[自作日記7] AI用GPUの選定

[自作日記7] AI用GPUの選定

今回は、AIに適したグラフィックボード(GPU)の選定をします。

本編に行く前に、グラフィックボードとGPUの違いについて整理しておきましょう

グラフィックボードは、コンピューターで画像処理やAIの計算を担当する重要なハードウェアで パソコンのPCI Express のスロットに挿入して使用するのが一般的です。

一方 GPU はグラフィックボードの主要な構成要素の1つで、グラフィックボードは以下のようなコンポーネントで構成されています。

  1. GPUチップ - グラフィック処理の中心で、複雑な数学的計算を高速に実行します。
  2. VRAM(ビデオRAM) - GPUが直接アクセスする専用メモリで、ディープラーニングでは、パラメータ(重みやバイアス)や計算過程を保持する役割があり非常に高速に動作します。
  3. 冷却システム - GPUが生成する熱を効果的に放散するためのファンやヒートシンク。

グラフィックボードとGPUを同一視して書いている記事も多く、私たちもあまり厳密に分けて書いていないですが、実体としては↑のような感じですね。

さて、それでは Jun さんの買い物の続きをみていきましょう。


肉の万世本店はやっぱり最高でした。

2階でハンバーグを食べてきましたが、出世したら3階、4階のレストランも行ってみたい。あと、1階のパーコー麵にもチャレンジしてみたいです。麵が上下してるあのオブジェ?も楽しいですね。
(なぜか、いつも2階ばかり行ってしまうんですよね。)

おなかもいっぱいになったので、これから今日の目玉のGPUを買いに行きたいと思います。

とその前に、今まで買ったものを整理しておきます

だいたい12.5万円を使ったので、のこり32.5万円くらいあります。GPUは良いものを買えそうです!

GPUを買いにお店へ!

AIをやるなら、間違いなく NVIDIA の GPU です。

どれにしようかなー、と探し始めましたが、拍子抜けするくらい簡単に決まりました。

その理由は簡単。

ディープラーニング、とりわけLLMをやる場合に一番重要なのは VRAM の量つまりGPUのメモリ容量です。

そして、ここ秋葉原で売っているGPUは通常コンシューマー向けのGPUなので、VRAMの上限は決まっています。

そうです、 NVIDIA の GeForce 3090 か GeForce 4090 を搭載したグラフィックボードが VRAM 24 GBytes で最大なのです。つまりこのどちらかしか選択肢にないといってもいいでしょう。

この下のモデルになるといきなり VRAM が 16GBytes になってしまいます。

もともと、コンシューマ向けGPUというのは、3Dゲーム用途がほとんどであるため、24GBytes もVRAMがあれば十分ということなのでしょう。

ということで、もう3090か4090のどちらかで決めることにしました。

さて、この2つからの選択もほぼ迷いませんでした。

なぜなら、残りの資金が30万円弱だったのですが、4090のほうはのきなみ30万円以上の価格設定。残り資金を全部つかってしまったら電源など残りのパーツが買えません。

ということで、コンシューマ向けでメモリが一番多く、お値段も手が出るものという現実的な条件で、 GeForce 3090 搭載の以下のグラフィックボードを購入しました。

MSI SUPRIM X GeForce RTX 3090 Ti

約20万円で購入しました。今日一番高い買い物です。

買い出し用にコストコの巨大袋をもってきましたが、マザーボードの箱とグラボの箱ですでに、だいぶキツキツです。

三ツ矢サイダーの缶とくらべてわかるとおり箱がかなりでかく、高価なモノを買った感があります。

袋にはいってるのは、ざっとこんなかんじ。

コストコの袋に入ってるもの

胃袋に入ってるもの

万世コンボ+和食セット 約2千円

残金は 45-12.5-20 = 12.5 万円です。

いったん荷物を置きに会社に戻り、
残金で、残りのパーツである 電源、SSD、ケース を購入したいとおもいます。

Qualiteg 技術コンサルティング

自作の先に、研究・業務用のGPU環境を考えるなら。

GPUマシンを自分で組む知見は、そのまま研究・PoC・本番のインフラ選定に効きます。

私たちは自社で独自の GPU クラスターを構築・運用し、LLM プロダクトを開発しています。また研究用GPUワークステーションの調達から、インテル Core アーキテクチャ、インテル Xeon アーキテクチャなど、コンシューマーユースからプロユースまで幅広くご支援可能です。ワークステーションの調達・構築支援だけでなく、その先の学習環境の整備、最適な GPU 選定・推論最適化・分散構成まで、運用経験に基づいてアドバイスします。

LLMインフラ・基盤技術の支援を見る →

今回はいかがでしたでしょうか。Jun さんは無事GPUをゲットできました。

次回は電源、SSD、ケースの購入をする予定です!お楽しみに!


navigation

Read more

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(10月22日版)

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(10月22日版)

まず結論 2026年10月22日時点のLLMランキング 日本語対応LLMランキングの2026年10月22日版です。前置きは後回しにして、まず最新のランキングからお見せします。 フロンティアモデルの最新ランキング TOP20(Epoch Capabilities Index) 順位 モデル 開発元 提供形態 公開日(Epoch AI記載) ECI 1Claude Opus 5.5AnthropicAPI09/22168.8 2GPT-6 AstraOpenAIAPI09/03168.8 3GPT-6.1 SolOpenAIAPI09/29168.4 4Claude Fable 5.1AnthropicAPI09/01166.5 5Gemini 4 ArgonGoogleAPI09/30166.4 6Claude Sonnet 5.5AnthropicAPI09/28166.2

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
(株)Qualiteg、CEATEC 2026 出展レポート

(株)Qualiteg、CEATEC 2026 出展レポート

こんにちは!2026年10月13日(火)から16日(金)までの4日間、幕張メッセで開催された「CEATEC 2026」に、出展してまいりました。 昨年の CEATEC 2025 に続いて今年も出展してまいりました。 (昨年の様子は CEATEC 2025 出展レポート に、今年の出展予告は こちらの記事 です) 今年は主催者発表で、CEATEC 2026 4日間の登録来場者総数が 112,373人。昨年の98,884人を上回る規模になりました。 当社ブースも昨年より多くのお客様にお越しいただき、 ご来訪者さまは昨年の2倍になりました。 このレポートでは、準備日から最終日までを時系列で振り返ります。 各日の公式来場者数も載せておきますので、来年出展される方(と来年の私たち自身の備忘録としても)のお役に立てば幸いです。 目次 * 1. CEATEC 2026 出展概要 * 2. 前日(10月12日)ブース設営 * 3. DAY1(

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
CEATEC 2026に出展します!AIアバター動画生成「MotionVox®」の最新版を実体験いただけます

CEATEC 2026に出展します!AIアバター動画生成「MotionVox®」の最新版を実体験いただけます

株式会社Qualitegは、2026年10月13日(火)~16日(金)に幕張メッセで開催される「CEATEC 2026」に出展いたします。今回の出展では、当社が開発したAIアバター動画生成サービス「MotionVox®」の最新版を中心に、動画生成の実演と作例をご紹介いたします。 昨年の CEATEC 2025 に続き、2年連続の出展となります。昨年の会場の様子は 出展レポート にまとめております。 出展概要 * 会期 2026年10月13日(火)~10月16日(金)10:00~17:00 * 会場 幕張メッセ(千葉県千葉市美浜区中瀬2-1) * 出展エリア ネクストジェネレーションパーク * ブース番号 ホール4 4H339 * 入場 無料(来場事前登録制) * CEATEC内特設サイト https://www.ceatec.com/nj/exhibitor_

By Qualiteg プロダクト開発部
ゼロから作るコーディングエージェント【第3回】「止まらなかった」は「進んだ」ではない。空転を数え、思考は切らずに上限だけ置く

ゼロから作るコーディングエージェント【第3回】「止まらなかった」は「進んだ」ではない。空転を数え、思考は切らずに上限だけ置く

300ターン走ってAPIが0本。「モデルの限界」と結論を書いた翌日、記録を読み直すと234ターンがツールを1度も呼んでいませんでした。空転率という指標、1つ塞ぐと次の形に移る空転、思考をオフにすると95点が71点に落ちて時間も縮まなかった話、出力枠を広げたら反対側を数える話を書きます。

By Qualiteg プロダクト開発部