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AI開発向けGPUの選び方と価格比較

AI開発でGPUを選ぶときに最初に決めるのは、動かしたいモデルが1枚のGPUのVRAMに収まるかどうかです。収まらない場合は、48GB以上のワークステーションGPUを買うか、複数GPUでモデルを分割するか、GPUクラウドを借りるかの選択になります。下の入口から用途に合う条件で絞り込めます。

専用ツール・詳細：🎮 GPU比較ページ🧮 LLM / VLA メモリ計算機⚡ 電源・100V回路・PCIe計算機
最終更新: 11/9 09:21
GPU (15)Jetson (2)メモリ (19)CPU (5)SSD (5)電源 (4)

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AIモデル要件・ロボット開発ガイド・構成検証ツール

ハードウェアの価格比較から、実行可能なAIモデル・ロボット学習環境・電源設計の検証へ進めます。

LLM / VLA メモリ計算機 →

パラメータ数・量子化（FP16/FP8/INT4）・コンテキスト長・KVキャッシュから必要VRAM容量と対応GPUを算出。

AIワークステーション電源計算機 →

GPU枚数・スパイク電流（ATX 3.1）・日本の100V 15Aコンセント上限（1500VA）・200V要件を検証。

Physical AI モデルDB →

OpenVLA・π0・GR00T・World Modelなど、ロボット制御・視覚言語行動モデルの仕様と計算要件を確認。

ロボット学習入門ガイド →

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GPUの選び方

VRAM容量は「1枚あたり」で考える

16GBのGPUを2枚挿しても、32GBのGPU1枚と同じにはなりません。VRAMは各GPUに独立しており、1枚に収まらないモデルはテンソル並列やレイヤー分割で分ける必要があります。必要量はLLM / VLAメモリ計算機で見積もれます。

容量と帯域だけで性能順位は決まらない

推論速度はメモリ帯域・演算性能・推論エンジン・量子化方式で変わります。本ページは価格と仕様の比較で、条件を揃えたベンチマークではありません。

中古はVRAM単価と状態区分で比べる

中古の固定価格は即購入できますが、保証・付属品・動作確認の有無が出品ごとに違います。落札価格は過去の取引で、今その価格で買えるとは限りません。

2枚構成は電源と回路を先に確認

ハイエンドGPU2枚ではGPUだけで1,000W前後になり、家庭用100V・15A回路の余裕を超えることがあります。電源計算機で電源容量とAC入力電流を確認してください。

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