRAMは計64GBですが、モデルを分割できるソフトが必要です。Puget Systemsの4枚実測を参考に、PCIeスロット、電源、冷却、推論方式を順に整理します。
COLUMN2026-09-24
Arc Pro B70の32GBでローカルLLMは動く？
Arc Pro B70の32GB VRAMで動かせるローカルLLMの規模を、OpenVINOの対応情報とQwen3.8 27Bの実測から解説。モデル本体の容量に加え、コンテキストと実行環境の分をどう見積もるかも確認します。
COLUMN2026-09-24
Arc Pro B70とRTX 3090をLLM用途で比較
Arc Pro B70の32GBとRTX 3090の24GBをローカルLLM用途で比較。VRAM容量、電力仕様、同条件の推論テスト、CUDAとIntel向け実行環境の違いを整理し、モデル規模で選ぶ基準を示します。

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