【AI開発用】大型LLM向けVRAM 24GB以上の選び方

大型モデルは全体の必要メモリを見積もる

大型LLMをGPUへ配置する場合は、重み、会話キャッシュ、実行用領域を合わせたメモリが必要です。24GBや32GBに増やしても、すべての大型モデルを実行できるわけではありません。対象モデルと常用する入力長を決めて選びます。

MoEモデルは、計算時に使うパラメータ数と保持する全パラメータ数が異なります。Qwen3-Coder-30B-A3Bは総数約30.5B、活性化数約3.3Bです。活性化数だけを見て、小型モデルと同じメモリで収まると判断しません。

大容量VRAM帯の比較条件

GeForce RTX 5090は32GBです。24GBの旧世代GPUや、大容量の業務用GPUも比較対象になります。業務用GPUは同じ製品名でも世代・容量の違いを確認してください。表は必要容量の保証ではなく、構成比較の出発点です。

公式情報の確認日: 2026-10-11。出典: NVIDIA RTX 5090仕様、Qwen3-Coder公式モデル情報。

RAMオフロードと複数GPUの条件

GPUメモリに収まらない場合、CPU側のRAMへ一部を配置できる実行環境があります。RAM容量に加えて、CPU処理や転送の時間を考慮します。大容量RAMを搭載しただけで、完全GPU配置と同じ処理速度にはなりません。

複数GPUのVRAMは、すべてのアプリで自動的に一つの領域になるわけではありません。モデルの分割方法、実行環境の対応、各GPUに必要な領域を確認します。購入前にショップへGPU増設と電源・冷却の条件を相談してください。

利用する量子化版やコンテキストを変更すれば、必要メモリも変わります。業務用途ではモデル保存だけでなく、更新時に複数版を保持するSSD容量も確保します。短期間しか使わない大型モデルは、クラウド費用も比較対象にします。

公式情報の確認日: 2026-10-11。出典: llama.cppの実行・GPU対応、Ollamaのコンテキスト設定。

業務用構成は対応と総額を合わせて比較する

VRAM 24GB以上を入口に、必要なRAM・SSDへ変更した総額で比較します。下の容量帯は取得データに応じて件数が変わります。商品がない帯は、その時点で確認できる構成がないことを示しています。

同じVRAM容量でも、速度、電力、ソフトウェア対応は異なります。当サイトは大型モデルの動作やtok/sを実機測定していません。用途に必要な条件を確認し、保証や拡張性を含めてショップの構成を選んでください。

条件に該当する製品例

各VRAM帯の目安RAM・SSD 1TBにそろえた製品例です。販売可能と確認できた商品を、最新の掲載データから表示します。SSD 2TB以上が必要なら、比較画面で容量を変更してください。

商品は入れ替わります。最新の販売状況・構成は公式商品ページでご確認ください。