NPUとGPUのAI推論の違い｜どちらでLLMを動かすべきか

NPUとGPUのAI推論の違い｜どちらでLLMを動かすべきか

近年、PC市場では「AI PC」という言葉が定着し、CPUに統合されたNPU（Neural Processing Unit）の存在感が急増しています。一方で、長らくAI処理の主役であったGPU（Graphics Processing Unit）は、さらなる高性能化を遂げており、自作PCユーザーやAI開発者は「結局どちらを使えば効率的なのか」という問題に直面しています。特に大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIをローカル環境で動作させる場合、ハードウェアの選択肢によって推論速度や消費電力、そして運用コストが劇的に変わります。

本記事では、自作.com編集部の視点から、NPUとGPUのアーキテクチャ的な違いを深掘りし、具体的な製品スペックに基づいた性能比較を行います。単なるカタログスペックの比較に留まらず、VRAMの帯域幅がLLMのトークン生成速度にどう影響するか、あるいはNPUのTOPS（Tera Operations Per Second）という数値が実用面でどのような意味を持つのかを詳細に解説します。2026年4月時点での最新ハードウェア動向を踏まえ、あなたの用途に最適なAI処理基盤を選択するための決定版ガイドをお届けします。

GPUによるAI推論：圧倒的な計算力とVRAMの壁

GPUはもともとグラフィックス描画のために設計された並列演算装置ですが、その構造がAIの行列演算に最適であったため、現在のAIブームの主役となりました。NVIDIAのGeForce RTXシリーズに代表されるGPUは、数千個のCUDAコア（演算ユニット）を搭載しており、大量のデータを同時に処理する能力に長けています。特にLLMの推論において重要なのは、演算速度そのものよりも「メモリ帯域幅（Memory Bandwidth）」です。

例えば、NVIDIA GeForce RTX 4090は、24GBの高速なGDDR6Xメモリを搭載しており、メモリ帯域幅は約1,008GB/sに達します。LLMの推論は、モデルのパラメータをメモリから演算器に転送し続けるプロセスであるため、この帯域幅が広いほど、1秒間に生成できる文字数（tokens/sec）が増加します。一方で、RTX 4060 Ti (16GBモデル)のような製品は、VRAM容量こそ確保しているものの、メモリバス幅が128-bitと狭いため、RTX 4090ほどの速度は出ません。

しかし、GPUによるAI推論には「VRAMの壁」という決定的な弱点があります。LLMを動作させるには、モデルの全パラメータをVRAM上に展開する必要があります。例えば、Llama-3 70Bモデルを4ビット量子化（精度を落として軽量化すること）して動作させるには、最低でも約40GBのVRAMが必要です。単体のコンシューマー向けGPUでは最大32GB（RTX 5090想定）までしか搭載できないため、複数のGPUを搭載するか、メインメモリ（RAM）にオフロードして速度を犠牲にするしかありません。

GPU AI性能の具体例とスペック指標

NPUによるAI推論：省電力とバックグラウンド処理の最適化

NPU（Neural Processing Unit）は、AIの推論処理（特にディープラーニングの行列演算）のみに特化した専用回路です。GPUが汎用的な並列演算を行うのに対し、NPUは不要な機能を削ぎ落とし、AI処理に必要な積和演算を極めて低い消費電力で実行するように設計されています。Intelの「AI Boost（Core Ultraシリーズ）」やAMDの「Ryzen AI（XDNAアーキテクチャ）」、Qualcommの「Hexagon」などがこれに当たります。

NPUの最大の特徴は、ワット当たりの性能（電力効率）の高さです。GPUでAIを動かすと数百ワットの電力を消費し、激しいファンノイズ（dB）と発熱（℃）を伴いますが、NPUは数ワットから数十ワットの範囲で動作します。これにより、ノートPCでのバッテリー駆動時間を維持したまま、背景ぼかし、ノイズキャンセリング、あるいは軽量なLLMの常駐動作を可能にします。2026年現在の最新NPUは、単体で40〜50 TOPSという性能を誇り、Microsoft Copilot+ PCの要件（40 TOPS以上）を満たしています。

ただし、NPUは「メモリ共有方式」を採用していることがほとんどです。専用の高速メモリ（VRAM）を持たず、システムメインメモリ（DDR5等）を共有して使用します。例えば、Ryzen AI 300シリーズを搭載したPCでDDR5-6400 MT/sのメモリを使用している場合、その帯域幅はGPUのGDDR6Xに比べて圧倒的に低いため、大規模なLLMを高速に動かすことは不可能です。NPUは「巨大なモデルを高速に回す」ためではなく、「小さなモデルを効率的に、常に動かす」ためのデバイスであると言えます。

NPU搭載CPUの性能指標

GPU vs NPU：AI推論における技術的決定差

GPUとNPUの決定的な違いは、「スループット（処理量）」と「レイテンシ（応答速度）」、そして「メモリ階層」の設計思想にあります。GPUはSIMT（Single Instruction, Multiple Threads）アーキテクチャを採用しており、数千のコアが同時に同じ命令を異なるデータに対して実行します。これにより、画像生成 AI（Stable Diffusion等）のような、膨大なピクセル計算を同時に行う処理において無類の強さを発揮します。

対してNPUは、データフロー・アーキテクチャに近い設計となっており、計算に必要なデータが演算器の間を効率よく流れるように最適化されています。これにより、特定のAIモデル（Transformerベースの軽量モデルなど）においては、GPUよりも少ないステップ数で結果を導き出せます。しかし、汎用性が低いため、新しいAIアルゴリズムが登場した際に、GPUのようにソフトウェア（CUDA等）の更新だけで対応することが難しく、ハードウェアレベルの制約を受ける傾向があります。

また、メモリ帯域の差が推論速度に与える影響は絶大です。LLMの推論速度は「メモリ帯域幅 ÷ モデルサイズ」で概ね決まります。RTX 4090の1,000GB/sという帯域に対し、DDR5-6400メモリをデュアルチャネルで構成したシステム（NPU利用時）の帯域は約100GB/s程度です。単純計算で10倍の速度差が出るため、100億パラメータを超えるようなLLMを実用的な速度で動かしたい場合は、NPUではなくGPUを選択するのが正解となります。

推論性能・効率の比較サマリー

ローカルLLMを動かすならどちらか：具体的な選択基準

結論から述べれば、「本格的にLLMを運用したいならGPU」、「AI機能を日常的に軽く使いたいならNPU」となります。ここで言う「本格的」とは、Llama-3 70BやMistral Largeなどの大規模モデルを、人間が読む速度（5-10 tokens/sec以上）で動作させることを指します。これを実現するには、前述の通りVRAM容量が絶対条件となります。

具体的に、モデルサイズごとの推奨ハードウェアを提案します。まず、7B〜14Bクラスの軽量モデル（Llama-3 8Bなど）を動作させる場合、RTX 4060 Ti (16GB)やRTX 4070 Ti Super (16GB)があれば、量子化を用いてVRAMに完全に載せることができ、非常に快適な速度で動作します。このクラスであれば、最新のNPU搭載機（Ryzen AI 300等）でも動作は可能ですが、速度はGPUに劣ります。ただし、メモリを64GB以上搭載したNPU環境であれば、VRAM不足に悩まされることなく、より大きなモデルを（遅いながらも）ロードできるというメリットがあります。

一方、30B〜70Bクラスの中大型モデルを動かす場合、単体GPUでは力不足です。RTX 3090や4090を2枚差し（NVLink非対応でも動作可能）してVRAM 48GBを確保するか、Mac Studioのようなユニファイドメモリ（最大192GB）を搭載したAppleシリコン環境を選択することになります。NPU搭載のWindows PCでこれらを動かす場合は、メインメモリを128GBまで増設し、llama.cppなどのツールを用いてCPU/NPUで推論させることになりますが、速度は 1-2 tokens/secまで低下し、実用的ではありません。

LLM運用におけるハードウェア構成案

画像生成AI（Stable Diffusion等）での使い分けと注意点

画像生成AIの世界では、依然としてGPUが絶対的な王者です。Stable Diffusion XL (SDXL)や、より最新のFlux.1のようなモデルは、膨大な計算量を必要とするだけでなく、U-NetやVAEといった複雑なネットワーク構造を持っています。これらの処理は、NVIDIAのTensorコア（AI専用演算器）によって劇的に加速されます。

例えば、RTX 4090を使用し、TensorRT（NVIDIAの最適化ライブラリ）を適用した場合、SDXLでの画像生成速度は1枚あたり1〜2秒という驚異的な数値を叩き出します。対して、NPUで画像生成を行う場合、Intel OpenVINOなどのツールキットを介して動作させることは可能ですが、生成速度は1枚あたり10〜30秒程度まで落ち込みます。NPUは「1枚の画像をじっくり作る」よりも、「ビデオ会議の背景をリアルタイムで生成・変更する」といった低遅延・低消費電力のタスクに向いています。

また、画像生成における「解像度」の壁にも注意が必要です。高解像度生成（Upscaling）を行う際、VRAM消費量は指数関数的に増加します。16GBのVRAMがあれば、ControlNetなどの追加機能を用いても余裕を持って動作しますが、NPU共有メモリ環境では、他のアプリケーションがメモリを消費していると、AI処理に割り当てられるメモリが不足し、Out of Memory (OOM) エラーが発生しやすくなります。

画像生成AIの処理性能比較

実務的な選び方：自作PC構成への組み込み方

AI推論を意識してPCを組む場合、単に「最新のパーツを選ぶ」のではなく、「ボトルネックがどこにあるか」を明確にする必要があります。AI処理におけるボトルネックは、多くの場合「メモリ帯域 $\rightarrow$ メモリ容量 $\rightarrow$ 演算性能」の順で発生します。

まず、予算に余裕がある場合は、NVIDIA GeForce RTX 4090（または次世代の5090）を最優先で組み込んでください。電源ユニットは、スパイク電力を考慮して1000W〜1200Wの80PLUS GOLD以上の製品（例：Corsair RM1000x Shift）を推奨します。また、GPUの発熱は激しいため、ケース内エアフローを最適化し、360mm以上の水冷クーラー（例：Arctic Liquid Freezer III）をCPUに搭載することで、システム全体のサーマルスロットリングを防ぐことができます。

次に、NPUの恩恵を受けたい場合は、CPUにIntel Core UltraやAMD Ryzen AI搭載モデルを選択します。この際、重要になるのがメインメモリの速度です。NPUはシステムメモリを共有するため、DDR5-6000 MT/s以上の高速メモリ（例：G.Skill Trident Z5 Neo）を選択し、必ずデュアルチャネル（2枚1組）で構成してください。シングルチャネル構成ではメモリ帯域が半分になり、NPUの性能を完全に殺してしまうことになります。

ストレージについても、AIモデルのロード時間を短縮するために、Gen5 NVMe SSD（例：Crucial T705, 読み込み速度 14,500MB/s）の導入を検討してください。数十GBに及ぶLLMのモデルファイルをメモリに展開する際、Gen4（7,000MB/s）とGen5（14,000MB/s）では体感的な待ち時間に明確な差が出ます。

AI特化型自作PC 推奨パーツリスト

よくある質問（FAQ）

Q1: NPUがあれば、GPUを積まなくてもAIは動きますか？ A1: はい、動作します。ただし、動作する「モデル」に制限があります。軽量なLLM（8B以下）や、OpenVINO/ONNXなどの対応フレームワークを使用したAI機能であれば、NPUのみで動作可能です。しかし、画像生成AIや大規模なLLMを実用的な速度で動かしたい場合は、依然としてGPUが必須です。

Q2: GPUとNPUを同時に使って推論速度を上げられますか？ A2: 理論上は可能ですが、現状のソフトウェア実装では困難です。多くの場合、推論エンジン（llama.cpp等）は「GPUのみ」か「CPU/NPUのみ」のどちらかを選択して動作します。ただし、一部のアプリケーションでは、バックグラウンド処理をNPUに、メインの重い処理をGPUに分担させるハイブリッド運用が始まっています。

Q3: VRAMが足りない場合、メインメモリへのオフロード（共有メモリ）は有効ですか？ A3: モデルを動作させること自体は可能ですが、速度は劇的に低下します。VRAM（GDDR6X）の帯域幅が1,000GB/sであるのに対し、メインメモリ（DDR5）は100GB/s程度であるため、推論速度は1/10以下になることが一般的です。実用性を求めるなら、量子化（4-bit等）を用いてVRAMに収めるか、より大容量のGPUを導入してください。

Q4: MacのユニファイドメモリはNPUとGPUのどちらに近いですか？ A4: Appleシリコン（M2/M3/M4）の構造は非常にユニークで、CPU/GPU/NPU（Neural Engine）が単一の高速なメモリプールを共有しています。これは「GPUが超巨大なVRAMを持っている」状態に近く、LLMのようなメモリ帯域が重要なタスクにおいて非常に強力です。128GB以上のユニファイドメモリを搭載したMac Studioなどは、巨大なLLMを動かすための現実的な選択肢となります。

Q5: RTX 4060 Tiの16GBモデルは、AI用途に買いですか？ A5: はい、非常にコストパフォーマンスが高い選択肢です。演算速度こそRTX 4080/4090に劣りますが、AI推論において最も重要な「VRAM容量」が16GBあるため、多くのモデルを量子化して動作させることができます。予算を抑えつつ、ローカルAIを試したい方には最適です。

Q6: TOPSという数値は、どれくらい信頼していい指標ですか？ A6: TOPSは「理論上の最大演算回数」であり、実際の速度を保証するものではありません。メモリ帯域やソフトウェアの最適化状況によって、同じTOPS値でも実際のトークン生成速度は大きく異なります。数値だけではなく、実測のベンチマーク（tokens/sec等）を確認することを強く推奨します。

Q7: NPUを有効にするために必要な設定はありますか？ A7: Windows 11の場合、最新のOSアップデートとメーカー提供の[チップセットドライバをインストールすれば、OSレベルで自動的に認識されます。特定のソフト（例：Adobe Premiere ProのAI機能）では、設定画面から「ハードウェア加速」や「NPU」を選択することで有効になります。

Q8: AI PCを組む際、電源ユニットの容量以外に気をつけるべき点は？ A8: GPUの物理的なサイズ（厚みと長さ）です。RTX 4090のような大型カードは、ケースに干渉するだけでなく、[PCIeスロットに大きな負荷をかけます。GPUサポートステイ（支柱）の導入を強く推奨します。また、電源ケーブルは変換アダプタではなく、12VHPWR専用ケーブルを直接使用できるATX 3.0対応電源を選んでください。

まとめ

NPUとGPUは、AI推論における役割が明確に分かれています。GPUは「圧倒的なパワーと帯域幅を持つ重機」であり、大規模モデルの高速推論や画像生成に不可欠です。一方、NPUは「極めて効率的な精密機械」であり、低消費電力で日常的なAIタスクを処理することに特化しています。

【本記事の要点まとめ】

• GPU (RTX 4090等): [VRAM帯域幅](/glossary/帯域幅)が極めて広く、LLMの生成速度が最速。ただし消費電力が非常に高く、VRAM容量の制限がある。
• NPU (Ryzen AI/Core Ultra等): 消費電力が極めて低く、常駐AIタスクに最適。ただしメモリ帯域が狭いため、大規模モデルの高速推論には不向き。
• LLMの選び方: 8B以下の軽量モデルならNPUでも可。70B以上の大型モデルを実用速度で動かすなら、VRAM 48GB以上のGPU構成（またはMac Studio）が必須。
• 画像生成の選び方: 速度・品質ともにGPUが圧倒的。NPUはバックグラウンド処理や低解像度のリアルタイム処理向き。
• 自作時の注意点: メモリは必ず高速なDDR5のデュアルチャネル構成にし、GPU導入時は[ATX 3.0電源と十分な冷却環境を確保すること。

AI環境は日々進化していますが、ハードウェアの物理的な制約（メモリ帯域と容量）は不変です。自分のやりたいことが「研究・開発レベルの重い処理」なのか、「日常の効率化レベルの軽い処理」なのかを見極め、最適なパーツ構成を選択してください。