GPU不要！格安CPUで動かすローカルLLMの3ステップ

ローカルLLMは機密保持と低コストに強みがある。
高価な大容量GPUを買わずにCPUで十分に動作する。
8万円前後のPCでも実用速度を確認できた。

結論

この記事を読むメリット

GPU無しで動かすための最短手順が理解できる。
必要スペックと費用感が数値で把握できる。
速度改善の設定と検証方法まで学べる。

GPUよりCPU＋メモリが費用対効果で優秀

VRAMは価格が高騰し個人利用の負担が重い。
メインメモリは単価が安く容量確保が容易だ。
CPUはAVX拡張で行列演算を高速化できる。

実測で人の読書速度に近い出力が出た

Ryzen4650G環境で約9.27トークン毎秒を確認。
Ryzen9950X環境で約15トークン毎秒まで到達。
読書速度相当なら対話利用で十分に快適です。

検証環境と費用の現実的な内訳

中古Ryzen4650G＋64GBで総額約8万1000円。
ハイエンドRyzen9950X＋256GBで上限検証を実施。
VRAM96GB級GPUの約160万円より圧倒的に安い。

扱うモデルとメモリ要件の目安

20Bモデルは64GB環境で安定動作を確認した。
120Bモデルは96GB以上で約80GB使用を想定する。
256GB環境では余裕が生まれ推論も安定した。

導入アプリとランタイムの選択肢

LM StudioはGUI完備でモデル取得が容易で速い。
Open WebUI＋llama.cppは軽量で拡張が柔軟だ。
CPU専用ランタイムを選べば設定が一貫する。

3ステップ｜初心者がCPUで動かす実践手順

ステップ1：準備（ハードとソフトを整える）

メモリ64GB以上を搭載しSSD空き100GBを確保。
LM Studioまたはllama.cppを公式から導入する。
モデルはGGUF形式の20Bを最初の基準に選ぶ。

ステップ2：起動設定（CPU最適で初回動作）

CPUランタイムを指定しスレッド数を自動化。
コンテキスト長は25600前後から開始すると良い。
推論深度はLowで確認しMediumへ段階的に上げる。

ステップ3：検証改善（速度と精度を最適化）

数学や要約の定型プロンプトで速度を測定する。
Mediumで精度改善し遅ければLowへ戻して調整。
llama.cppのAVX512有効ビルドで更なる高速化。

速度と深度設定の現実的な落とし所

Medium設定で思考時間14分は許容範囲に収まる。
High設定は精度向上するが実用性が下がりやすい。
用途に応じLowとMediumを使い分けると良い。

AVX拡張の効果を理解して活用する

AVX2は256ビット幅で並列計算を一括で処理する。
AVX512は倍幅で倍並列になり推論を短縮できる。
VNNIは低精度演算を高速化しCPU推論を後押しする。

GPU無しで十分に始められる

学習ではなく推論中心ならCPU構成で問題ない。
個人利用は費用対効果と保守性を最優先とする。
まず20Bで運用し必要時のみ段階的に拡張する。

コストを抑えつつ品質を確保できる

中古CPUと大容量メモリで初期費用を抑制できる。
オープンモデルで運用すれば月額費も発生しない。
機密保持と応答速度の両立をローカルで実現する。

今日から三つの手順で導入を完了する

メモリを増設しLM Studioをセットアップする。
20Bモデルを読み込みCPUランタイムで起動する。
基準プロンプトで速度を測りMediumで運用する。

おじゃ

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