<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>マルチGPU LLM on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%83%81gpu-llm/</link><description>Recent content in マルチGPU LLM on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Tue, 12 May 2026 15:20:33 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%83%81gpu-llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Qwen2.5-122Bクラスの巨大なローカルLLMを、サーマルスロットリング（熱による速度低下）を起こさずに安定稼働させるための推論環境を構築します。</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/high-end-llm-cooling-setup-guide/</link><pubDate>Tue, 12 May 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/high-end-llm-cooling-setup-guide/</guid><description>&lt;p&gt;この記事の手順を完了すると、GPU温度を監視しながら最適なパフォーマンスで巨大モデルを回し続ける「温度管理機能付き推論サーバー」が手に入ります。
Redditで話題になった「DGXを水道水で冷やす」という極端な事例をヒントに、実務で100GB超のモデルを扱う際の現実的な冷却戦略と設定を解説します。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>