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ローカルLLMを爆速化するTokenSpeed比較と失敗しないハードウェア選び

3行要約 ローカルLLMの推論速度を極限まで引き出すには「TokenSpeed」のような最適化エンジンと、広帯域メモリを持つハードウェアの組み合わせが不可欠です。 結論として、ホビー層は「RTX 4060 Ti 16GB」、実務で70Bクラスを動かすなら「RTX 4090」か「Mac Studio(64GB以上)」が唯一の選択肢になります。 VRAM容量だけで選ぶと、メモリ帯域(GB/s)のボトルネックで「TokenSpeed」の真価を発揮できず、期待外れのレスポンス速度に終わるリスクがあります。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月17日 · 10 分 · 4594 文字 · Negi AI Lab
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NVIDIAのCUDA独占を「AIエージェント」が破壊する。Infinityが目指すのは、ハードウェアとソフトウェアの癒着を解消する、開発者にとっての解放宣言です。

3行要約 Infinityが、あらゆるAIチップへのモデル移植を数日で完了させる自律型エージェント開発で1,500万ドルを調達。 熟練エンジニアが数ヶ月かけて手書きしていたチップ固有の最適化コード(カーネル)を、AIが自動生成する。 NVIDIA以外の安価なチップや、独自ASICを「即戦力」として導入できる環境が整い、GPU不足とコスト問題が根本から変わる。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年7月21日 · 7 分 · 3295 文字 · Negi AI Lab