レスポンス速度と実務での動作可否は、GPUのVRAM容量（完全格納）とメモリ帯域幅の2つの要素で決まります。用途に合わせた最適な構成をご案内します。
CPUのコア数や一般的なGPU性能だけでなく、以下の2つの指標を確認することで業務利用に耐える構成を選択できます。
LLMは推論時、数GBから数十GBのパラメータをGPU専用メモリ（VRAM）上に常駐させます。 VRAM容量が不足すると、あふれたデータが速度の遅いメインメモリ（CPU RAM）へ退避され、処理速度が大幅に低下します。
LLMのテキスト生成は、1文字出力するたびにモデルデータ全体をVRAMから読み出す処理を行います。 メモリ帯域幅（GB/s）が広いほど、1秒間に生成できる文字数が増加します。
推論・RAGでは総ユーザー数（同時利用は約5%）を含む運用条件から、ファインチューニング・事前学習では学習用の計算条件から、必要なVRAM量と推奨システムを試算できます。
↓ 構成シミュレーターへ推論・RAGはExcelの前提条件、ファインチューニング・事前学習は従来の学習用計算式に基づき、必要なVRAM容量と推奨構成を算出します。
広帯域メモリ接続によりコストパフォーマンスよくローカルLLMを動作させるエントリーモデル。
カタログ仕様を見る →実行するフェーズによって必要とされるハードウェア資源の重点が異なります。
テキストデータから言語モデルをゼロから構築する基礎段階。
既存モデルに専門知識を追加学習させ、特化モデルを作成する工程。
構築済みモデルを用いてプロンプト処理と回答作成を行う標準運用。
社内文書等を検索し、最新情報を付与して回答精度を高める構成。
GPUに加え、RAG運用における文書分割・ベクトル化の前処理や大規模モデルファイルのロードでは、CPUやストレージの規格が影響します。
長文プロンプトの評価やPDFからのテキスト抽出ではCPUのマルチコア性能が影響します。
起動時にストレージからVRAMへ転送する際の中継地。複数同時リクエスト時の安定性を確保します。
30GBのLLMモデル読み込み時、SATA SSDで約60秒かかる処理も、NVMe Gen4なら約6秒で立ち上がります。
※PCIe Gen4以上のNVMe SSD採用によりモデルロード時間を短縮できます。
単なるモデルサイズ以上のVRAMが必要となる理由と、帯域幅による出力速度の違いについて解説します。
モデル重みに加えて文脈保持（KV Cache）等の領域が必要になります。
帯域幅(GB/s)が広いほど1秒あたりのテキスト出力速度が向上します。
アプライドおよびMSIの検証済み製品から、用途に適した構成をご案内します。
広帯域接続メモリにより、コストを抑えてローカルLLM環境を構築できるエントリーモデル。
48GBのVRAMと1.8TB/sの帯域幅を持つ最新GPUを搭載。4bit量子化（NVFP4/INT4）による70Bクラス推論やQLoRA調整に対応。
複数GPU構成により120B規模のモデル運用やファインチューニングに対応。高性能CPUと大容量RAMにより前処理も高速化。
NVIDIA Blackwellアーキテクチャ採用システム。大規模モデル（400B以上）の処理や独自基盤モデルの事前学習に対応。
各モデルの「4bit量子化時の完全格納VRAM目安」を掲載しています。「試算する」ボタンで即座にハード構成をシミュレーションできます。
「自社の対象文書量での最適構成を知りたい」「精度と動作速度のバランスを考慮した仕様を検討したい」など、ご要件に応じた構成案とお見積りをご案内します。
