SERIES — 計算資源
計算資源シリーズ
GPU・VRAM・ローカルAIを体系的に理解する
公開: 2026.08.25 ｜ 更新: 2026.08.25
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GPUを選ぶことは、計算環境を選ぶことになった。GPU・VRAM・ローカルLLM・クラウド・電力・冷却まで、10本の記事からAI時代の「計算資源」を体系的に考える。
計算資源シリーズ（全11回）
スペック表の数値比較にとどまらず、「計算資源をどう持ち、何に使い、どのような価値へ変換するか」を用途から体系的に整理するシリーズです。動かしたいモデルの規模、必要なVRAM、RAMへのオフロード、クラウドとの使い分け、電力・冷却、そして「自分で計算資源を持つ意味」まで、目的に応じた最適な解説から読み進められます。
どこから読む？
ENTRY GUIDE
01
動かしたいLLMからGPUを決めたい
7B〜120Bから必要VRAMを逆算する
#09
→
02
RTX 5090とRTX PRO 6000で迷っている
32GB / Dual GPU / 96GBの違いを見る
#01
→
03
PCを買うかクラウドを使うか迷っている
月間利用時間から損益分岐点を見る
#03
→
04
VRAM不足をRAMで補えるか知りたい
RAM 128GBで動く範囲とPCIe帯域の限界
#05
→
05
ローカルLLMを持つ意味そのものを考えたい
ChatGPT時代に自前GPUを持つ自由とデータ主権
#06
→
06
電源・冷却まで含めて高性能GPU環境を考えたい
575W/600W級GPUを動かし続ける物理インフラ
#10
→
07
RadeonやAMD環境で生成AIができるか知りたい
CUDA vs ROCm、PyTorch・ComfyUI・TouchDesignerの互換性
#11
→
5つの視点
01 / SELECT
選ぶ
GPUの型番ではなく、モデル規模とメモリ構造から考える。
02 / OWN OR LEASE
持つ・借りる
所有コストだけではなく、自由度・依存・データ制御から考える。
03 / WORKFLOW
使う
制作フローの複雑化と必要VRAMの関係を考える。
04 / VALUE
価値を考える
AI需要・HBM・半導体製造からGPU価格の構造を理解する。
05 / SUSTAIN
支える
GPUだけでなく、電源・冷却・筐体・設置環境まで計算資源として考える。
FINAL DECISION
RTX PRO 6000を買う理由は、「最速だから」ではない。
32GBでは成立しない処理を、96GBの単一GPUメモリ空間で成立させる必要があるか。
ECC・ISV認証・保守・業務停止コストまで含めて価値があるのか。
設備投資としての最終判断基準を整理しています。
