基礎から学ぶ
コラム
雑学・基礎知識。スペックの読み方を体系的に
35 記事 · 最終更新 2026年8月22日
この コラム で答えること
- Q. VRAM とは何か？必要量はどう決まる？
- Q. Tensor Core / CUDA Core / RT Core の違いは？
- Q. スペック表の数字、どこを見れば実用性能がわかる？
選び方ガイド
1 件比較
34 件- #Ryzen AI Max PRO 400#Ryzen AI Max+ PRO 495#Strix Halo Pro
AMD Ryzen AI Max PRO 400（最大192GB LPDDR5X）とは 2026年版：Strix Halo Pro の 3 SKU 構成と発売時期、Mac Studio Ultra 512GB / Threadripper への挑戦
AMD が Advancing AI 2026 で発表した新型モンスターAPU「Ryzen AI Max PRO 400」シリーズ（コードネーム Gorgon Halo）を整理します。最大 192GB LPDDR5X-8533、帯域 273GB/s、GPU 割当上限 160GB、Zen 5 最大 16 コア + RDNA 3.5 40CU（Radeon 8065S）+ XDNA 2 NPU、PRO 495 / 490 / 485 の 3 SKU 構成、HP / Lenovo / ASUS から Q3 2026 出荷開始。コンシューマ版 MAX+ 395（128GB 上限）との違い、Mac Studio M3 Ultra 512GB / Threadripper 9970X との比較、192GB がローカルLLM でどこまで効くかを解説します。
- #ローカルLLM#vLLM#Continuous Batching
Continuous Batching / PagedAttention とは 2026年版：vLLM がローカルLLMサービングを速くする仕組みを KV キャッシュから理解する
Continuous Batching と PagedAttention は vLLM / SGLang / TensorRT-LLM が同時接続スループットを跳ね上げる中核技術です。静的バッチとの違い、KV キャッシュの断片化を解消する仕組み、Ollama / llama.cpp との使い分けを 2026 年版で整理します。
- #NPU#Snapdragon X2 Elite#AMD XDNA 2
NPU (Snapdragon X2 Elite Hexagon / AMD XDNA 2 / Intel AI Boost / Apple Neural Engine) でローカルLLM は実用になるか 対応状況比較 2026年版：Copilot+ PC の 45 TOPS で 3B・8B を動かせるか、CPU / iGPU / dGPU との住み分け
Copilot+ PC の NPU（Snapdragon X2 Hexagon / AMD XDNA 2 / Intel AI Boost / Apple Neural Engine）でローカルLLM は実用になるのか、対応フレームワーク・動くモデルサイズ・tok/sec・CPU/iGPU/dGPU との住み分けを整理します。80 TOPS の Snapdragon X2 で 3B が 20 tok/sec、8B が QNN 経由で 15 tok/sec 相場感、多くの人が結局 iGPU で回している 2026 年 8 月時点の実情を数値で示します。
- #LoRA#QLoRA#DPO
LoRA / QLoRA / DPO / SFT 学習手法を仕組みから比較 2026年版：ローカルLLM を自分のデータで学習させる 4手法の VRAM 要件・精度・使い分け
ローカルLLM を自分のデータで学習させたい人向けに、SFT（Supervised Fine-Tuning）/ LoRA / QLoRA / DPO（Direct Preference Optimization）の4手法を仕組みと数式レベルで比較。7B / 13B / 70B モデルで必要な VRAM、精度・学習速度・使い分けを整理し、どの手法を選ぶかを判断できるようにします。
- #LPDDR5X#LPDDR6#DDR5
LPDDR5X / LPDDR6 とは 2026年版：Apple Silicon・Strix Halo・DGX Spark・Copilot+ PC の「オンパッケージ低電圧 DDR」を DDR5 / GDDR7 と帯域・遅延・省電力で比較
LPDDR5X / LPDDR6 は Apple Silicon の Unified Memory・AMD Strix Halo・NVIDIA DGX Spark・Copilot+ PC に採用される低電圧 DDR 規格です。DDR5 とは電圧・帯域・遅延・実装方式が根本的に違い、オンパッケージ／半田付けで組まれる理由、DDR5 SO-DIMM ノートより電力効率が高く帯域が広くなる仕組み、GDDR7 との棲み分けまで、ローカルLLM 母艦の選び方に直結する視点で整理します。
- #PCIe 6.0#PCIe Gen6#PAM4
PCIe 6.0 とは 2026年版：Gen5 から何が変わり、いつ来るのか。ローカルLLM・SSD への影響と PCIe 5.0 は古くなるのか
PCIe 6.0 は Gen5 の倍速 128GB/s（x16）を PAM4 符号化と FLIT 制御で実現する次世代規格。2026 年時点でサーバー先行、コンシューマ機は 2027-28 年見込み。ローカルLLM でマルチGPU の Tensor Parallel が効くか、Gen5 NVMe SSD は寿命を待たず陳腐化するかを、規格書と Intel Nova Lake / AMD Zen 6 のロードマップから解説します。
- #DDR5#CUDIMM#CAMM2
DDR5 CUDIMM / CAMM2 / SO-DIMM / UDIMM の違い 2026年版:Arrow Lake で必須の CUDIMM と、Zen 6 / Nova Lake での標準化と、ノートの CAMM2 交換は現実的か
DDR5 の新規格 CUDIMM(Client Clocked UDIMM)と CAMM2(Compression Attached Memory Module)は、従来の UDIMM / SO-DIMM とどう違うのか。Arrow Lake の CUDIMM 対応、Zen 6 / Nova Lake で必須になる可能性、CAMM2 が半田付け LPDDR5X の代替になるか、DDR5 高速化とオンボード化のトレンドを整理し、2026 年に PC・ノートを買うときの新規格対応の判断軸を提示します。
- #RAG#Retrieval-Augmented Generation#ローカルLLM
RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは 2026年版：ローカルLLM で RAG を組む仕組みと埋め込みモデル・ベクトルDB・LLM の役割分担
RAG は「LLM に社内文書や自分のノートを読ませて答えさせる」ための仕組みです。検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせる基本構造、埋め込みモデル・ベクトルDB・LLM がそれぞれ何をするか、ローカル運用で必要なハードのイメージまでを2026年時点の視点で整理します。