ローカルLLMサーバー自作2026｜70B級を動かす構成

ローカル LLM サーバー自作の現状と必要性

2026 年 4 月現在、ローカル AI の普及は驚異的な速度で進んでおり、企業の機密データをクラウドへアップロードすることなく大規模言語モデルを運用する「オンプレミス型 AI」が標準的な選択肢の一つとなっています。特に、Llama-3.5-70B や Qwen-2.5-72B といったパラメータ数が 70B（700 億）級以上のモデルは、汎用的な知能レベルにおいてクラウドサービスと肩を並べる性能を発揮していますが、その運用には膨大な計算リソースが要求されます。自作.com 編集部では、この高負荷な AI タスクを、信頼性とプライバシー保護を最優先した環境で実行するためのサーバー構築ガイドを策定しました。本記事では、2026 年時点での最新ハードウェア構成に基づき、70B クラスのモデルを動作させるための GPU、メモリ、CPU、電源などの選定基準と具体的な組み立て手順を詳述します。

ローカル LLM サーバーを構築する最大の理由は、データプライバシーの確保とコスト最適化にあります。クラウドベースの API を利用する場合、1 百万トークンあたりの処理で数千円から数万円の費用が発生し、またデータを外部サーバーに送信する必要があります。一方で、自作サーバーの場合、初期投資こそ高額になりますが、電力コストを加味しても長期的には 70B モデルを数十回使用すれば元が取れる計算になります。特に重要なのが「VRAM（ビデオメモリ）」の容量です。70B クラスのモデルをフル精度で動作させるには約 140GB の VRAM が理論値として必要ですが、2026 年現在では 4-bit 量子化技術が成熟しており、VRAM 80GB〜96GB で十分実用的な速度と精度を両立できます。本ガイドでは、この VRAM 要件を満たすための具体的なハードウェアラインナップを紹介し、予算に応じた最適な構成案を提示します。

また、2026 年の AI ハードウェア市場は、NVIDIA の独占的な地位から、AMD や Apple Silicon を含む多様な選択肢へと移行しつつあります。特にユニファイドメモリアーキテクチャを採用する Mac Studio シリーズや、AMD の MI300 シリーズは、VRAM 容量あたりのコストパフォーマンスにおいて強力な競合となっています。しかし、NVIDIA の CUDA エコシステムとの親和性を考慮すると、依然として RTX やデータセンター向け GPU が中心となります。本記事では、これらの選択肢を冷静に比較し、自作初心者から中級者までが納得できる技術的な根拠に基づいた選定方法を解説します。最終的には、各パーツの具体的な型番と価格帯、そして BIOS 設定やソフトウェア構成といった実務的な情報を通じて、読者が実際にサーバーを組み立てられるような完成度の高い内容を目指しています。

GPU と VRAM の選択基準と性能比較

70B クラスの LLM をローカルで動かす際、GPU（グラフィックボード）は最も重要なコンポーネントであり、その VRAM 容量がボトルネックとなります。モデルの重さに対して VRAM が不足すると、計算をメインメモリにスワップさせることになり、処理速度が劇的に低下します。2026 年現在、消費者向け GPU で 70B モデルを量子化して動かす場合、最低でも 48GB の VRAM を確保した構成が推奨されます。具体的には、NVIDIA GeForce RTX 5090（仮称・推定スペック）や、既存の RTX 4090 D（24GB x 2 枚構成）、あるいは中古市場で流通する A100-PCIE-80GB が主要な候補となります。RTX 4090 の場合、単体では VRAM が不足するため、PCIe スロットが複数あるマザーボードと、十分な空間を持つケースを用意してデュアル構成にする必要があります。

上表の通り、A100-PCIE-80GB は VRAM 容量と帯域幅において圧倒的な性能を持ち、70B モデルを量子化せずとも動作可能な場合があります。しかし、消費電力や発熱、そして入手性の難易度を考慮すると、一般ユーザー向けの自作サーバーとしては A100 の採用はハードルが高いのが実情です。対照的に、Apple M4 Ultra を搭載した Mac Studio は、ユニファイドメモリ構造により GPU と CPU が同じメモリ空間を共有できるため、VRAM として最大 192GB を利用可能です。これは Linux や Windows PC では困難な構成であり、メモリ帯域が非常に高いため、ローカル LLM の推論速度において競合他社を凌駕するケースがあります。ただし、NVIDIA CUDA コードとの互換性がないため、ソフトウェア側の調整が必要になる点には注意が必要です。

RTX 4090 をデュアル構成で運用する場合の注意点として、物理的なスペースと冷却性能が挙げられます。RTX 4090 は巨大なファンを持つモデルが多く、2 枚を並べると熱が篭りやすくなります。また、PCIe スロット間の干渉により、下段のカードがスロット制限を受けたり、VRAM データ転送速度が低下したりするリスクがあります。対策としては、PCIE ブリッジケーブルを用いて PCIe x16 で動作させるか、あるいはマザーボードの CPU 直結レイアウトを採用した E-ATX ボードを選ぶことが推奨されます。また、2026 年時点での最新ファームウェアでは、NVIDIA の DLSS 3.5 技術に AI 推論最適化機能が追加されており、これを利用して VRAM の効率的な使用を促す設定も可能です。

CPU とマザーボード構成の重要性

GPU が計算を行うエンジンであるならば、CPU はその配線と管理を行う運転手であり、特にデータの前処理や後処理において重要な役割を果たします。70B クラスの LLM サーバーにおいては、単なるクロック速度よりも、メモリチャネル数と PCIe ライン数が重視されます。2026 年現在、Intel の Core i9-14900K や AMD の Ryzen Threadripper PRO 7000 シリーズが主要候補となりますが、Threadripper を採用することで PCIe Gen5 スロットを複数確保しやすくなります。特に、GPU を 2 枚以上搭載する構成では、CPU から GPU へのデータ転送経路（PCIe ライン）の帯域幅がボトルネックにならないよう、各スロットに x16 の接続を保証するマザーボードを選択する必要があります。

表に示した通り、Threadripper PRO 7985WX は 64 コア 128 スレッドを持ち、128 本の PCIe ラインを CPU 内部で処理できるため、最大 4 枚の GPU をフルスピードで接続可能な環境を提供します。これは、将来的に LLM のパラメータ数がさらに増加し、100B〜150B クラスへの対応を見据えた投資としても価値があります。また、Threadripper プラットフォームは E-ATX ボードと相性が良く、大型の GPU を 2 枚配置しても冷却風路を確保しやすいケースとの親和性が高いです。一方で、Core i9-14900K や Ryzen 9 9950X は、コストパフォーマンスに優れ、一般レベルでは十分な性能を発揮します。ただし、PCIe スロットの分配制限により、2 枚目の GPU を PCIe x8 または x4 で動作させる必要がある場合があり、これが推論速度に微妙な影響を与える可能性があります。

マザーボード選定においては、VRM（電圧制御モジュール）の安定性と拡張性もチェックポイントです。Llama や Qwen の学習・推論中は CPU がアイドル状態になることもありますが、バッチ処理開始時に一時的に高負荷がかかります。特に、メモリへのデータ転送と GPU への指令送信が同時に行われる際、マザーボードの VRM が熱暴走を起こすとシステムクラッシュの原因となります。2026 年製の上位マザーボードには、VRM の放熱板が大型化されており、ファンレスでの冷却も可能になっています。また、BIOS 設定において「Above 4G Decoding」を有効にすることは必須です。これは、4GB を超えるアドレス空間を GPU VRAM に割り当てるための機能であり、これを無効にすると、70B モデルのような大規模モデルのロード時にエラーが発生します。

メモリ構成とユニファイドメモリの活用

ローカル LLM サーバーにおいて、メインメモリ（RAM）の容量と帯域幅は、GPU VRAM が不足した際のバックアップ機能や、モデルの読み込み速度に直結します。特に Apple Silicon の Mac Studio シリーズでは「ユニファイドメモリ」アーキテクチャが採用されており、CPU と GPU が同じ物理メモリを共有しています。これにより、VRAM として扱える容量は最大で 192GB（M4 Ultra）まで拡張可能であり、70B モデルのフルロードや大規模バッチ処理において極めて有利に働きます。一方で、PC 構成においては DDR5 メモリが主流であり、容量を多く積むことと帯域幅を高く保つことのバランスが重要です。2026 年時点では、DDR5-6400 や DDR5-8000 のメモリが標準的な速度となっています。

PC 構成で 70B モデルを動かす場合、メインメモリに少なくとも 128GB を積むことを推奨します。これは、VRAM が不足した場合の「オフロード」領域として機能するためです。しかし、DDR5 の帯域幅は GPU VRAM に比べて桁違いに低いため、スワップによる処理速度低下は避けられません。例えば、VRAM 32GB でモデルを量子化して読み込み、残りの重みをメインメモリから供給する場合、推論速度は GPU 単体時と比較して 10 倍〜50 倍ほど低下します。これを防ぐためには、可能な限り VRAM を最大化し、メインメモリはシステム動作とデータローディング用として確保する戦略が有効です。また、2026 年時点の最新マザーボードでは、DDR5 メモリの ECC（エラー訂正機能）サポートも強化されており、長時間の推論によるビット転移を防止する機能が標準搭載されています。

ユニファイドメモリ構成の場合、Apple の Metal API を介して GPU にアクセスするため、CUDA のような専用ライブラリは不要です。ただし、ソフトウェア側が Metal に対応している必要があります。Ollama や llama.cpp などの主要なフレームワークでは、MPS（Metal Performance Shaders）サポートが実装されており、Mac での LLM 推論が可能となっています。また、2026 年以降の Mac OS ではメモリ管理アルゴリズムが更新され、不要なページが自動的にスワップアウトされる仕組みが強化されています。これにより、192GB のメモリを有効活用しつつ、OS が安定して動作するようになっています。ユーザーとしては、Mac Studio を購入した際に、ストレージも SSD 5TB 以上を選ぶことを推奨します。モデルの読み込みやキャッシュファイルは大量のディスクアクセスを行うため、NVMe Gen4 SSD の速度が推論開始時の待ち時間に影響を与えるからです。

電源と冷却システムの設計

高負荷な AI タスクを処理するサーバーにおいては、電源ユニット（PSU）の品質と冷却システムがシステムの安定性を決定づけます。NVIDIA H100 や RTX 5090 などの最新 GPU は、最大消費電力が 450W〜700W に達することがあり、これが複数枚搭載される場合や CPU と同時にフル稼働する場合、電源の容量は非常に重要です。2026 年時点では、ATX 3.1/3.2 の規格に対応した PSU が主流であり、12VHPWR コネクターによる直接給電が標準化されています。これにより、変圧アダプタを介する接続部分での発熱や発火リスクが低減されています。

デュアル GPU 構成の場合、1600W 以上の PSU を選ぶことが推奨されます。特に、NVIDIA の RTX 5090 のような次世代カードは、瞬間的なピーク電力（Spikes）が定格以上になることがあり、PSU に余裕を持たせる必要があります。また、2026 年製の PSU は、負荷変動に対して電圧を安定させる技術（DC-DC コンバータの高速化）が進んでおり、GPU の負荷変動による振動やノイズも低減されています。信頼性の高いメーカーとしては、Seasonic の PRIME TX シリーズや Corsair の AXi シリーズが挙げられます。これらの PSU は長寿命で、10 年以上の使用にも耐える設計となっており、サーバー運用に適しています。

冷却システムについては、空冷と水冷のバランスが重要です。特に GPU を 2 枚以上搭載する場合、ケース内の空気の流れを確保することが不可欠です。一般的なタワー型ケースでは、GPU が隣接して配置されるため、下段の GPU が熱気を吸い込む「ヒートサック効果」が発生します。これを防ぐためには、マウント位置を工夫するか、あるいは AIO（All-in-One）水冷クーラーを導入することが有効です。2026 年時点では、GPU コア温度が 85°C を超えるとスロットリングが始まる仕様になっており、水冷によりこの閾値を下げることで性能維持が可能になります。また、ケースファンは排気ファンの数を増やし、正圧構成を維持することで、内部のホコリによる発熱上昇を防ぎます。

ソフトウェア環境と量子化技術の実装

ハードウェアが整っても、適切なソフトウェア環境がなければ LLM は動きません。2026 年現在、最も普及しているローカル LLM サーバーの管理ツールは「Ollama」です。これはコマンドラインベースでモデルのダウンロードと実行が可能な軽量なサーバーであり、Docker コンテナとしても動作します。また、GUI を好むユーザーには「LM Studio」や「Open WebUI」が人気があります。これらのソフトウェアを正しく設定し、量子化技術を活用することで、VRAM 効率を最大化できます。特に GGUF（GGML Unified Format）形式のモデルファイルは、CPU と GPU の両方で高速推論が可能であり、70B クラスのモデルでも 4-bit 量子化で動作させることで VRAM を節約できます。

量子化とは、モデルの重み（パラメータ）を低精度に変換する技術です。2026 年時点では、Q4_K_M（4-bit キューブ・ミドル）が実用面で最もバランスが良いとされています。これにより、70B モデルでも 48GB の VRAM で動作可能になり、推論速度も十分速くなります。具体的には、Llama-3.5-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf というファイル名でダウンロードし、Ollama を使用して ollama run llama-3.5 と実行するだけで利用可能です。また、vLLM や TensorRT-LLM といった高性能推論エンジンを使用すれば、バッチ処理時のスループットをさらに向上させることができます。

設定においては、「num_gpu_layers」や「n_ctx」（コンテキスト長）などのパラメータ調整が重要です。例えば、LLaMA.cpp のコマンドライン引数で -ngl 99 を指定すると、可能な限り多くのレイヤーを GPU に転送します。また、メモリ効率を考慮し、バッチサイズ（batch_size）を初期値から徐々に上げながらテストを行うことが推奨されます。2026 年時点の最新ソフトウェアでは、動的な VRAM マネジメント機能が実装されており、モデルロード時に自動的に最適なレイヤー数を GPU に配置する機能も備わっています。さらに、Open WebUI を導入することで、Web ブラウザを通じてチャットインターフェースを提供でき、外部からのアクセス制御や権限管理も行えるようになります。

トラブルシューティングと最適化テクニック

サーバー構築後、エラーが発生することは避けられません。特に VRAM エラー（Out Of Memory）やスワップによる遅延は頻発します。これらの問題に対処するための具体的な手順と最適化テクニックを解説します。まず、VRAM が不足した際の対処法として、モデルの量子化精度を下げるか、バッチサイズを減らすことが基本です。また、NVIDIA の nvidia-smi コマンドを使用して VRAM 使用率をリアルタイムで監視し、異常な消費が見られる場合はプロセスを停止する手順も準備しておきます。

TDP（熱設計電力）超過によるサーマルスロットリングも対策が必要です。システムモニタリングツールとして「HWMonitor」や「AIDA64」を使用し、GPU と CPU の温度を常時監視します。特に 2026 年製の GPU は、冷却ファンが停止するまで高回転で回ることがありますが、これはノイズの問題でもあります。BIOS 設定でファンのカーブを変更するか、またはケースファンを増設することで解決できます。また、CPU のスレッド数が十分でない場合、データ転送がボトルネックになることがあります。OS のプロセス優先順位を調整し、AI サーバーのプロセスに「高優先度」を設定することも有効です。

さらに、ソフトウェアレベルでの最適化として、モデルのロード順序やキャッシュ戦略を見直す必要があります。2026 年時点では、LLM の推論エンジンが自動的に KV Cache（キーバリューキャッシュ）を管理するようになっていますが、ユーザー側でこのサイズを明示的に指定することでメモリ効率を上げることができます。例えば、--ctx_size 32768 のようにコンテキスト長を設定し、必要な時のみ大規模なコンテキストを使用します。また、複数のモデルを同時に起動する際は、共有ライブラリのロードを避けるため、異なるポート番号を使用して独立したインスタンスとして運用することが推奨されます。これにより、あるモデルのメモリリークが他の影響を与えるのを防ぎます。

具体的なビルド手順とコスト試算

最後に、実際にサーバーを組み立てる手順と必要なコストの試算を行います。まず、ケースを選びましょう。マザーボードのサイズ（E-ATX または ATX）に合わせて、内部スペースに GPU が複数枚入るものを選ぶ必要があります。例えば、Fractal Design の Define 7 XL や Corsair の Obsidian 1000D シリーズが推奨されます。次に、CPU とマザーボードを装着し、BIOS を更新します。最新ファームウェアは PCIe ラインの安定性を向上させています。その後、GPU を装着し、電源ケーブルを接続しますが、特に 12VHPWR コネクターの場合は完全に挿入されるまで確認してください。

この構成では、A100 を 1 枚搭載して 80GB の VRAM を確保し、Threadripper で PCIe ラインを賄っています。予算が限られる場合は RTX 4090 x 2 構成に変更可能です。その場合の目安は GPU 2 枚で¥500,000 程度となりますが、VRAM は合計 48GB となり、70B モデルの Q4_K_M ではギリギリ動作します。また、OS の選定も重要です。Linux（Ubuntu 24.04 LTS）はサーバー環境として最適化されており、ドライバインストールや Docker 管理がスムーズです。Windows 11 Pro も CUDA サポートに優れていますが、バックグラウンドプロセスの影響を考慮すると Linux が推奨されます。

組み立て後は、CUDA ドライバのインストールとコンテナランタイム（Docker）の設定を行います。nvidia-container-toolkit を使用して、GPU リソースをコンテナ内から利用可能にします。また、ネットワーク設定においてファイアウォールを適切に設定し、外部からの不正アクセスを防ぎます。特にローカルサーバーをインターネットに公開する場合は、VPN 経由での接続や認証プロトコルの強化が必須です。セキュリティとパフォーマンスの両立を図るために、定期的なファームウェア更新とモデルファイルのバックアップも忘れずに行ってください。

よくある質問（FAQ）

Q1. 70B モデルを動作させるのに必要な最低限の VRAM はどれくらいですか？ A1. 2026 年時点の標準的な Q4_K_M 量子化モデルでは、約 48GB の VRAM が推奨されます。RTX 4090（24GB）x2 で代用することは可能ですが、VRAM 分割管理による速度低下を考慮する必要があります。

Q2. Mac Studio を使う場合、NVIDIA GPU に比べて何が優れていますか？ A2. ユニファイドメモリにより最大 192GB の VRAM を利用でき、Apple Silicon の高い帯域幅のおかげでスワップ時のパフォーマンス低下が少ないです。ただし、CUDA コードは使用できません。

Q3. DDR5 メモリの容量を増やせば推論速度は上がりますか？ A3. 基本的には GPU VRAM へのロードが優先されます。VRAM が不足した場合にのみメインメモリのスワップが発生するため、VRAM 不足時のみ速度向上に寄与します。

Q4. RTX 5090 はいつ発売されるのでしょうか？（2026 年視点） A4. 2026 年 4 月現在では、RTX 5090 は既に市場に出回っており、32GB VRAM と高帯域幅メモリを搭載しています。ただし、供給が限定的な場合があります。

Q5. Linux と Windows、どちらの方が LLM サーバーに適していますか？ A5. サーバー運用の安定性とスケーラビリティを考慮すると Linux（U[bun](/glossary/bun-runtime)tu）が推奨されます。Windows でも動作しますが、バックグラウンドプロセスの影響を受けやすいです。

Q6. 量子化による精度低下はどれくらいですか？ A6. Q4_K_M 量子化でも、FP16 と比較して数パーセントの精度低下に留まります。実用面での影響はほぼないレベルです。ただし、極端な Q2_Quantization は避けるべきです。

Q7. GPU を 2 枚積む場合、PCIe のスロット制限はどうすればいいですか？ A7. E-ATX マザーボードや Threadripper CPU を使用し、CPU から独立した PCIe ラインを確保する必要があります。マザーボードの仕様書で x16/x16 または x8/x8 確認が必要です。

Q8. 電源ユニットの容量はどれくらい必要ですか？ A8. GPU 2 枚構成では 1500W〜1600W の PSU を推奨します。瞬間的なピーク電力に対応するため、余裕を持たせることが重要です。

まとめ

本記事では、2026 年 4 月時点の最新技術に基づき、ローカル LLM サーバーを自作して 70B クラスの大規模言語モデルを実行するための構成について詳しく解説しました。以下の要点をまとめます。

• GPU の選定: VRAM 80GB（A100/H200）またはユニファイドメモリ Mac Studio が最優先です。RTX 4090 x2 は予算節約の手段ですが、速度低下に注意が必要です。
• CPU とマザーボード: PCIe ライン数を確保するため、[AMD Threadripper PRO](/glossary/threadripper-pro) シリーズまたは [E-ATX](/glossary/atx) マザーボードの採用が推奨されます。
• メモリ構成: [DDR5-6400 以上の高速メモリを複数チャネルで利用し、VRAM 不足時のスワップ性能を向上させます。
• 冷却と電源: 高負荷な AI タスクに対応するため、1600W 級の PSU と水冷クーラーの導入が安定稼働に不可欠です。
• ソフトウェア環境: Ollama や llama.cpp を使用し、Q4_K_M 量子化モデルを効率的に運用することで、VRAM 効率と推論速度を両立します。

70B クラスの LLM をローカルで動かすことは、高度な計算リソースを必要とする挑戦ですが、適切なハードウェア選定と構成により、プライバシーを守りながら高性能な AI を利用することが可能です。本ガイドが読者の自作サーバー構築の指針となり、2026 年におけるローカル AI の可能性を広げる一助となれば幸いです。