あなたに合うPCを
見つける

最新記事

• ノートPC ガイド 2026年7月18日

  AI開発ノートPC の持続性能・冷却ガイド 2026年版：Claude Code + ローカルLLM を長時間走らせて TDP スロットリング・ファン騒音・キーボード熱を判断する

  Claude Code とローカルLLMを1〜数時間連続で走らせると、ノートPCは TDP を絞ってスロットリングし、tok/sec が落ち、ファンは唸り、キーボード上面は 45℃ を超えます。RTX 5090 Laptop / MacBook Pro M4 Max / Ryzen AI 9 HX 375 の冷却設計と持続性能を、スペック表に出ない実運用の観点で判断する 2026 年版ガイドです。

• AI開発 ガイド 2026年7月18日

  ローカルLLM KV キャッシュ量子化ガイド 2026年版：llama.cpp / vLLM で KV Cache を Q4 / Q8 に落として VRAM と tok/sec はどう変わるか

  コンテキスト長 32K / 128K で VRAM が足りなくなる主犯は KV Cache です。llama.cpp の --cache-type-k q4_0 / vLLM の kv_cache_dtype で Q8 / Q4 に量子化すると、VRAM は半分〜1/4 に、tok/sec は 5〜15% 落ちる、が現実線です。設定手順・精度への影響・Flash Attention との相性まで、実装レベルで整理します。

• コラム 比較 2026年7月17日

  Flash Attention 2 / 3 とは 2026年版：ローカルLLM の推論・学習を速くする Attention 実装、Blackwell FP8 対応と llama.cpp・vLLM での効き方

  Flash Attention（FA2 / FA3）はローカルLLM の推論と学習を数倍速くする Attention 実装です。標準の Attention と何が違うか（IO 削減・タイル化・SRAM 活用）、Ampere / Ada / Hopper / Blackwell での対応差、FA3 の FP8 と非同期演算、llama.cpp の -fa フラグ、vLLM / SGLang / TGI での既定対応、SDPA・xformers との住み分けまで整理し、tok/sec と VRAM の両方をどう改善するかを実データで示します。

• ノートPC ガイド 2026年7月17日

  モバイルワークステーション選び方 2026年版：ThinkPad P16 / Dell Precision 7780 / HP ZBook Fury / MacBook Pro 16 M4 Max を CAD・3D・AI 学習で選ぶ

  ISV 認証と RTX Ada Generation Laptop、ECC LPDDR5X を積むモバイルワークステーションを 2026 年版で整理します。ThinkPad P16 Gen 2 / Dell Precision 7780 / HP ZBook Fury G11 / MacBook Pro 16 M4 Max を、SolidWorks・Blender・QLoRA 学習で使えるかを VRAM・Studio ドライバ・重量・バッテリー・価格で並べ、ゲーミングノートやクリエイターノートとの違いも実数値で示します。

• ゲーミング ガイド 2026年7月16日

  HDR ゲーミング完全ガイド 2026年版：DisplayHDR 400 / 600 / 1000 / True Black・OLEDとMini-LEDの違い・AutoHDR で古いゲームも HDR 化する手順

  HDR ゲーミングの選び方を 2026 年版で整理します。DisplayHDR 400 / 600 / 1000 / True Black 400 / 600 の輝度・コントラスト・色域基準の違い、OLED（WOLED / QD-OLED）と Mini-LED の HDR 表現の差、Windows 11 の AutoHDR で SDR ゲームも HDR 化する手順、HDMI 2.1 と DisplayPort 2.1 で 4K 120Hz HDR を通す帯域まで、モニタ選びの判断軸としてまとめます。

• パーツ 比較 2026年7月16日

  RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 5070 12GB でローカルLLM はどっちを買うべきか 2026年版：$120 差の VRAM 4GB 増で 14B・32B Q4 が動くかを判断する

  $429 MSRP の RTX 5060 Ti 16GB と $549 MSRP の RTX 5070 12GB を、ローカルLLM 用途に絞って比べます。VRAM 16GB と 12GB の差で 14B Q4・32B Q4・Qwen 3 32B・gpt-oss 20B がどこまで載るか、GDDR7 帯域と CUDA コア数で tok/sec がどう変わるか、KV キャッシュ・投機的デコード・オフロード設定で 12GB を延命できるか、$120 差の意味を「載る B 数」で判断できる形に整理します。

mypcrig が約束する3点

それ以上は約束しない。

実機で測ってから書く

propel-lab の検証環境で実測。スペックシートだけでは見えない実用性能を反映する。

用途から構成を決める

「ローカルLLMを動かしたい」「動画編集中心」など、用途から最適構成を3案で提示する。

提供記事は受けない

アフィリリンクは含む。が、推奨ロジックは性能とコスパだけで決める。広告主の意向は入らない。