ハードウェア llama.cpp 複数GPU推論速度2倍！tensor並列化完全ガイド
llama.cpp 最新機能で複数GPU環境の推論速度が劇的に向上！tensor並列化（Tensor Parallelism）の導入により、VRAM容量だけでなく計算処理も分散可能に。中古GPUや業務用GPUを有効活用し、ローカルLLMの常識を打破する設定方法と実装事例を徹底解説。今すぐチェック！
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ローカルLLM Intel「スクラップCPU」で7B推論が爆速！VRAM不要のCPU最適化検証
Intelから放出される「不良品CPU」がローカルLLM界隈に衝撃を与えています。GPUのVRAM不足を解消し、7B以下モデルを爆速で動かすCPU推論の仕組みと、Intelの収益化戦略の真相を徹底解説。低スペックPCでもAIを動かす方法を今すぐチェック！
未分類 天文学のGPU大量消費でH100供給逼迫！RTX価格高騰が自宅AI環境に与える影響と対策
天文学界の AI 革命が GPU 市場を震撼させています。2026 年の供給逼迫と価格高騰の背景、そしてローカル LLM ユーザーが今すぐ取るべき対策を徹底解説。H100 不足からどう自衛するか、詳細は記事をご覧ください。
ローカルLLM Ollamaの真実：llama.cpp 隠蔽と性能の正体｜2026 年版完全解説
Ollama が llama.cpp のコードを基盤としていた「隠蔽」の真実を解明。2026 年現在のローカル LLM 環境で、なぜ Ollama が愛用されるのか、llama.cpp の圧倒的パフォーマンスと実態を徹底解説。技術的な裏側を知って、最適な AI 実行環境を選ぼう。
ハードウェア 8GB VRAMでMoEが2.4倍速！Qwen3.5-A3B徹底検証
「MoEはVRAMが必要」という常識を覆す実測データ。RTX 4060 8GB環境でQwen3.5-A3B（35B）を実際に動かした結果、Denseモデルより2.4倍も高速だった驚きの理由を解説。ローカルLLM導入の参考になります。