ローカルLLM GPU別推論速度 完全ベンチマーク 2026 — RTX/RX別トークン/秒の実力差

2026年最新：ローカルLLM推論におけるGPUの役割と選び方の基準

2026年現在、生成AIをローカル環境で動かす「ローカルLLM」の需要は、単なる趣味の領域を超え、プライバシー保護やオフライン環境での業務効率化に不可欠なものとなりました。ローカルLLMを快適に動かすための心臓部は、CPUではなくGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）です。GPUの役割は、LLMが次の単語（トークン）を予測するための膨大な行列演算を並列処理することにあります。

特に重要なのがVRAM（ビデオメモリ）の容量と帯域幅です。LLMはモデルのサイズ（パラメータ数）に応じてVRAMを消費します。例えば、Llama 3.3 70Bのような大規模モデルを動かす場合、量子化（モデルの精度を下げて軽量化する技術）を施しても、最低でも24GBから48GBのVRAMが推奨されます。本記事では、RTX 40シリーズから最新のRTX 50シリーズ、そしてAMDのRX 9000シリーズまでを網羅し、実測ベースの推論速度を比較検証します。

自作PCユーザーにとって、どのGPUを選択するかは「どの程度のモデルを、どの程度の速度（トークン/秒）で動かしたいか」という問いに帰結します。本稿では、最新のベンチマークデータに基づき、コストパフォーマンスと性能のバランスを徹底的に分析します。初めてローカルLLMを構築する方から、マルチGPU環境を検討する上級者まで、後悔しないGPU選びの指針を提示します。

GPU別推論速度ベンチマーク：Llama 3.3・Gemma 4・Qwen 2.5の比較

ローカルLLMの推論速度は「トークン/秒（tok/s）」で測定されます。一般的に、人がテキストを読む速度は10〜15 tok/s程度とされており、20 tok/sを超えると「非常に快適」と感じられます。以下に、主要なモデルを用いた推論速度の比較表を作成しました。計測環境はLM Studio 0.4.x、CUDA 12.8、ROCm 6.4を使用しています。

モデル別・GPU別推論速度比較表（単位：tok/s）

この表から分かる通り、70Bクラスのモデルを動かすには24GB以上のVRAMが必須であり、RTX 4090が圧倒的なアドバンテージを持っています。一方で、12Bや32Bクラスのモデルであれば、16GBのVRAMを搭載したRTX 4060 TiやRTX 5070でも十分に実用的な速度が得られます。

特に注目すべきは、RTX 5070の性能向上です。前世代のRTX 4070と比較して、Tensorコアの効率化とメモリ帯域の拡大により、推論速度が約20〜30％向上しています。また、AMDのRX 9070 XTはROCmの最適化が進んだことで、推論速度においてはRTX 4070 Tiに近い数値を叩き出しており、VRAMコストパフォーマンスの面で強力な選択肢となっています。

VRAM容量とモデル量子化：なぜメモリが重要なのか

LLMを動かす際、モデルのパラメータ数と量子化ビット数がVRAM使用量を決定します。量子化とは、モデルの重みをFP16（16ビット浮動小数点）からINT4（4ビット整数）などに圧縮する技術です。これにより、モデルの精度を大きく損なうことなく、より小さなVRAM容量で推論を可能にします。

例えば、70BパラメータのモデルをFP16でロードすると約140GBのVRAMが必要となりますが、Q4（4ビット量子化）であれば約40GBまで削減可能です。自作PCユーザーが注意すべきは、VRAMが不足した場合、モデルの一部がシステムメモリ（メインメモリ/RAM）に溢れ出し、推論速度が極端に低下（1 tok/s以下になることも）することです。

量子化レベルと必要VRAMの目安

上記の表の通り、32Bクラスのモデルを快適に動かすには16GB〜20GBのVRAMが理想的です。RTX 4060 Ti 16GBモデルが「AI入門用」として人気なのは、この32Bクラスのモデルをギリギリ収められるメモリ容量を持っているからです。逆に、8GBモデルのRTX 4060では、最新のモデルを動かす際に量子化を強めなければならず、結果として回答の質が低下するというデメリットがあります。

NVIDIA CUDA vs AMD ROCm：ソフトウェア環境の優劣

AI開発におけるNVIDIAの圧倒的な強みは、CUDA（Compute Unified Device Architecture）というソフトウェアライブラリの完成度にあります。ほとんどのLLM関連ライブラリ（llama.cpp, vLLM, ExLlamaV2）はCUDAを第一ターゲットとして開発されており、互換性や最適化の面でトラブルが少ないのが特徴です。

一方、AMDはROCm（Radeon Open Compute）というオープンソースプラットフォームで対抗しています。2026年時点では、ROCmの対応状況は大幅に改善されました。Windows環境のOllamaやLM Studioにおいても、設定一つでAMD GPUを認識し、高速な推論が可能になっています。しかし、依然として「CUDA専用」の最適化機能や、特定のマイナーなモデルアーキテクチャにおいては、NVIDIAの方が安定しているのが実情です。

価格対性能（コスパ）で見ると、AMD GPUは魅力的な選択肢です。例えば、RX 9070 XTの16GBモデルは、同等のVRAMを持つRTXシリーズよりも安価に入手できるケースが多く、予算を抑えつつ一定の推論速度を確保したいユーザーには適しています。ただし、仕事で安定性を求めるのであれば、依然としてNVIDIA GeForceシリーズを選択するのが無難な道と言えます。

自作PC搭載時の注意点：発熱・消費電力・電源ユニット

ローカルLLMの推論は、GPUに持続的な高負荷をかけ続けます。特に長文生成や、複数のユーザーが同時にアクセスする環境では、GPUの温度が80度以上に達し、サーマルスロットリング（熱による性能低下）が発生することがあります。

ケース選びにおいては、エアフローを重視したメッシュパネルの筐体を選ぶことが重要です。また、[電源ユニット（PSU](/glossary/psu)）の選定も軽視できません。RTX 4090のようなハイエンドカードを搭載する場合、ピーク時のスパイク電流を考慮し、850W〜1000Wクラスの[ATX 3.0/3.1準拠電源ユニットが推奨されます。

GPU別・消費電力と排熱の目安

消費電力はそのまま発熱量に比例します。特に、複数のGPUを搭載する「マルチGPU環境」を検討している場合、電源容量だけでなく、スロット間の隙間を確保できるマザーボードのPCIeレーン配置にも注意が必要です。熱がこもるとトークン生成速度が目に見えて低下するため、定期的なグリスの塗り直しや、高効率なファン構成を検討してください。

用途別・最適なGPU選びのランキング

ここまでの情報を踏まえ、用途別に最適なGPUをランキング形式で提案します。

1位：RTX 4090 (24GB) - 無敵のオールラウンダー

予算が許すなら、現時点で最高の選択肢です。24GBのVRAMは、70BモデルのQ4量子化を高速に動かすための「最低ライン」をクリアしており、推論速度も圧倒的です。AI開発やローカルLLMを本格的に研究したいユーザーにとって、これ以上の選択肢はありません。

2位：RTX 5070 (16GB) - コスパと最新技術の融合

2026年時点での最新世代として、電力効率と推論性能のバランスが極めて優秀です。16GBのVRAMは、中規模モデル（32B等）を動かすのに最適で、RTX 40シリーズからのアップグレード先としても非常に魅力的な存在です。

3位：RTX 4060 Ti (16GB) - エントリーAIユーザーの最適解

「安価に大容量VRAMを手に入れたい」という願いを叶える唯一無二のカードです。推論速度はハイエンドに及びませんが、16GBという容量があるおかげで、メモリ不足によるクラッシュを回避しながら多様なモデルを試すことができます。

4位：RX 9070 XT (16GB) - 脱NVIDIAの挑戦枠

AMDのROCm環境に馴染める方であれば、非常にコストパフォーマンスが高いです。NVIDIA一強の市場において、VRAMの安さを武器にローカルLLM体験を底上げしてくれます。

まとめ：あなたの環境に最適なGPUはどれか

2026年のローカルLLM事情は、GPUのVRAM容量がすべてを決めると言っても過言ではありません。まずは自分が動かしたいモデルのサイズを特定し、それに必要なVRAM容量を確保する。その上で、予算に応じてRTX 40シリーズ、RTX 50シリーズ、あるいはAMDの選択肢を検討するのが自作PCユーザーの王道です。

初心者の方は、まずはRTX 4060 Ti 16GBから始め、ローカルLLMの仕組みを理解した上で、より大規模なモデルが必要になった際にRTX 5090（または次世代のフラッグシップ）へ移行するというステップアップをおすすめします。技術の進化とともにGPUの最適化も進んでいますが、ハードウェアの物理的な制約（VRAM量）は依然として重要です。この記事を参考に、あなたの理想のAI環境を構築してください。

よくある質問（FAQ）

Q1：VRAMが足りない場合、システムメモリ（RAM）で代用できますか？ A1：可能です（GPU Offloading機能）。しかし、VRAMに比べてRAMの帯域幅が極端に低いため、推論速度は10倍〜50倍ほど低下します。実用性は低いため、可能な限りVRAM内に収めるのが鉄則です。

Q2：RTX 4060 8GBで70Bモデルは動かせますか？ A2：モデル全体をロードすることはできません。一部をGPU、残りをCPU/RAMで処理する「分割ロード」が可能ですが、速度は非常に遅く、実用レベルではありません。

Q3：NVIDIAとAMD、どちらがLLMに向いていますか？ A3：現状ではNVIDIAが圧倒的に有利です。CUDAライブラリの普及率と最適化が、AMDのROCmよりも数段進んでいるためです。

Q4：量子化レベル（Q4, Q8など）による精度の違いは大きいですか？ A4：Q4からQ8への変更では、目に見えるほどの賢さの差は出にくいです。しかし、Q2やQ3まで落とすと、モデルの論理的整合性が崩れることがあります。基本はQ4かQ5を推奨します。

Q5：マルチGPU環境（GPUを2枚挿す）は初心者におすすめですか？ A5：あまりおすすめしません。電源ユニットやケースの熱設計、マザーボードのPCIeレーン数など考慮すべき点が多く、設定も複雑です。まずは単体で強力なGPUを1枚積む方が安定します。

Q6：RTX 50シリーズはローカルLLMに向いていますか？ A6：非常に向いています。前世代よりTensorコアの演算効率が向上しており、同じモデルサイズでもより速くトークンを生成できるためです。

Q7：LM StudioとOllama、どちらを使うべきですか？ A7：初心者にはUIが直感的な[LM Studio](/glossary/udio-music-2024)がおすすめです。コマンドラインに慣れている、あるいはバックグラウンドでサーバーとして動かしたい場合はOllamaが適しています。

Q8：推論速度が遅いとき、どこを見直すべきですか？ A8：まずはVRAM使用率を確認してください。GPUメモリが溢れている場合は量子化レベルを下げてください。また、GPUの温度が高すぎてクロックが落ちていないかもチェックしてください。