ローカルLLMのモデル規模別 GPU選定ガイド｜VRAM・メモリ帯域から考える実用構成

社内LLMのGPU選定要件

ローカルLLMやRAGを社内に導入する際は、利用要件に応じたGPU選定が必要です。クラウドAPIと異なり、オンプレミスでLLMを動かす場合は「どのモデルを、どの規模で、何人が同時に使うのか」がそのままハードウェア要件に直結します。

業務AIの推論用途では、VRAM容量とメモリ帯域が主な選定指標になります。DigitalBaseのローカルLLM基盤構築における選定の考え方を、NVIDIA RTXシリーズを中心に整理します。スペックの読み方から、モデル規模別の推奨構成、量子化を前提とした実用ラインまでを扱います。

GPUスペックの読み方：AI推論の主な指標

GPUは「並列演算に特化したプロセッサ」です。CPUが少数のコアで逐次処理を行うのに対し、GPUは数千〜数万の演算コアで同時に処理します。AI推論の性能を左右する主な指標は以下のとおりです。

LLM推論において最も重要なのは VRAM容量 です。モデル全体（量子化済みの重み）と推論時のKVキャッシュがVRAMに載りきらなければ、実用的な速度では動作しません。次に重要なのが メモリ帯域 です。LLMの推論は1トークン生成ごとにモデルパラメータをメモリから読み出すため、原理的にメモリ帯域律速になります。CUDAコア数は重要ですが、推論用途では上位2指標ほど支配的ではありません。

RTX世代の整理（2026年時点）

執筆時点では、RTX 50シリーズ（Blackwell世代）が現行主力となっています。GDDR7メモリの採用によりメモリ帯域が向上し、同一価格帯での推論スループットは前世代から着実に改善しています。

RTX 5060 Ti（16GB）は、業務用途のエントリー機として実用性の高い選択肢です。

• GDDR7メモリ搭載で、約448GB/sの帯域
• 消費電力は180W前後と、常時稼働させやすい
• 4bit量子化で8B〜20Bクラスのモデルまで実用ライン

一方、より大きなVRAMを必要とする場合は、RTX 5090（32GB）やデータセンター向けのA6000系、統合メモリを備えるNVIDIA GB10系が候補になります。

モデル規模別のGPU選定指針

LLM（テキスト生成）

LLMの推論では、量子化したモデルの重みとKVキャッシュがVRAMに収まることが前提条件です。社内アシスタントやRAGのバックエンドとして使う場合、VRAM 16GB以上を推奨します。

7B〜13Bクラスであれば、RTX 4060 / 5060クラスでも十分に実用的な速度が得られます。20Bを超えるモデルを安定して扱うには、VRAM容量に余裕のある上位モデルが必要です。70Bクラスを単一GPUで動かす場合は、RTX 4090 / 5090（24〜32GB）でも量子化とオフロードの併用が前提となり、多人数の同時利用には向きません。

スペック値と設計上の目安

LLM推論の速度を検討する際は、VRAM不足によるオフロードと、メモリ帯域による律速を確認します。GPU選定の段階で、この2点を考慮する必要があります。

ローカルAIサーバの推奨構成例（2026年時点）

GPU側のVRAMに加え、システムメモリも余裕を持たせることで、モデルの切り替えやデータ前処理が安定します。

モデル規模と同時利用人数に基づく選定

GPU選定の起点は、使用するモデルの規模と同時利用人数です。社内でLLMやRAGを運用する際は、量子化したモデルの重みとKVキャッシュを保持するVRAM容量、推論スループットを左右するメモリ帯域を確認し、利用要件に応じた構成を選びます。

下記のお悩みなら、ご相談ください

PoC から商用化に進むには、次の 3 点が必要になります。統合型 AI エージェント基盤「DigitalBase」は、 これらを 1 つの製品で提供しています。お気軽にご相談ください。