AI・生成AIにおすすめのGPU

ローカルでのLLM実行や画像生成では、GPUのVRAM容量が扱えるモデルの大きさを直接決めます。CUDAエコシステムが整うNVIDIA GeForce RTX系から、VRAM容量別に選定しました。

選び方のポイント

ローカルLLMや画像生成では、モデルがVRAMに収まるかどうかが動くか動かないかを分けます。VRAMが足りないと大きなモデルをそもそも読み込めず、量子化や解像度低下を強いられます。同じ予算なら、まずVRAM容量を優先して選ぶのが基本です。

主要なAIフレームワークやツールの多くがNVIDIAのCUDAを前提に最適化されています。導入のしやすさや情報の多さを考えると、現時点ではNVIDIA GeForce RTX系を選ぶのが無難です。

画像生成や小規模なLLMなら12GBから始められます。中規模モデルや余裕を持たせたい場合は16GB、より大きなモデルを快適に扱うなら24GB以上を目安にすると選びやすくなります。

※参考価格の円換算は1ドル=158円で換算（2026年10月9日時点）

※参考価格の円換算は1ドル=158円で換算（2026年10月9日時点）

※参考価格の円換算は1ドル=158円で換算（2026年10月9日時点）

各帯はNVIDIA GeForce RTX系のうち該当VRAM容量のモデルを、3Dスコア（g3dMark）順に掲載しています。スコアはAI性能そのものではなく、ゲームグラフィックス性能の目安です。

A.まずはVRAM容量です。VRAMが足りないと大きなモデルをそもそも読み込めません。容量の条件を満たしたうえで、より上位のGPUを選ぶと生成速度も上がります。

A.動作する環境も増えていますが、主要なフレームワークやツールはNVIDIAのCUDAを前提に最適化されているものが多く、導入のしやすさや情報量の面でNVIDIA GeForce RTX系が無難です。

A.量子化した小〜中規模モデルや画像生成であれば12GBから始められます。より大きなモデルを快適に扱うなら16GB、24GB以上と容量に余裕を持たせるほど選択肢が広がります。