<?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>VRAM 160GB on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/vram-160gb/</link><description>Recent content in VRAM 160GB 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>Wed, 20 May 2026 15:55:40 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/vram-160gb/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Intelの160GBメモリ搭載GPUを見据えた巨大LLMローカル実行環境の構築方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/intel-crescent-island-160gb-vram-local-llm-guide/</link><pubDate>Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/intel-crescent-island-160gb-vram-local-llm-guide/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約45分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★★★☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Intelの次世代GPU「Crescent Island」のリーク情報で話題となった「VRAM 160GB」という異次元のスペックを想定し、現行環境で巨大なLLM（Llama-3-70B等）を効率的に動かすためのPython実行基盤を作ります。
具体的には、llama.cppのPythonバインディングを使い、メインメモリとVRAMを動的に管理しながら、推論速度を最大化するスクリプトを完成させます。
Pythonの基本構文が分かり、ターミナルでコマンド操作ができることを前提としています。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>