ホーム › アーカイブ › 2026年4月18日土曜日号 › VRAM 32GBのローカルLLM環境(AI PC)をコスパ重視で構築してみる 掲載済み (2026-04-18号) 100 92文字 • 1分 VRAM 32GBのローカルLLM環境(AI PC)をコスパ重視で構築してみる 日本語 zenn.dev/playree 掲載情報 2026年4月18日土曜日号 未掲載 概要 RTX 5060 Ti 16GBを2枚使用し、高価なフラグシップ機を避けつつ32GBのVRAMを確保するコスパ重視のローカルLLM環境構築ガイド。 詳細内容 NVIDIA GeForce RTX 5090(32GB VRAM)が高価であることを背景に、RTX 5060 Ti 16GBを2枚刺しすることで低コストに32GBのVRAM環境を構築する手法を解説した記事です。構築の鍵として、マザーボードがCPU直結の「PCIe x8 / x8」動作をサポートしている必要がある点や、物理的な干渉を避けるためのL字・Uターン型電源アダプタの活用、最新OS(Ubuntu 25.10)の選択、電力制限による効率化などを詳述しています。実際にGemma4 26bを動作させ、実用的な推論速度を確認しています。 元記事を読む 他のサマリーを見る ← 前のサマリー AI時代に実装だけでは足りないと気づいた話 次のサマリー → 遠隔で GitHub Copilot CLI を操作する - リモートコントロール機能を試してみた